不存在对所有人都最好的模型。先确定你的任务，再用相同数据和评价标准测试候选模型。
第一步：定义任务
写作、代码补全、长文档分析、图像理解的需求不同。写下输入长度、输出形式、是否必须引用依据，以及可接受的错误率。不要把公开的综合榜单当成你的业务结果。
第二步：准备测试集
从真实工作中挑出 10～20 个有代表性的、经过脱敏的样例，覆盖简单、困难与边界情况。给每个样例写清楚“合格回答”的标准；人工检查与程序化规则可以配合使用。
第三步：比较四项指标
- 质量：是否按要求作答，有无编造事实，关键字段是否正确。
- 延迟：高峰与一般时段体验是否满足交互需求。
- 成本：考虑输入、输出、缓存、工具调用等完整账单规则；以实际供应商价格为准。
- 限制：上下文、速率、地区、数据处理条款和支持渠道是否符合要求。
第四步：从小规模试用到上线
先用非敏感数据进行小范围验证，记录每次调用的任务、结果和成本，再决定是否扩大。模型更新、价格和供应渠道都可能变化，重要流程需要持续复测。
把抽象目标变成验收标准
例如“摘要质量好”可以具体化为：包含原文的关键结论、数字不出错、没有新增事实、在 200 字内输出。代码任务则可以检查单元测试、依赖变化和安全边界。明确标准后，模型比较才不容易变成主观偏好。
不同任务的关注点
- 客服草稿：是否引用真实规则，对资料没有答案时能否拒绝猜测。
- 代码辅助：能否通过测试，是否引入不必要依赖，是否暴露密钥。
- 资料分析：能否保留原文数字、限定条件和出处。
- 结构化提取：字段完整、类型正确，并能处理缺失值。