本文介绍了一种评估新的大型语言模型（LLM）的方法，重点关注实际性能指标，如通过率和每次完成的成本，而不是仅仅依赖排行榜排名。它提出了一种可复现的“门槛”系统，使用一小组特定的提示来快速评估模型对特定工作负载的适用性。作者强调，这种方法有助于在承诺使用某个模型之前确定它是否适合个人需求，并建议使用MonkeyCode等工具通过免费套餐访问来促进此评估过程。 AI
影响 为开发人员提供了一个实用的框架，以便在集成新LLM之前对其进行有效评估，从而可能节省成本并改善模型选择。
排序理由 文章描述了一种评估LLM的方法和工具。
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