English(EN) Stop trusting benchmarks. A/B test your own models.

LLM 基准测试具有误导性；在您自己的数据上对模型进行 A/B 测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-03 14:30

文章认为，依赖公开基准测试来选择最佳的大型语言模型 (LLM) 具有误导性，因为这些基准测试通常无法考虑特定应用程序的需求，例如领域词汇、输出格式、延迟和成本。因此，文章提倡一种实用的 A/B 测试方法，开发人员可以使用该方法针对自己的真实提示和质量指标来运行候选模型。这种方法（由 AIBridge 等提供统一 API 以支持多个模型的平台提供支持）可以更准确地确定哪个 LLM 最适合特定任务，即使新模型频繁发布。 AI

影响鼓励在选择 LLM 时采用实用的、数据驱动的方法，而不是依赖基准测试，从而可能节省开发成本并提高应用程序性能。

排序理由文章提供了关于评估 LLM 的观点和实用建议，而不是宣布新版本或重要的行业事件。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Daniel Dong · 2026-09-03 14:30

停止信任基准测试。对您自己的模型进行 A/B 测试。

Somebody else's leaderboard tells you which model is "best." Your users tell you which model works. The two rarely agree — and the difference is money. <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight shell"><code>for m…

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停止信任基准测试。对您自己的模型进行 A/B 测试。

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