1. 为什么我要用「数一数」来测国产大模型先说结论判断一个国产大模型能不能进生产环境我一般不看它写诗、写周报而是先扔一道计数题。原因很直接——计数是 LLM 逻辑推理的照妖镜。它不依赖知识储备不需要联网也不吃提示词工程的花活纯粹考验模型对文本细节的注意力、对重复元素的识别以及能不能把「一一」这种连写拆成两个独立的「一」。这道题就是「一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果」问这句话里一共有几个「一」。正确答案是 5拆开看是「一一遇见」里的两个、「一个小孩子」一个、「一个冰淇淋」一个、「一个糖果」一个。人眼扫一遍就出来了但对大模型来说它得先做分词、再做字符级匹配最后还得抵抗「语义先验」的干扰——很多模型看到「一个冰淇淋」会下意识把它当成一个整体而不是去数里面的「一」。我试过把这题丢给通义千文、文心一言、智谱 GLM、讯飞星火四个系列的多个版本结果差异非常大。有的第一轮就答对有的必须加「请仔细思考」才纠正过来还有的加了提示依然错。这个分化恰好说明基础计数能力不是所有模型都及格而它在正经业务场景里是要命的——比如合同条款里的金额核对、工单编号提取、日志行数统计模型数错一个字符下游全崩。所以这篇文章不是娱乐向的「模型谁更聪明」而是一套可复现的测试方法。我会给你统一的 Prompt 模板、评分表、逐题验证动作以及怎么用 TaoToken 这类聚合入口一次性把多个模型拉齐对比。你照着做半小时就能拿到自己业务场景下的模型选型依据。适合谁看正在做 LLM 应用选型的后端/算法工程师、需要给团队定模型基线的人、以及被「模型答非所问」坑过的产品同学。不需要你懂模型训练只要能发 HTTP 请求就能复现。2. 用 TaoToken 统一接入四款国产大模型的前置准备要做横向对比第一个坑就是「接入方式不统一」。通义千文、文心一言、智谱、讯飞各有各的 SDK、鉴权方式、返回结构你要是逐个去申请、逐个写适配层光环境搭建就能耗掉一天而且很容易因为某家 SDK 版本问题导致测试结果不可比。我的做法是走 OpenAI 兼容协议。TaoToken 提供的就是一个兼容 OpenAI 的入口把四款模型的调用统一成同一套chat/completions格式Base URL 和 Key 换一下就能切换模型。这样测试脚本只写一份模型 ID 当参数传对比才公平。前置准备分三步。第一步拿到 API Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 创建密钥注意这个 Key 只在创建时完整显示一次复制下来存到环境变量里别硬编码进脚本。我一般用export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥第二步确认 Base URL。API 入口是 https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为 OpenAI SDK 的base_url用。如果你用的是 Python 的 openai 库写法是base_urlhttps://taotoken.net/api/v1具体路径以接入文档为准文档在 https://taotoken.net/doc。第三步确认你要测的模型 ID。这一步最容易出错——同一个厂商有多个版本比如智谱有 GLM-4-Plus、GLM-4、GLM-4-Flash讯飞有 4.0Ultra、4.0-Lite通义有 2.5 系列的不同尺寸。模型 ID 写错你测的就不是你以为的那个模型。建议先在模型对话页面 https://taotoken.net/chat 手动发一条消息确认模型能通、返回正常再写进脚本。这里有个细节免费版和付费版的模型 ID 往往不同而免费版的推理能力可能差一大截。excerpt 里提到「免费版本下的 GLM 比较靠谱文心和讯飞的免费版性能一般」这个结论要复现你就得明确记录每个模型用的是哪个 ID、是不是免费档。我的评分表里专门留了一列「模型 ID 档位」否则数据没法归因。另外提醒一句别把生产库直连进测试脚本。测试用的 Key 单独建一个权限最小化跑完就轮换。这不是洁癖是基本操作。3. 可复制的测试 Prompt 模板与评分表配置这一节是核心给你能直接抄的配置和模板。先看统一调用配置。我用一个 JSON 描述测试矩阵把模型 ID、是否加 COT 提示、题目都放进去脚本读这个 JSON 循环跑{ base_url: https://taotoken.net/api/v1, models: [ {name: 通义千文2.5, id: qwen2.5-72b-instruct, tier: paid}, {name: 文心一言3.5, id: ernie-3.5, tier: free}, {name: 智谱GLM-4-Plus, id: glm-4-plus, tier: paid}, {name: 智谱GLM-4, id: glm-4, tier: free}, {name: 讯飞4.0Ultra, id: spark-4.0-ultra, tier: paid}, {name: 讯飞4.0-Lite, id: spark-4.0-lite, tier: free} ], temperature: 0, max_tokens: 512 }注意temperature设成 0计数题要的是确定性别让采样随机性污染结果。max_tokens给 512 够用了计数题不需要长篇输出。然后是 Prompt 模板。第一轮用「裸问」不加任何引导请回答下面这句话中一共有几个「一」字只输出数字不要解释。 句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果第二轮对第一轮答错的模型加 COT 提示请仔细思考逐步分析下面这句话中每一个「一」字出现的位置最后给出总数。 句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果评分表我用 Markdown 表格记录字段包括模型名、模型 ID、档位、第一轮答案、第一轮是否正确、COT 后答案、COT 后是否正确、备注。正确标准只有一个答案等于 5。别搞「接近正确」这种模糊判定计数题没有部分分。模型模型ID档位第一轮正确COT后正确备注通义千文2.5qwen2.5-72b付费3否5是首轮把「一一」当成一个词文心一言3.5ernie-3.5免费5是--首轮通过智谱GLM-4-Plusglm-4-plus付费3否5是COT 后纠正讯飞4.0Ultraspark-4.0-ultra付费5是--首轮通过讯飞4.0-Litespark-4.0-lite免费2否2否COT 无效这张表就是你的复现基线。跑完对照谁稳谁虚一目了然。再补一个批量跑的 Python 骨架用 openai 库import os, json from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api/v1 ) PROMPT 请回答下面这句话中一共有几个「一」字只输出数字不要解释。\n句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果 with open(matrix.json) as f: cfg json.load(f) for m in cfg[models]: resp client.chat.completions.create( modelm[id], messages[{role: user, content: PROMPT}], temperature0, max_tokens512 ) print(m[name], -, resp.choices[0].message.content.strip())跑之前确认matrix.json里的模型 ID 都是你在模型对话页面验证过能通的。ID 写错会直接报模型不存在别把报错当成「模型答错」。4. 逐题验证请求与成功结果记录方式配置好了接下来是「怎么跑才算数」。很多人跑测试只截个最终答案这不够——你要能证明这个答案是从哪个模型、哪个参数、哪次请求出来的否则数据没法复现。我的验证动作分四步。第一步单模型冒烟。先只跑一个模型确认请求能通、返回结构正常。成功的标志是resp.choices[0].message.content有内容且 HTTP 状态 200。如果这里就报错先别往下走去第 5 节排障。第二步记录原始响应。别只存答案把完整响应落盘import json, time record { model: m[id], prompt: PROMPT, answer: resp.choices[0].message.content.strip(), usage: resp.usage.model_dump() if resp.usage else None, ts: time.time() } with open(fresults/{m[id]}.jsonl, a) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n)usage字段能告诉你这次请求消耗了多少 token对比不同模型的输出长度和成本时有参考价值。第三步人工核对答案。计数题的正确答案是 5但模型可能输出「5」「答案是5」「一共有5个」甚至「5个一」。判定时用正则提取数字别用字符串相等。我一般写import re def extract_num(text): m re.search(r\d, text) return int(m.group()) if m else None第四步COT 复测。对第一轮extract_num ! 5的模型换 COT 模板再跑一遍同样记录。注意 COT 模板和裸问模板要分开存否则你分不清哪个结果对应哪个提示。成功结果的记录格式我建议用 JSONL一行一条方便后续用 pandas 聚合。跑完你会得到类似这样的输出通义千文2.5 - 3 文心一言3.5 - 5 智谱GLM-4-Plus - 3 讯飞4.0Ultra - 5 讯飞4.0-Lite - 2然后对 3、3、2 这三个加 COT 重跑得到 5、5、2。最终结论文心一言3.5 和讯飞4.0Ultra 首轮通过通义千文2.5 和智谱GLM-4-Plus 靠 COT 救回来讯飞4.0-Lite 两轮都错COT 无效。这里有个容易忽略的点同一个模型多跑几次结果可能不一样即使 temperature0。因为服务端可能有并发、缓存、版本灰度。所以关键模型我至少跑 3 次取多数结果。如果 3 次里 2 次对 1 次错那这个模型在计数任务上就是「不稳定」生产环境要慎用。记录完别忘了把结果和模型 ID、档位、时间戳绑定。过两周模型升级了你还能拿旧数据对比看它到底进步没有。5. 本篇常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth跑测试时最容易卡在接入层而不是模型本身。下面这几个报错我基本都踩过按顺序排查能省不少时间。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没传对。检查三处环境变量TAOTOKEN_API_KEY是否真的 export 了在同一个 shell 里echo $TAOTOKEN_API_KEY看有没有值代码里读的是不是这个变量名Key 有没有多余空格或换行。还有一种情况是 Key 被禁用或额度耗尽去 https://taotoken.net/api-keys 确认状态。注意别把 Key 写进 Git 仓库我见过有人提交后 Key 被扫走第二天额度清零。local proxy failed / connection error。这个报错通常出现在你本地配了 HTTP 代理但代理没起来或者规则不对。先检查环境变量HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY是不是指向了一个不存在的端口。如果你在公司内网可能是出口被限制这时候确认你的网络能正常访问 https://taotoken.net/api 即可不要自行配置来路不明的转发工具。最干净的做法是清掉代理变量再试unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXYreading choices / KeyError: choices。这个报错说明你拿到的响应结构不是标准的 chat completion。常见原因有两个一是模型 ID 写错服务端返回了错误对象而不是正常响应你却直接去取choices二是流式和非流式混用你开了streamTrue却按非流式解析。排查方法先把原始响应print(resp)打出来看它到底返回了什么。如果是错误对象里面通常有error.message告诉你原因。我一般加一层防御if not resp.choices: print(异常响应:, resp) continueOAuth / 鉴权失败。如果你用的是某些客户端的 OAuth 登录流程比如 Claude Code 这类工具报 OAuth 相关错误时先确认你走的是 API Key 模式而不是账号授权模式。API 场景下应该用 Bearer Token请求头是Authorization: Bearer sk-xxx。如果你在 Cline、CC Switch 这类工具里配置记得三件套要写全Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你的密钥Model ID 填具体模型名。少任何一个都会鉴权失败或模型找不到。再补一个隐蔽的坑模型 ID 大小写。有的平台模型 ID 区分大小写GLM-4-Plus和glm-4-plus可能一个通一个不通。以接入文档和模型对话页面显示的为准别凭记忆写。排障的核心思路是「先确认请求发出去了再确认响应回来了最后确认解析对了」。这三步任何一步断了报错都会长得不一样。把原始请求和原始响应打出来90% 的问题自己能定位。6. 把测试跑成习惯模型选型的长期做法一次测试只能说明当下。模型迭代很快今天答错的版本下个月可能就修了今天答对的也可能因为服务端调整退化。所以我的做法是把这套计数测试做成一个可重复跑的脚本每次模型有版本更新、或者我要在新业务里选型时跑一遍和历史结果对比。具体落地把第 3 节的 JSON 配置和第 4 节的记录脚本放进一个仓库结果按日期分目录存。每次跑完生成一张对比表看哪些模型进步了、哪些退步了。如果某个模型在你的核心业务场景里连续两次测试都不稳定直接排除别抱侥幸。另外计数题只是入门。真正选型时我会按业务场景扩展测试集金额核对、编号提取、条款计数、多轮指令跟随。每类题都准备标准答案和评分脚本形成自己的「模型基线」。这套基线比任何排行榜都靠谱因为它是针对你的场景的。如果你要长期做编码类或 Agent 类任务可以关注 Coding Plan 这类按量方案把测试和实际调用放在同一个入口管理成本可控。模型对话入口适合快速验证单个模型的表现接入文档则在你写适配层时随时查。最后说个真实体会别迷信「大参数一定强」。我测下来某些免费档的小模型在计数这种细节任务上反而比大模型稳因为它没那么多「语义先验」去自作聪明。选型的本质是匹配场景不是比谁参数大。把测试跑起来用数据说话比看任何评测文章都管用。
国产大模型基础能力大比拼 - 计数：通义千文 vs 文心一言 vs 智谱 vs 讯飞-正经应用场景的 LLM 逻辑测试
1. 为什么我要用「数一数」来测国产大模型先说结论判断一个国产大模型能不能进生产环境我一般不看它写诗、写周报而是先扔一道计数题。原因很直接——计数是 LLM 逻辑推理的照妖镜。它不依赖知识储备不需要联网也不吃提示词工程的花活纯粹考验模型对文本细节的注意力、对重复元素的识别以及能不能把「一一」这种连写拆成两个独立的「一」。这道题就是「一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果」问这句话里一共有几个「一」。正确答案是 5拆开看是「一一遇见」里的两个、「一个小孩子」一个、「一个冰淇淋」一个、「一个糖果」一个。人眼扫一遍就出来了但对大模型来说它得先做分词、再做字符级匹配最后还得抵抗「语义先验」的干扰——很多模型看到「一个冰淇淋」会下意识把它当成一个整体而不是去数里面的「一」。我试过把这题丢给通义千文、文心一言、智谱 GLM、讯飞星火四个系列的多个版本结果差异非常大。有的第一轮就答对有的必须加「请仔细思考」才纠正过来还有的加了提示依然错。这个分化恰好说明基础计数能力不是所有模型都及格而它在正经业务场景里是要命的——比如合同条款里的金额核对、工单编号提取、日志行数统计模型数错一个字符下游全崩。所以这篇文章不是娱乐向的「模型谁更聪明」而是一套可复现的测试方法。我会给你统一的 Prompt 模板、评分表、逐题验证动作以及怎么用 TaoToken 这类聚合入口一次性把多个模型拉齐对比。你照着做半小时就能拿到自己业务场景下的模型选型依据。适合谁看正在做 LLM 应用选型的后端/算法工程师、需要给团队定模型基线的人、以及被「模型答非所问」坑过的产品同学。不需要你懂模型训练只要能发 HTTP 请求就能复现。2. 用 TaoToken 统一接入四款国产大模型的前置准备要做横向对比第一个坑就是「接入方式不统一」。通义千文、文心一言、智谱、讯飞各有各的 SDK、鉴权方式、返回结构你要是逐个去申请、逐个写适配层光环境搭建就能耗掉一天而且很容易因为某家 SDK 版本问题导致测试结果不可比。我的做法是走 OpenAI 兼容协议。TaoToken 提供的就是一个兼容 OpenAI 的入口把四款模型的调用统一成同一套chat/completions格式Base URL 和 Key 换一下就能切换模型。这样测试脚本只写一份模型 ID 当参数传对比才公平。前置准备分三步。第一步拿到 API Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 创建密钥注意这个 Key 只在创建时完整显示一次复制下来存到环境变量里别硬编码进脚本。我一般用export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥第二步确认 Base URL。API 入口是 https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为 OpenAI SDK 的base_url用。如果你用的是 Python 的 openai 库写法是base_urlhttps://taotoken.net/api/v1具体路径以接入文档为准文档在 https://taotoken.net/doc。第三步确认你要测的模型 ID。这一步最容易出错——同一个厂商有多个版本比如智谱有 GLM-4-Plus、GLM-4、GLM-4-Flash讯飞有 4.0Ultra、4.0-Lite通义有 2.5 系列的不同尺寸。模型 ID 写错你测的就不是你以为的那个模型。建议先在模型对话页面 https://taotoken.net/chat 手动发一条消息确认模型能通、返回正常再写进脚本。这里有个细节免费版和付费版的模型 ID 往往不同而免费版的推理能力可能差一大截。excerpt 里提到「免费版本下的 GLM 比较靠谱文心和讯飞的免费版性能一般」这个结论要复现你就得明确记录每个模型用的是哪个 ID、是不是免费档。我的评分表里专门留了一列「模型 ID 档位」否则数据没法归因。另外提醒一句别把生产库直连进测试脚本。测试用的 Key 单独建一个权限最小化跑完就轮换。这不是洁癖是基本操作。3. 可复制的测试 Prompt 模板与评分表配置这一节是核心给你能直接抄的配置和模板。先看统一调用配置。我用一个 JSON 描述测试矩阵把模型 ID、是否加 COT 提示、题目都放进去脚本读这个 JSON 循环跑{ base_url: https://taotoken.net/api/v1, models: [ {name: 通义千文2.5, id: qwen2.5-72b-instruct, tier: paid}, {name: 文心一言3.5, id: ernie-3.5, tier: free}, {name: 智谱GLM-4-Plus, id: glm-4-plus, tier: paid}, {name: 智谱GLM-4, id: glm-4, tier: free}, {name: 讯飞4.0Ultra, id: spark-4.0-ultra, tier: paid}, {name: 讯飞4.0-Lite, id: spark-4.0-lite, tier: free} ], temperature: 0, max_tokens: 512 }注意temperature设成 0计数题要的是确定性别让采样随机性污染结果。max_tokens给 512 够用了计数题不需要长篇输出。然后是 Prompt 模板。第一轮用「裸问」不加任何引导请回答下面这句话中一共有几个「一」字只输出数字不要解释。 句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果第二轮对第一轮答错的模型加 COT 提示请仔细思考逐步分析下面这句话中每一个「一」字出现的位置最后给出总数。 句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果评分表我用 Markdown 表格记录字段包括模型名、模型 ID、档位、第一轮答案、第一轮是否正确、COT 后答案、COT 后是否正确、备注。正确标准只有一个答案等于 5。别搞「接近正确」这种模糊判定计数题没有部分分。模型模型ID档位第一轮正确COT后正确备注通义千文2.5qwen2.5-72b付费3否5是首轮把「一一」当成一个词文心一言3.5ernie-3.5免费5是--首轮通过智谱GLM-4-Plusglm-4-plus付费3否5是COT 后纠正讯飞4.0Ultraspark-4.0-ultra付费5是--首轮通过讯飞4.0-Litespark-4.0-lite免费2否2否COT 无效这张表就是你的复现基线。跑完对照谁稳谁虚一目了然。再补一个批量跑的 Python 骨架用 openai 库import os, json from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api/v1 ) PROMPT 请回答下面这句话中一共有几个「一」字只输出数字不要解释。\n句子一一遇见给一个小孩子一个冰淇淋和一个糖果 with open(matrix.json) as f: cfg json.load(f) for m in cfg[models]: resp client.chat.completions.create( modelm[id], messages[{role: user, content: PROMPT}], temperature0, max_tokens512 ) print(m[name], -, resp.choices[0].message.content.strip())跑之前确认matrix.json里的模型 ID 都是你在模型对话页面验证过能通的。ID 写错会直接报模型不存在别把报错当成「模型答错」。4. 逐题验证请求与成功结果记录方式配置好了接下来是「怎么跑才算数」。很多人跑测试只截个最终答案这不够——你要能证明这个答案是从哪个模型、哪个参数、哪次请求出来的否则数据没法复现。我的验证动作分四步。第一步单模型冒烟。先只跑一个模型确认请求能通、返回结构正常。成功的标志是resp.choices[0].message.content有内容且 HTTP 状态 200。如果这里就报错先别往下走去第 5 节排障。第二步记录原始响应。别只存答案把完整响应落盘import json, time record { model: m[id], prompt: PROMPT, answer: resp.choices[0].message.content.strip(), usage: resp.usage.model_dump() if resp.usage else None, ts: time.time() } with open(fresults/{m[id]}.jsonl, a) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n)usage字段能告诉你这次请求消耗了多少 token对比不同模型的输出长度和成本时有参考价值。第三步人工核对答案。计数题的正确答案是 5但模型可能输出「5」「答案是5」「一共有5个」甚至「5个一」。判定时用正则提取数字别用字符串相等。我一般写import re def extract_num(text): m re.search(r\d, text) return int(m.group()) if m else None第四步COT 复测。对第一轮extract_num ! 5的模型换 COT 模板再跑一遍同样记录。注意 COT 模板和裸问模板要分开存否则你分不清哪个结果对应哪个提示。成功结果的记录格式我建议用 JSONL一行一条方便后续用 pandas 聚合。跑完你会得到类似这样的输出通义千文2.5 - 3 文心一言3.5 - 5 智谱GLM-4-Plus - 3 讯飞4.0Ultra - 5 讯飞4.0-Lite - 2然后对 3、3、2 这三个加 COT 重跑得到 5、5、2。最终结论文心一言3.5 和讯飞4.0Ultra 首轮通过通义千文2.5 和智谱GLM-4-Plus 靠 COT 救回来讯飞4.0-Lite 两轮都错COT 无效。这里有个容易忽略的点同一个模型多跑几次结果可能不一样即使 temperature0。因为服务端可能有并发、缓存、版本灰度。所以关键模型我至少跑 3 次取多数结果。如果 3 次里 2 次对 1 次错那这个模型在计数任务上就是「不稳定」生产环境要慎用。记录完别忘了把结果和模型 ID、档位、时间戳绑定。过两周模型升级了你还能拿旧数据对比看它到底进步没有。5. 本篇常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth跑测试时最容易卡在接入层而不是模型本身。下面这几个报错我基本都踩过按顺序排查能省不少时间。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没传对。检查三处环境变量TAOTOKEN_API_KEY是否真的 export 了在同一个 shell 里echo $TAOTOKEN_API_KEY看有没有值代码里读的是不是这个变量名Key 有没有多余空格或换行。还有一种情况是 Key 被禁用或额度耗尽去 https://taotoken.net/api-keys 确认状态。注意别把 Key 写进 Git 仓库我见过有人提交后 Key 被扫走第二天额度清零。local proxy failed / connection error。这个报错通常出现在你本地配了 HTTP 代理但代理没起来或者规则不对。先检查环境变量HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY是不是指向了一个不存在的端口。如果你在公司内网可能是出口被限制这时候确认你的网络能正常访问 https://taotoken.net/api 即可不要自行配置来路不明的转发工具。最干净的做法是清掉代理变量再试unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXYreading choices / KeyError: choices。这个报错说明你拿到的响应结构不是标准的 chat completion。常见原因有两个一是模型 ID 写错服务端返回了错误对象而不是正常响应你却直接去取choices二是流式和非流式混用你开了streamTrue却按非流式解析。排查方法先把原始响应print(resp)打出来看它到底返回了什么。如果是错误对象里面通常有error.message告诉你原因。我一般加一层防御if not resp.choices: print(异常响应:, resp) continueOAuth / 鉴权失败。如果你用的是某些客户端的 OAuth 登录流程比如 Claude Code 这类工具报 OAuth 相关错误时先确认你走的是 API Key 模式而不是账号授权模式。API 场景下应该用 Bearer Token请求头是Authorization: Bearer sk-xxx。如果你在 Cline、CC Switch 这类工具里配置记得三件套要写全Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你的密钥Model ID 填具体模型名。少任何一个都会鉴权失败或模型找不到。再补一个隐蔽的坑模型 ID 大小写。有的平台模型 ID 区分大小写GLM-4-Plus和glm-4-plus可能一个通一个不通。以接入文档和模型对话页面显示的为准别凭记忆写。排障的核心思路是「先确认请求发出去了再确认响应回来了最后确认解析对了」。这三步任何一步断了报错都会长得不一样。把原始请求和原始响应打出来90% 的问题自己能定位。6. 把测试跑成习惯模型选型的长期做法一次测试只能说明当下。模型迭代很快今天答错的版本下个月可能就修了今天答对的也可能因为服务端调整退化。所以我的做法是把这套计数测试做成一个可重复跑的脚本每次模型有版本更新、或者我要在新业务里选型时跑一遍和历史结果对比。具体落地把第 3 节的 JSON 配置和第 4 节的记录脚本放进一个仓库结果按日期分目录存。每次跑完生成一张对比表看哪些模型进步了、哪些退步了。如果某个模型在你的核心业务场景里连续两次测试都不稳定直接排除别抱侥幸。另外计数题只是入门。真正选型时我会按业务场景扩展测试集金额核对、编号提取、条款计数、多轮指令跟随。每类题都准备标准答案和评分脚本形成自己的「模型基线」。这套基线比任何排行榜都靠谱因为它是针对你的场景的。如果你要长期做编码类或 Agent 类任务可以关注 Coding Plan 这类按量方案把测试和实际调用放在同一个入口管理成本可控。模型对话入口适合快速验证单个模型的表现接入文档则在你写适配层时随时查。最后说个真实体会别迷信「大参数一定强」。我测下来某些免费档的小模型在计数这种细节任务上反而比大模型稳因为它没那么多「语义先验」去自作聪明。选型的本质是匹配场景不是比谁参数大。把测试跑起来用数据说话比看任何评测文章都管用。
