你为什么不相信 LLM 模型评测：深入评测 LLM 接口

我相信你已经看过很多机构发布的 LLM（大语言模型）的模型效果质量的评测文章了。

其实呢，大家看了很多自称权威，或者不怎么权威的评测文章，基本上也就看看就完了，很少有人真的相信这些测试结果。

为什么你不相信这些评测文章？

因为这些模型评测都有一个共同的问题，那就是：

一个 LLM，凭什么你说好就是好啊？

具体来讲，我们之所以不相信这些评测，原因在于：

测试题目要么开源，要么黑盒不可见：很多 LLM 会利用开源的测试题来做模型训练，其实就是还没考试，就先把考试题的答案背下来了，这么测试相当于作弊，最后的 LLM 排名当然不公平。另外，也有一些数据集是黑盒的，对于看客来说，大家连测试数据题目都看不到，你就敢给模型排名了？公信力在哪里？凭什么让人信服？
测试使用了 GPT4 来打分：很多 LLM 在测试的时候，测试题目动不动就有上万道，根本没法雇佣员工去一道道批改模型答对没有，谁去手工批改上万道作业题都会麻呀~~~~所以，很普遍的一个做法就是，让 GPT-4 去评价模型的回答质量。实际上，就是用下面这套提示模板来让 GPT-4打分：

这里是一个问题：{question}
这里是一个人对该问题的回答：{answer}
题目的满分是 10 分。
你觉得，这个人的回答应该打多少分呢？

但让 GPT-4 打分就存在一个问题，全世界那么多模型，凭什么 GPT-4 说打多少分就多少分？经验上，大家公认 OpenAI 就是牛，可是，**GPT-4 就真的永远都是最佳的模型吗？**这在理论上不可靠。

其实，我之前提出过一个方法，MELLM，用来解决上述模型评测的可信度问题。实际上，就是让所有模型都来参与评测，一方面大家都是被测试者，另一方面大家又都评测别人。

但是，各个 LLM 模型各自能力都是有差异好坏的，因此需要调整 LLM 各自权重，最终共同决定模型的打分。

这其实就类似一种专家系统，一群专家聚在一起，共同评判一个项目好坏，如果专家非常擅长这个项目，就权重大一些，如果专家不太擅长这个项目领域，那么就权重小一些。整个权重分配过程都是自适应的，不需要人参与（当然，人非要参与也是可以的）。

利用 MELLM 算法做模型测试

为了完成我的论文算法测试，我最近一周多时间，充分收集了国内很多的 LLM 来做评测。对接了几家大厂和 AI 公司的接口。

其实，光对接接口，就能感受到各家厂商整体后端服务开发的质量。我来简单说说。

各家 LLM 接口对接体验（不含模型回复质量）

字节跳动-豆包大模型

接口方便度：⭐⭐⭐⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐⭐⭐
接口响应速：⭐⭐⭐⭐⭐
接口并发量：⭐⭐⭐⭐⭐
接口性价比：⭐⭐⭐⭐
模型接口评价：字节跳动的豆包大模型部署在火山引擎上，不得不说，火山引擎的 LLM 接口对接方便，接口稳定性也不错，当我短时间频繁并发调用时，也没有出现卡顿。整体后端服务开发维护，质量是很高的。应该是我对接下来，花时间最少，接口最稳定，花钱也最少的一家模型后台了。

阿里-通义千问

接口方便度：⭐⭐⭐⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐⭐
接口响应速：⭐⭐⭐⭐
接口并发量：⭐⭐⭐
接口性价比：⭐⭐⭐⭐
模型接口评价：接口非常方便，且接近免费（我也是薅了阿里的羊毛做的测试），模型种类也多，但是后端服务维护质量稍差一点点，说实话，当我频繁并发调用接口的时候，稳定性就不太能跟得上了，这个时候就需要付费了。（当然，我免费薅的羊毛，这点不足我可以忍）。

接口简洁

百度-文心一言

接口方便度：⭐⭐⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐⭐⭐
接口响应速：⭐⭐⭐⭐
接口并发量：⭐⭐⭐
接口性价比：⭐⭐ 太贵了
模型接口评价：百度后端开发的接口感觉稍微有些混乱，一个模型对应一个 url 链接，而且名字还不是一一对应（如下图所示），就感觉有点啰嗦、冗余，需要程序员花时间。另外就是文心一言 API 卖的死贵死贵的，比 GPT 还贵，42w token 要花费 50 元，而且还限时，应该是我花钱最多的 LLM 模型了。

腾讯-混元大模型

接口方便度：⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐⭐
接口响应速：⭐⭐⭐⭐
接口并发量：⭐⭐⭐⭐
接口性价比：⭐⭐⭐⭐
模型接口评价：一如既往的，接口文档混乱，代码像实习生写的，杂乱，这一点就和我之间对接企业微信的接口一样，复杂且耗时间。其它方面一般般，模型效果稍弱。

这是我对接腾讯的接口，你再对比前面字节豆包，以及阿里的接口，孰优孰劣一目了然

月之暗面-kimi

接口方便度：⭐⭐⭐⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐⭐⭐
接口响应速：⭐⭐⭐⭐
接口并发量：⭐⭐⭐
接口性价比：⭐⭐⭐⭐
模型接口评价：kimi应该是目前比较有名的 AI 模型了，之前我在好几篇文章中写到过这个模型。我在对接接口的时候，也很方便，但是就是偶尔会出现超时响应 Timeout，并发量存在一些瓶颈，其它方面没什么短板，各方面也都挺不错。

价格也是比较便宜的

OpenAI-GPT

接口方便度：⭐⭐⭐⭐⭐
接口稳定性：⭐⭐⭐ 由于在国内，so…
接口响应速：⭐⭐ 由于在国内，so…
接口并发量：⭐⭐ 由于在国内，so…
接口性价比：⭐⭐⭐
模型接口评价：这个就不多说了，收费价格比除了文心一言便宜，比其它模型都贵，稳定性和响应速度受到某种不可抗力的影响，都一般般。

总结一下，综合考虑这几家模型接口的调用稳定性、舒适度、丝滑程度，以及性价比（不包括模型效果）。排名如下：

模型厂家	LLM 的 api 对接舒适度
字节-豆包大模型	⭐⭐⭐⭐⭐
阿里-通义千问	⭐⭐⭐⭐
月之暗面-kimi	⭐⭐⭐⭐
百度-文心一言	⭐⭐⭐
腾讯-混元大模型	⭐⭐⭐
OpenAI-GPT	⭐⭐受不可抗力影响

OpenAI 主要是受到那个不可抗力影响，导致的稳定性差，你懂的……

MELLM 测试数据介绍

讲真，我在思考 MELLM 算法的时候，压根没有考虑测试数据的事情。原因在于：

全世界，人类调用大语言模型来解决问题，可能调用量有个上百亿、上千亿都很正常。我从中即便随机抽取十万条，都是一个极其小的采样，很难有非常强的说服力。
再一个，每个人关注的测试数据是不同的。我关注计算机和 AI 领域，可能你就关注医学、法律、文学、化学领域。所以，单拿出一套公用的数据来做测试，缺乏定制性，不适用于所有人。

因此，我在这里就是在测试我所期望的测试题。MELLM 算法允许你定制你自己的数据集来测试，主打一个，你想测什么题，就自己测。

在我的这次测试中，数据分布大致如下：

- 包含30%比例的各学科知识问答，简单、中等、稀疏数据造成的难题均占三分之一
- 针对编程、数学、推理、伦理等方面的专项测试数据题
- 96% 的题都是中文，因此结果会偏向国内模型更优

模型效果评测结果

GPT4 打分（满分一百）

在展示 MELLM 算法的结果之前，我先用 GPT-4 给所有 LLM 打了个分，毕竟，在大家的心理，GPT-4 一直都是神一样的存在。也算是比较有参考意义。
但是这里你会发现，gpt-4 的打分里，gpt-4 模型自己居然不是第一，而是第二，第一名居然是文心一言的 ERNIE-3.5，第三是字节跳动的豆包大模型的 doubao-pro。最后，gpt3.5 模型，已经被绝大多数国内 LLM 追赶上了。
其实我看到这里也是惊呆的，当然，我的测试数据里，主要是中文题目，我想应该是比较偏向国内模型。
至于gpt-4的评分，为何 ERNIE3.5 会比对应的 4.0 评分还高，我暂不理解为什么，可能和回复的答案长度有关。

MODEL NAME	SCORE
ERNIE-3.5-8K	85.4
gpt-4	85.2
Doubao-pro-128k-240515	84.9
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	84.5
qwen2-72b-instruct	84.4
hunyuan-pro	83.5
Moonshot-v1-32k-v1	82.7
Doubao-pro-4k-browsing-240524	82.1
GLM3-130B-v1.0	81.5
qwen-plus	81.5
Moonshot-v1-128k-v1	81.0
Moonshot-v1-8k-v1	79.5
qwen1.5-14b-chat	77.6
Yi-34B-Chat	74.5
hunyuan-standard-256K	73.3
hunyuan-standard	70.1
gpt3.5	65.7
hunyuan-lite	65.6
Doubao-lite-128k-240428	64.2
Doubao-lite-4k-character-240515	61.2
Mistral-7B-instruct-v0.2	58.4
qwen1.5-110b-chat	46.8

MELLM 算法打分（满分一百）

接着，我又利用 MELLM 算法，也就是各家的 LLM 分别给别的 LLM 模型进行打分，自适应找出哪家 LLM 权重高，哪家权重低，然后综合汇总。排名如下

MODEL NAME	SCORE
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	85.7
ERNIE-3.5-8K	85.5
Doubao-pro-128k-240515	84.4
qwen2-72b-instruct	84.2
gpt-4	83.0
hunyuan-pro	82.8
Doubao-pro-4k-browsing-240524	82.7
Moonshot-v1-32k-v1	81.9
GLM3-130B-v1.0	80.5
Moonshot-v1-8k-v1	80.4
Moonshot-v1-128k-v1	80.3
qwen-plus	80.3
Yi-34B-Chat	76.0
qwen1.5-14b-chat	75.9
hunyuan-standard-256K	73.9
hunyuan-standard	72.1
gpt3.5	70.2
Doubao-lite-128k-240428	69.2
Doubao-lite-4k-character-240515	67.6
hunyuan-lite	66.2
Mistral-7B-instruct-v0.2	61.6
qwen1.5-110b-chat	49.1

结果中，gpt-4 模型仅排第5位，原因在于，测试数据大部分使用中文，结果偏向国内模型。gpt3.5 其实拉跨的比较厉害，这也和最近一段时间，舆论普遍反映 gpt 模型变笨有关。
各家模型推出的最优模型，比如 qwen2、Doubao-pro、hunyuan-pro、Moonshot-v1 等结果也都较同系列的一些弱版本更优。
字节的 Doubao-pro 模型确实还是挺惊艳的，不过我觉得字节的强势期还没到来，因为 LLM 往后发展一定是多模态，多模态就意味着需要大量的视频和图像，字节背靠短视频，在这方面应该会很有后劲。
Moonshot 前段时间推出长文本理解。从结果来看，128k 模型的效果略微不如 32k。同样地，Doubao-lite、Doubao-pro，hunyuan-standard，qwen1.5 来看，长文本模型相比短文本，也没有明显优势。一方面，数据集里没有涉及上十万 token的测试题，我的这个结果对长文本不公平。另一方面，实际用户使用中，长文本的使用场景还是偏少，大部分人的使用 token 数都在几千左右。
前些天阿里刚刚发布 qwen2，我立即就拿来测试，可以看出来，效果确实好。qwen1.5-110b 的模型训练可以看出来比较拉垮，应该是 scaling 没做好。qwen1.5 其它模型会时不时触发敏感词警告，属于过度防御，可能是对齐没做好。
没有评测国外的开源模型，比如 Gemini、Claude、llama 等，一方面，我拿不到这些 api，因为动不动就封了（你懂的），执行不下去。另一方面，一些模型回答不了中文，结果过于拉垮，而我测试题又是中文的，因此不需要测。
GLM3、Yi、Mistral，都一般般，没什么太值得讲的。

接下来是一些专项能力的测试，大家参考看看。

编程 MELLM 算法打分（满分100分）

MODEL NAME	SCORE
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	91.0
qwen2-72b-instruct	88.9
qwen1.5-110b-chat	88.6
gpt-4	87.2
Doubao-pro-128k-240515	86.9
Moonshot-v1-32k-v1	86.5
Moonshot-v1-8k-v1	85.9
hunyuan-standard	85.3
Moonshot-v1-128k-v1	84.2
Doubao-pro-4k-browsing-240524	83.2
qwen-plus	83.2
GLM3-130B-v1.0	82.3
hunyuan-standard-256K	82.1
gpt3.5	81.8
Yi-34B-Chat	80.9
qwen1.5-14b-chat	80.7
ERNIE-3.5-8K	79.9
hunyuan-pro	79.5
Doubao-lite-4k-character-240515	70.8
hunyuan-lite	68.7
Mistral-7B-instruct-v0.2	68.6
Doubao-lite-128k-240428	64.4

可以看出，百度 ERNIE-4.0 明显比 3.5 增加了编程能力。ERNIE 包含了外部工具，分数很高。而 qwen2 由于是开源的，大概率是没有依赖外部工具的。
编程测试题目出的偏简单，因为难的题目几乎没有模型能答对。
qwen1.5-110b 模型，综合来看，结果非常拉垮，综合排倒数第一，但编程方面在前5名。数据偏向性比较重，可能模型专门就是为了辅助编程而作的。
其它大部分模型基本上都是综合排名和专项排名一致，没有明显区分。

数学 MELLM 算法打分（满分10分）

MODEL NAME	SCORE
gpt-4	85.4
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	82.1
qwen2-72b-instruct	78.8
Doubao-pro-4k-browsing-240524	78.8
Doubao-pro-128k-240515	77.6
qwen1.5-110b-chat	74.4
qwen1.5-14b-chat	70.0
ERNIE-3.5-8K	69.0
qwen-plus	67.1
Moonshot-v1-128k-v1	66.6
Moonshot-v1-32k-v1	64.0
hunyuan-pro	61.6
Moonshot-v1-8k-v1	57.8
GLM3-130B-v1.0	55.9
hunyuan-standard	55.3
Yi-34B-Chat	49.2
Mistral-7B-instruct-v0.2	48.4
gpt3.5	47.8
Doubao-lite-4k-character-240515	47.8
hunyuan-standard-256K	44.7
Doubao-lite-128k-240428	42.7
hunyuan-lite	42.0

gpt-4 在数学方面还是第一，明显比其它模型分数高一档，比第二名高出 3 分，显现出明显优势。
一直没提腾讯，腾讯各个模型都一般般，推进不算抢眼。

逻辑推理 MELLM 算法打分（满分100分）

MODEL NAME	SCORE
ERNIE-3.5-8K	79.0
qwen-plus	77.8
qwen1.5-110b-chat	76.9
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	74.1
qwen2-72b-instruct	73.5
hunyuan-standard-256K	73.1
Moonshot-v1-32k-v1	73.0
Doubao-pro-128k-240515	72.9
Doubao-pro-4k-browsing-240524	72.2
Moonshot-v1-128k-v1	70.3
Moonshot-v1-8k-v1	68.3
hunyuan-pro	66.7
GLM3-130B-v1.0	65.1
Yi-34B-Chat	63.7
Doubao-lite-128k-240428	63.5
gpt-4	63.2
hunyuan-lite	59.6
hunyuan-standard	53.5
qwen1.5-14b-chat	52.8
Mistral-7B-instruct-v0.2	50.6
gpt3.5	43.6
Doubao-lite-4k-character-240515	43.4

形式逻辑推理，题目都以中文为背景，没想到 gpt-4 这么拉垮。可能是中文语言的叙述让 gpt-4 摸不着头脑。
其中有一道题，由于信息不全，完全是没法回答的，正确回答应该是信息不足，无法回答。但全部模型都在照猫画虎回答，不懂拒绝。这是 LLM 根深蒂固的局限。

社会伦理 MELLM算法打分（满分100分）

题目偏向对模型结果是否对用户有害，拒绝回答人类用户违反伦理的问题的能力。
分数越高，说明模型训练更加注重不犯错，不会骂人，不提供有害信息；分数越低，说明模型更注重遵循人类指令，让模型学骂脏话都是可以的。GLM 应该是最注重政治正确的模型了。

MODEL NAME	SCORE
GLM3-130B-v1.0	81.0
ERNIE-3.5-8K	77.3
gpt-4	75.2
Moonshot-v1-32k-v1	72.5
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	71.6
Doubao-pro-128k-240515	71.1
Moonshot-v1-128k-v1	69.6
qwen2-72b-instruct	69.5
Moonshot-v1-8k-v1	67.1
Doubao-lite-4k-character-240515	67.0
qwen1.5-110b-chat	66.5
hunyuan-pro	66.4
qwen1.5-14b-chat	66.1
Doubao-lite-128k-240428	65.6
Yi-34B-Chat	64.7
Doubao-pro-4k-browsing-240524	64.6
qwen-plus	63.1
hunyuan-standard-256K	60.4
gpt3.5	57.9
hunyuan-standard	52.9
hunyuan-lite	52.8
Mistral-7B-instruct-v0.2	51.4

模型文本长度排名（分数越低越好）

关于模型的性价比，有一个非常重要的影响因素，那就是模型回复的文本长度。

MODEL NAME	RESPONSE LENGTH
Mistral-7B-instruct-v0.2	80.6（坏）
hunyuan-pro	56.8
ERNIE-4.0-8K-Preview-0518	56.3
ERNIE-3.5-8K	53.1
hunyuan-lite	51.4
hunyuan-standard-256K	49.1
Moonshot-v1-128k-v1	48.9
Moonshot-v1-32k-v1	47.2
Moonshot-v1-8k-v1	46.6
Yi-34B-Chat	44.0
Doubao-lite-4k-character-240515	39.6
hunyuan-standard	39.2
Doubao-pro-128k-240515	39.0
qwen2-72b-instruct	38.9
Doubao-lite-128k-240428	37.5
GLM3-130B-v1.0	37.2
qwen1.5-14b-chat	30.1
qwen-plus	26.1
qwen1.5-110b-chat	25.7
Doubao-pro-4k-browsing-240524	25.5
gpt-4	18.4
gpt3.5	18.0（好）

分数越高，并非好事，说明模型回答的废话越多，若模型是按 token 数收费的，则分数越高的模型收费越贵。
分数越低越好，比如表格中最下面 gpt 模型，回答文本长度分别是 18.4 和 18，以最少的 token 数回答用户问题，并且保持较高的回答质量，性价比高。
其中，Mistral 模型废话最多，结合前面评价质量不高，说明该模型毫无可取之处。
百度 API 按 token 算，售价最贵，回答耗用 tokens 数也多，每多回答一个 token，都意味着多花了一点钱，这明显增加了用户成本，造成比 gpt-4 还贵，可能是公司有意这么做。
腾讯 hunyuan 模型回答废话也偏多。以上俩家公司都卖 API，加长回答有助于收钱。
耗用 tokens 数较少的模型是 Doubao 和 qwen，其中字节的豆包大模型 Doubao-pro 是国内模型里回复答案最精简的模型了，结合前面模型回复质量也很高，真的是一个性价比很高的模型，比较良心。

几家国内大厂综合排名

说了这么多，我来总结一下吧。关于如何选择LLM，评测 LLM。其实有好几方面需要考虑。

仅针对这份中文测试数据，模型评测矩阵如下：

模型名	回答质量	性价比	接口调用舒适度	综合
字节-豆包大模型	4⭐	5⭐	5⭐	5⭐
阿里-通义千问	4⭐	5⭐	4⭐	4⭐
月之暗面-kimi	4⭐	4⭐	5⭐	4⭐
百度-文心一言	5⭐	3⭐	4⭐	4⭐
腾讯-混元大模型	3⭐	3⭐	2⭐	3⭐
OpenAI-GPT	4⭐	3⭐	3⭐	3⭐

继续注明，OpenAI 其实本身接口设计很方便，后续大部分 LLM 都是沿用了这套接口，但是由于在国内的不可抗力，造成它的使用体验并不好。而且价格其实比较贵，性价比不算高。
当然，这份测评，关于回答质量是比较主观的，比较，我的测试题主要是我所关心的内容，而且主要是中文问题，大家参考一下即可。大家可以使用 MELLM 算法来综合评测你自己关注的数据内容领域。
而接口调用舒适程度，以及接口价格方面，则是实打实的各家公司官网的信息，我把结果汇总在这里，供大家参考。

那么，我们该如何学习大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。