大模型挑选指南: 选口红一样找到适合你的大模型

在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为改变我们工作和生活方式的重要工具。然而，随着Claude、GPT、DeepSeek、Qwen等大语言模型的不断涌现，我们该如何评估和选择最适合自己需求的模型呢？

从选购口红谈起

想象一下，当你需要购买一支口红. 如果你是一位男性, 大概率是用来送人. 如果你是一位女性想买一支自用的口红. 但可能已经拥有两三支口红了. 最近心情不错想呈现新面貌, 加上新工作涨了工资，有预算购买一支品牌口红。

不论您是男性还是女性, 购买口红的大致都会考虑以下几个因素：

• 场合 ：工作场合还是日常使用。

• 功能 ：自用还是送礼？送礼注重包装和品牌。

• 市场 ：研究各品牌流行口红和口碑, 选择YSL or 娇兰等大牌。

• 颜色 ：适合肤色的色号，如裸色或正红色。可能会受明星代言或网红的影响

• 属性 ：考虑口红的质地（雾面、水润、光泽）和类型（固体口红、唇釉、唇泥、唇膏）

• 渠道 ：专柜试用即时购买，还是网购便宜但需等待？

• 比较选择 ：锁定目标后，综合比较价格等因素

你可能去专柜试用，感受质地和效果，最终从几支备选中选择一支。买到后，满意则每天使用。但如果使用的过程中发现某些缺点或是没有期待中的感受, 则会放到角落里吃灰。

整个购买过程涉及多个特征：使用场合、功能需求、价格预算、渠道响应速度（新鲜感）、品牌影响力等因素。

选择使用哪个大语言模型的过程和买口红很相似。

LLM是目前人工智能核心技术，处理从对话到代码生成的多种任务。选择模型时需考虑任务需求、模型能力、成本、部署方式、性能和开发者声誉。面对数量庞大且功能各异的 LLM，经常是新的明星模型一推出, 大家赶着进行测评, 夸奖、批评的声音同时存在, 用户常常感到难以抉择。因此，一套健全的评估方法对于指导用户选择合适的 LLM 至关重要。

评估大语言模型的专业标准

1. 基准测试(Benchmarks)

大语言模型通常通过标准化基准测试进行评估，这些测试覆盖多种能力：

评估基准

性能指标

2. LLM-as-a-Judge

最新的评估趋势是使用"LLM-as-a-Judge"（语言模型作为评判者/法官）方法，让一个模型评估另一个模型的输出质量：(https://arxiv.org/pdf/2306.05685)

• 成对比较 ：比较两个模型对同一问题的回答质量

• 单一评分 ：根据特定标准对模型输出进行评分

• 参考评估 ：与参考答案比较评估输出质量

GPT-4等先进模型在评估中与人类判断的一致性高达85%，甚至超过了人类评估者之间的一致性(81%)。

3. 动态基准

动态基准通过动态生成测试数据防止数据污染，确保评估结果可靠性。传统基准（如MMLU）使用固定数据集，可能被模型"记住"，导致结果失真。动态基准通过算法或人工生成新问题，测试模型真实能力。

4. 人工评估方法

循序渐进的评估指南

根据特定需求评估LLM，建议遵循以下步骤：

1. 明确定义用例和需求 ：确定LLM需执行哪些任务，期望的成果和性能指标

2. 确定相关评估指标 ：根据用例选择指标（如问答准确性、文本生成流畅性、代码正确性）

3. 选择相关基准或创建自定义数据集 ：使用既定基准评估通用能力，为特定领域创建自定义数据集

4. 考虑LLM-as-a-Judge进行自动化评估 ：利用LLM评估生成内容

5. 结合人工评估 ：尤其是评估主观效果

6. 考虑延迟、成本和可扩展性 ：这些因素在实际应用中至关重要

7. 迭代完善评估过程 ：根据反馈持续改进

根据个人场景选择大语言模型

就像选择口红时考虑个人肤色和场合一样，选择大语言模型也应基于你的具体需求：

1. 确定使用场景

首先思考你将在哪些场景使用语言模型：

• 日常助手 ：回答问题、创意写作、简单任务

• 专业工作 ：编程开发、数据分析、学术研究

• 特定行业 ：医疗咨询、法律分析、金融预测

2. 评估关键需求因素

基于你的场景，考虑以下因素的重要性：

• 推理深度 ：需要深入推理还是简单回答

• 知识更新 ：是否需要最新信息

• 响应速度 ：是否需要快速反应

• 输出质量 ：是否需要高度准确和精确

• 成本预算 ：可以投入多少资源

3. 特殊考量

• 隐私安全 ：敏感数据处理需要考虑本地部署模型

• 多语言能力 ：非英语使用者需评估多语言表现

• 定制化需求 ：是否需要针对特定领域微调

2025年大语言模型发展趋势

1. 领域特定性能

不同模型在不同领域表现各异：

• 编程领域 ：DeepSeek-Coder等模型专注于代码生成 (https://github.com/codefuse-ai/Awesome-Code-LLM)

• 数学推理 ：像DeepSeek-Prover-V2这样的专业模型在数学证明领域取得了突破性进展，能够将复杂问题分解为子目标，并通过强化学习提高推理能力。该模型在MiniF2F-test测试中达到了88.9%的通过率。

医疗领域模型：

• Med-PaLM 2 ：Google开发，340B参数，多模态模型。 (https://sites.research.google/med-palm/)

• Radiology-Llama2 ：Meta开发，70B参数，针对放射学。(https://arxiv.org/pdf/2309.06419)

• Hippocratic AI ：2023年推出，闭源，已被多家医院测试。(https://www.hippocraticai.com/)

2. "Think"和"Big Brain"模式

• "Think"模式 ：链式推理机制，分解复杂问题进行逐步推理，提高数学和逻辑任务准确率。例如，回答"如果A是B的两倍，B是C的三倍，问A是C的几倍？"时，模型会逐步思考。

• "Big Brain"模式 ：Grok-3激活更大参数或更深网络结构，处理复杂任务或提供详细响应。例如，分析"气候变化对全球经济的影响"时，调用更广泛知识和计算能力。

3. 参数规模对成本和效率的影响

• 小参数模型（如Qwen-3-1.7B） ：训练和部署成本低，适合小型企业，但复杂任务表现弱。

• 中参数模型（如Llama-3.3 70B） ：平衡性能和成本，适合大多数场景。

• 大参数模型（如DeepSeek-R1 671B） ：性能强，成本高，适合大企业或高性能需求。

• 效率 ：小参数模型推理速度快，适合实时应用；大参数模型处理复杂任务高效，但资源消耗大。

虽然大型模型通常在复杂任务上表现更好，但高质量领域特定数据训练的小型模型可能优于通用数据训练的大型模型。技术人员应评估模型大小、计算成本与应用需求间的平衡。

4. 考虑部署和成本

LLM的部署方式和成本类似口红的购买渠道和价格：

• API服务 ：如OpenAI的API，易用但高频使用成本高。

• 本地部署 ：如Llama-3.3，需硬件支持但长期经济。

• 开源模型 ：如Qwen-3，免费且灵活，但需技术定制。

设计自己的评估方案

1. 选择或创建数据集

• 使用现有数据集，如MATH、MMLU等

• 聚合多个来源的数据

• 使用合成数据或规则生成的数据

2. 选择推理方法

• 多项选择评估 ：测试专门领域知识和辨别能力

• 生成式评估 ：测试流畅度、推理和回答能力

3. 设计提示词(Prompt)

提示词设计对评估结果影响巨大：

• 清晰定义任务

• 保持一致的评估标准

• 考虑少样本学习(few-shot)的影响

4. 选择评估指标

• 对于概率评估：准确率、困惑度等

• 对于生成评估：精确匹配、ROUGE、BLEU等

法律文档分析模型评估流程示例

以下是一个法律领域专用的大语言模型完整的评估方案示例：

评估场景

假设一家法律科技公司正在开发一个辅助律师分析合同的AI助手，需要评估多个大语言模型处理法律文档的能力，以选择最合适的基础模型。

示例数据集

设计了包含以下数据的测试集：

• 100份合同样本：包括租赁合同、劳动合同、销售合同等多种类型
• 每份合同附带10个评估问题：如"该合同中的违约金条款是什么？"、"付款期限是多久？"等
• 标准答案：由3名资深律师共同审核确定的标准答案

数据集示例：

文档ID: CONTRACT-2025-001
文档类型: 商业租赁合同
问题1: 租赁期限是多久？
标准答案1: 自2025年1月1日起至2027年12月31日止，共计36个月。
问题2: 租金支付方式是什么？
标准答案2: 每季度预付，应在每季度首月的第5个工作日前支付至出租方指定账户。

推理方法

采用两种推理方法进行评估：

1. 直接问答：向模型提供完整合同文本，直接提问并评估回答质量
2. 分步骤推理：要求模型先找出相关条款，然后基于条款内容回答问题

提示词（Prompt）设计

直接问答提示词：

你是一位专业的法律助手。请分析以下合同文本，并回答问题。

[合同全文]

问题：[具体问题]

请基于合同内容准确回答，不要添加合同中未提及的信息。如果合同中没有相关内容，请明确说明"合同中未明确规定"。

分步骤推理提示词：

你是一位专业的法律助手。请按照以下步骤分析合同并回答问题：

[合同全文]

问题：[具体问题]

步骤1：找出与问题相关的所有合同条款，引用条款编号和内容。
步骤2：基于这些条款，分析并回答问题。
步骤3：给出你的最终答案，并标明确定程度（确定/可能/不确定）。

请保持严谨，不要添加合同中未提及的信息。

评估指标

1. 准确率：模型答案与标准答案的匹配程度

   • 完全正确：信息完全匹配（得分1.0）
   • 部分正确：信息部分匹配（得分0.5）
   • 不正确：信息不匹配或虚构信息（得分0）

2. 召回率：模型能够从合同中提取的关键信息比例

3. 法律专业性评分：由法律专家评定的专业水平（1-5分）

   • 术语使用准确性
   • 法律逻辑正确性
   • 解释的专业性

4. 幻觉率：模型生成合同中不存在信息的频率

5. 效率指标：

   • 处理时间：完成一个问题的平均时间
   • Token使用量：每个问题的平均token消耗

评估流程

1. 对每个候选模型（如GPT-4.5、DeepSeek-R1、Claude-3.7-Sonnet等）运行相同的测试数据集
2. 采用LLM-as-a-Judge方法进行初步评分，使用GPT-4.5作为评判模型
3. 由3名法律专家对每个模型的30个随机选取的回答进行人工评估
4. 综合自动评估和人工评估结果，计算加权得分
5. 分析各模型在不同类型合同和问题上的表现差异

实际评估结果示例 -虚拟数据

评估结论与应用建议

基于评估结果，x1模型在法律专业性和幻觉控制方面表现最佳，适合需要高准确性的法律顾问场景；而x2模型处理速度最快，适合需要快速响应的初步筛查场景。

对于该公司的合同审核助手，推荐使用x1作为主要模型，同时针对法律领域进行额外微调，并开发专门的提示词模板提高性能。

用户角度评估LLM：场景和案例

案例一：客服场景

案例 ：电信公司部署LLM处理账单、服务中断和套餐变更查询。

评估方法 ：

• 自动化 ：使用准确率和困惑度评估响应质量（如"我的套餐是什么？"）。

• 人工 ：客户满意度调查评估对话自然度和实用性。

模型选择 ：

• Claude-3.7-Sonnet ：推理能力强，适合复杂查询，API成本较高。

• Llama-3.3 ：开源，成本低，适合多语言客服，但推理稍弱。

• 成本与效率 ：Claude-3.7-Sonnet适合高端客服，API调用每百万令牌约$3-5；Llama-3.3本地部署需GPU（如NVIDIA A100），初始成本高但长期经济。

案例二：内容生成

案例 ：新闻机构使用LLM生成突发新闻摘要。

评估方法 ：

• 自动化 ：ROUGE评估摘要与参考摘要的相似度。

• 人工 ：编辑审查原创性、风格一致性和事实准确性。

模型选择 ：

• Gemini-2.5 ：多模态，内容生成强，需高性能服务器。

• Qwen-3：开源，成本低，适合中小型机构。

成本与效率 ：Gemini-2.5部署成本高，适合高质量需求；Qwen-3本地部署成本低，但需更多人工校验。

细节 ：测试生成自然灾害200字摘要，确保吸引人、准确、无偏见。

案例三：教育场景

案例 ：在线平台使用LLM辅导编程课程，解释"递归"。

评估方法 ：

• 自动化 ：准确率评估标准化问题回答。

• 人工 ：根据教师和学生反馈解释的清晰度和适应性。

模型选择 ：

• Llama-3.3（70B参数） ：解释能力强，成本中等。

• DeepSeek-R1（671B参数） ：推理超强，部署成本高。

成本与效率 ：Llama-3.3适合小型机构，DeepSeek-R1需高端GPU，适合复杂教学。

细节 ：测试向初学者解释"递归"（如"斐波那契数列"）。

Model-as-Product, 模型即产品. 选择大语言模型就像选择任何商品一样，需要基于个人需求和使用场景。通过了解模型的评估标准、考虑自己的实际需求，并设计相应的评估方案，你可以找到最适合自己的语言模型。

References

1. Hugging Face. (2023). Evaluation Guidebook for Large Language Models. GitHub Repository. https://github.com/huggingface/evaluation-guidebook

2. Clefourrier, C. (2024). LLM Evaluation: Challenges and Methods. Hugging Face Blog. https://huggingface.co/blog/clefourrier/llm-evaluation

3. Evidently AI. (2024). 20 LLM Evaluation Benchmarks: An Overview. https://www.evidentlyai.com/llm-guide/llm-benchmarks

4. Vellum.ai. (2024). LLM Benchmarks: Overview, Limits, and Model Comparison. https://www.vellum.ai/blog/llm-benchmarks-overview-limits-and-model-comparison

5. Symflower. (2024). Popular LLM Benchmarks: A Comprehensive Guide. https://symflower.com/en/company/blog/2024/llm-benchmarks/

6. Hugging Face. (2024). The Big Benchmarks Collection. https://huggingface.co/collections/open-llm-leaderboard/the-big-benchmarks-collection-64faca6335a7fc7d4ffe974a

7. IBM. (2024). Understanding LLM Benchmarks. https://www.ibm.com/think/topics/llm-benchmarks

8. Confident AI. (2024). LLM Benchmarks Explained: MMLU, HellaSwag, and Beyond. https://www.confident-ai.com/blog/llm-benchmarks-mmlu-hellaswag-and-beyond

9. Wolfram. (2024). LLM Comparison Test: LLaMA-3. Hugging Face Blog. https://huggingface.co/blog/wolfram/llm-comparison-test-llama-3

10. LMSYS. (2024). Chatbot Arena Leaderboard. Hugging Face Spaces. https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard

11. Scale AI. (2024). Data Labeling and Annotation Guide: High-Quality Data Annotations. https://scale.com/guides/data-labeling-annotation-guide#hight-quality-data-annotations

12. Bommasani, R., et al. (2023). Psychological Biases in LLM Evaluation. arXiv:2309.16349. https://arxiv.org/pdf/2309.16349

13. Chen, Z., et al. (2024). Cultural Biases in LLM Preferences. arXiv:2404.16019v1. https://arxiv.org/abs/2404.16019v1

14. Brown, T., et al. (2021). Dynamic Benchmarks for Large Language Models. arXiv:2104.14337. https://arxiv.org/abs/2104.14337

15. Towards AI. (2024). 5 Use Cases to Leverage Large Language Models in Customer Service Interactions. https://towardsai.net/p/machine-learning/5-use-cases-to-leverage-large-language-models-in-customer-service-interactions

16. Kantak, A. (2024). Transforming Customer Service with Large Language Models: A Case Study. LinkedIn Pulse. https://www.linkedin.com/pulse/transforming-customer-service-large-language-models-case-kantak

17. Neurosys. (2024). The Benefits of Implementing Large Language Models in Customer Service. https://neurosys.com/blog/the-benefits-of-implementing-large-language-models-in-customer-service

18. Recursive AI. (2024). The Value of Large Language Models for Enterprise: Part 3. https://recursiveai.co.jp/en/blog/the-value-of-Large-Language-Models-for-enterprise-03/

19. Digital Genius. (2024). How to Use Large Language Models like ChatGPT for Customer Service. https://digitalgenius.com/how-to-use-large-language-models-like-chatgpt-for-customer-service/

20. Smith, J., et al. (2024). Revolutionizing Customer Service: The Impact of Large Language Models on Chatbot Performance. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/385150863_Revolutionizing_Customer_Service_The_Impact_of_Large_Language_Models_on_Chatbot_Performance

21. Cirrus Connects. (2024). Discovering Large Language Models: Unpacking AI’s Role in Customer Service. https://www.cirrusconnects.com/blog/the-dawn-of-the-large-language-model-era-and-impact-on-customer-service/

22. Lee, K., et al. (2024). Exploring the Potential of Large Language Models for Automation. arXiv:2405.09161. https://arxiv.org/abs/2405.09161

23. OpenTeams. (2024). The Impact of Large Language Models on Customer Service: Redefining Automated Assistance. https://www.openteams.com/the-impact-of-large-language-models-on-customer-service-redefining-automated-assistance/

24. P72 Ventures. (2024). Customer Service x Large Language Models. https://p72.vc/ai/customer-service-x-large-language-models/

25. Wang, L., et al. (2024). Future Applications of Generative Large Language Models. International Journal of Production Economics, 260, 108856. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016649722400052X

26. Ferrara, E. (2023). ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models. Technological Forecasting and Social Change, 190, 122389. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1041608023000195

27. Zhang, C., et al. (2024). Large Language Models: A Survey of Their Development. Knowledge and Information Systems, 66(8), 4531–4567. https://dl.acm.org/doi/10.1007/s10115-024-02310-4

28. ASME. (2023). Special Issue: Large Language Models in Design and Manufacturing. Journal of Computing and Information Science in Engineering, 25(2), 020301. https://asmedigitalcollection.asme.org/computingengineering/article/25/2/020301/1210213/Special-Issue-Large-Language-Models-in-Design-and

29. Hao, K. (2024). Large Language Models Can Do Jaw-Dropping Things. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2024/03/04/1089403/large-language-models-amazing-but-nobody-knows-why/

30. Devlin, J., et al. (2023). A Comprehensive Overview of Large Language Models. arXiv:2307.06435v9. https://arxiv.org/html/2307.06435v9

31. Liu, Y., et al. (2023). Evaluating Large Language Models in Generating Synthetic HCI Research. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 7(CHI), 1–20. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3544548.3580688

32. Scale AI. (2024). Guide to Large Language Models. https://scale.com/guides/large-language-models

33. NVIDIA. (2024). What Are Large Language Models Used For? NVIDIA Blog. https://blogs.nvidia.com/blog/what-are-large-language-models-used-for/

34. Carnegie Mellon Software Engineering Institute. (2024). Harnessing the Power of Large Language Models for Economic and Social Good: 4 Case Studies. https://insights.sei.cmu.edu/blog/harnessing-the-power-of-large-language-models-for-economic-and-social-good-4-case-studies/

35. Shakudo. (2025). Top 9 Large Language Models as of May 2025. https://www.shakudo.io/blog/top-9-large-language-models

36. AIMultiple. (2025). Best 10 Large Language Models in Healthcare in 2025. https://research.aimultiple.com/large-language-models-in-healthcare/

37. Singhal, K., et al. (2023). The Future Landscape of Large Language Models in Medicine. Communications Medicine, 3, 370. https://www.nature.com/articles/s43856-023-00370-1

38. Stanford HAI. (2024). Holistic Evaluation of Large Language Models for Medical Applications. https://hai.stanford.edu/news/holistic-evaluation-of-large-language-models-for-medical-applications