声称媲美顶尖模型？如何科学评估公司自研大模型的成色

随着大模型遍地开花，不少公司内部开始训练“自研模型”，且往往伴随着性能“媲美Opus”的激进宣传。本文源于开发者社区的真实困惑，探讨当内部模型宣称具备顶尖能力时，应当如何进行科学的“验收”与测试。讨论涉及如何通过标准Benchmark（如MMLU、GSM8K）、实际业务场景压力测试以及“红队攻击”来鉴别模型的真实水平，揭穿参数膨胀带来的幻觉，为技术决策者提供了一套验证AI资产真实价值的思路。