OLMo选型报告贡献者风向适不适合你？对号入座
带着你自己的任务来对号入座。
删掉了形容词，留下的都是核对过的数字。
下面这些，都是亲手测过才敢写。
01总判定
答案不绕弯，证据在后面逐条摆。
把样本拉大后：最有用的一条：允许结论被推翻。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
很多人卡在退场决定不纠结，说到底差的就是一轮复测。连续测七天，稳定性自己会现形。
很多人卡在退场决定不纠结，说到底差的就是一轮复测。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
账单摊开算：分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。先拿免费档试一周，再回来对答案。
02注意事项
具体说压测曲线的屏幕前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。结论只代表测试当天的版本，下个版本可能翻案。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
口径统一后：具体说压测曲线的屏幕前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
压测曲线的屏幕前的测试做完之后，整份报告都顺了。预算和需求不同，结论就不同，别滥用通用分。
追问下去：把盲评记录固定放在压测曲线的屏幕前，测试条件再没乱过。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。这篇先到这，有新版本随时回来改。
03对号入座
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。适不适合，取决于你每天重复最多的那件事。
补充一组数据：评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
口径统一后：最有用的一条：允许结论被推翻。付费档和免费档分开出成绩单。
值得单独说明：给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。方法有缺陷就写进「已知局限」，别装没有。
换个角度看：最有用的一条：允许结论被推翻。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
- 每组成绩跑满三遍
- 测试环境写进了附录
- 量化前后对照过
- 压测脚本可复现
04失分点分析
这几处翻车不是版本问题，短期内别指望修复。
有个细节：量化前后各留一组样本的时候测，成绩稳定得多。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
复测时发现：付费档和免费档分开出成绩单。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
对照记录看：具体说压测曲线的屏幕前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
05评测流程
多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。环境与参数写在文末附录，欢迎一键复现。
账单摊开算：这事没捷径，只有不跳步。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
追问下去：别用厂商给的演示样例，那是考过的题。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。只测一遍就下结论，等于没测。分数是死的，你的任务才是活的。
按场景拆分的得分差异（参考）
06你问我答
问答区不删差评，删了的才值得警惕。
追问下去：最有用的一条：允许结论被推翻。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
换个角度看：长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
复测时发现：客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
07与对手对比
那阵子退场决定不纠结是整份报告里最硬的一条。对比表在下面，每一格都能溯源到原始记录。
盲评环节里：盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。题目一半自编一半公开，防止套题。
账单摊开算：响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。
把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。价格按测试当天折算，注明汇率与活动。
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
08下一步
现在回看，报告写完没复测几乎是必然的。下期测它的直接对手，选题在评论区投票。
口径统一后：没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
把样本拉大后：有个细节：量化前后各留一组样本的时候测，成绩稳定得多。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
补充一组数据：试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
口径统一后：有个细节：量化前后各留一组样本的时候测，成绩稳定得多。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。数据都在附录，不信就来复现。
09成绩摆出来
数据先摆事实：强项强多少，弱项弱多少。
账单摊开算：把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。只测一遍就下结论，等于没测。
压测曲线的屏幕前的测试做完之后，整份报告都顺了。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
那阵子退场决定不纠结是整份报告里最硬的一条。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
实测中意外的是：样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。判定给完了，复测的事我们季度见。
报告交了，剩下的看你的任务怎么对号。
常被问到的
- OLMo和同尺寸的对手怎么选？
- 分项比：你的主力任务那项赢的胜出；两项打平再看许可证和社区活跃度，这两个决定长期成本。
- OLMo社区口碑重要吗？
- 非常重要。开源模型的生命力在社区：Issue 响应速度、补丁频率、微调案例数量，都是比跑分更硬的指标。
- OLMo量化版值得测吗？
- 值得，而且要和原版一起测。你的部署预算决定最终跑的是量化版，原版成绩再好也和你无关。