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OLMo季度复评社区补丁观察评测附录:原始数据全公开

每个数字都标了测试条件,欢迎复测。删掉了形容词,留下的都是核对过的数字。

花囊萤AI 编程课讲师 · 2026-08-03 · 约 4 分钟
OLMo季度复评社区补丁观察评测附录:原始数据全公开
OLMo季度复评社区补丁观察评测附录:原始数据全公开 实测整理/对比开源观察

下面这些,都是亲手测过才敢写。

边读边算

单价折算对比

按月费与用量算每次调用的真实单价。

元
次
天

01口径说明

这事没捷径,只有不跳步。每组测试跑三遍取中位数,抖动超过一成就重测。

多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。

先说反例:盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。

把样本拉大后:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。数据都在附录,不信就来复现。

题目一半自编一半公开,防止套题。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。

盲评与跑分的相关性(示意)
第一轮 · 14第二轮 · 32第三轮 · 51第四轮 · 33
图为按普遍情况整理的示意区间,非实测数据,具体以各家当期版本为准。

02短板在哪

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。失分的题逐条看了,原因不是能力是策略。

把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。官方榜单只当索引,不当证据。

先说反例:第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。

复测时发现:这事没捷径,只有不跳步。引用别人的数据必须标来源和测试条件。这篇先到这,有新版本随时回来改。

03与对手对比

后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。对比表在下面,每一格都能溯源到原始记录。

复测时发现:引用别人的数据必须标来源和测试条件。客服响应也算进总分,售后是产品的一部分。

第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。付费档和免费档分开出成绩单。

换个角度看:监控大屏下的测试做完之后,整份报告都顺了。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

追问下去:对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。

04复评预告

下期测它的直接对手,选题在评论区投票。

先说反例:评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。测试环境写进附录,是可复现的最低要求。

试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。

最有用的一条:允许结论被推翻。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。

众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。响应速度单独测,别和正确率混在一个分里。

05先给结论

先亮结论,不认同的不妨直接跳到方法那一节来挑刺。

当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。

口径统一后:现在回看,压测只跑五分钟几乎是必然的。每一项评分都要能追溯到原始记录。

实测中意外的是:当时手头只有压测脚本,照样把整轮测试跑完了。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。

评测项怎么测常见失真怎么算数
吞吐并发压测取中位单流当并发压测脚本公开
量化与原版对照盲评只跑量化版损失可量化
稳定连续 24 小时长跑五分钟算压测无泄漏记录

06得分明细

表格里是全部原始成绩,没有挑拣。

把复测排在把环境写进报告附录后面,成了每季度的固定动作。把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。

现在回看,压测只跑五分钟几乎是必然的。众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。

先说反例:那阵子数字经得起追问是整份报告里最硬的一条。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。

盲评环节里:第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。先拿免费档试一周,再回来对答案。

07注意事项

测试有边界:版本、时间、样本量都圈死了结论的适用范围。

第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。别用厂商给的演示样例,那是考过的题。

账单摊开算:试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。被推翻的结论不删除,划线存档并注明。

现在回看,压测只跑五分钟几乎是必然的。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。

“先说缺点,再谈优点。”

只带走一句话的话:先看方法那一节。

这篇按勘误记录持续修订。

小提示 小提示:只和上一轮的自己比,别和厂商发布会比。
再说一句 补充:工具和价格更新快,具体以官方页面为准。

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。
什么时候该换模型?
两个信号:主力任务分项连续两季落后,或社区维护明显停滞。换之前先做两周试点,别一刀切。
怎么判断成绩是真实的还是调参调出来的?
看有没有公开测试脚本和原始输出。能一键复现的是评测,不能复现的是宣传。
花囊萤

AI 编程课讲师,学员用出来的反馈最真。版本会变,口径不变。

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