OLMo微调前后推理速度实测测了三轮，答案没变
带着你自己的任务来对号入座。
篇幅不长，每节都能独立引用。
评测维度速查表
五个维度各自测什么。
| 维度 | 测什么 | 怎么测 | 权重参考 |
|---|---|---|---|
| 质量 | 回答正确与可用 | 盲评打分 | 40% |
| 速度 | 响应与首字延迟 | 计时取中位数 | 20% |
| 成本 | 单价与额度 | 账单折算 | 25% |
| 稳定 | 高峰与长跑表现 | 连续七日记录 | 10% |
| 生态 | 接口与联动 | 功能清单核对 | 5% |
01你问我答
问答区不删差评，删了的才值得警惕。
值得单独说明：把复测排在量化前后各留一组样本后面，成了每季度的固定动作。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
换个角度看：把复测排在量化前后各留一组样本后面，成了每季度的固定动作。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
把复测排在量化前后各留一组样本后面，成了每季度的固定动作。题目一半自编一半公开，防止套题。
换个角度看：有个细节：量化前后各留一组样本的时候测，成绩稳定得多。深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。分数是死的，你的任务才是活的。
02它做不到什么
现在回看，环境没固定成绩飘几乎是必然的。缺点说清楚，优点才可信。
账单摊开算：把复测排在量化前后各留一组样本后面，成了每季度的固定动作。评测报告里最值钱的是失败记录。
实测中意外的是：很多人卡在压测过了上线安心，说到底差的就是一轮复测。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
追问下去：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。数据都在附录，不信就来复现。
03适合谁
三类人适合，两类人别碰，对号入座。
补充一组数据：分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。
追问下去：分数变化百分之五以内，视为人手误差。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
先说反例：给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
成本与质量的相对位置
04读数须知
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。价格和权益变动快，下单前以官方页面为准。
口径统一后：价格按测试当天折算，注明汇率与活动。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。
复测时发现：把环境清单固定放在并排的两台测试机前，测试条件再没乱过。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
并排的两台测试机前的测试做完之后，整份报告都顺了。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 |
|---|---|---|---|
| 量化 | 与原版对照盲评 | 只跑量化版 | 损失可量化 |
| 显存 | 满上下文实测峰值 | 空载报数 | 峰值有记录 |
| 社区 | Issue 响应统计 | 只看星标数 | 有响应数据 |
05横向相对而言
对决结果有个反转，评论区先别吵。
账单摊开算：报告末尾留一行勘误记录，错了就补。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
对照记录看：给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
先说反例：多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
补充一组数据：没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。
“一轮复测，胜过十次转发。”
06数据与样张
这事没捷径，只有不跳步。表格里是全部原始成绩，没有挑拣。
口径统一后：把对手的优点也写出来，报告才立得住。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
盲评环节里：价格按测试当天折算，注明汇率与活动。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。先拿免费档试一周，再回来对答案。
07留一个尾巴
现在回看，环境没固定成绩飘几乎是必然的。季度复评已排上日程，同一组题再跑一遍。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
换个角度看：那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。每一项评分都要能追溯到原始记录。
把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。连续测七天，稳定性自己会现形。
08评测流程
方法不公开的评测都是印象分。
把样本拉大后：把环境清单固定放在并排的两台测试机前，测试条件再没乱过。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
账单摊开算：把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。评测报告里最值钱的是失败记录。
盲评环节里：结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
先说反例：现在回看，环境没固定成绩飘几乎是必然的。测速脚本开源出来，接受同样的审视。数据都在附录，不信就来复现。
数据和短板都摆全了，放心引用。
有更严的测法，欢迎来信指教。
常被问到的
- 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。
- 压测要跑到什么程度才够？
- 至少覆盖：峰值并发、最长上下文、连续 24 小时长稳。生产环境的问题九成出在这三条之外的情况。