首页 / 同尺寸横评 / 这篇
同尺寸横评

OLMo同尺寸横评70B 档横评的性价比拆解

同一组题目、同一套流程,测完才敢下结论。

马步崖AI 工作流顾问 · 2026-09-08 · 约 5 分钟
OLMo同尺寸横评70B 档横评的性价比拆解
OLMo同尺寸横评70B 档横评的性价比拆解 实测整理/对比开源观察

篇幅不长,每节都能独立引用。

边读边算

免费档够用评估

按需求量与限额判断免费档能撑多久。

次
次
%

01怎么测的

环境与参数写在文末附录,欢迎一键复现。

最有用的一条:允许结论被推翻。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

值得单独说明:把对比表格固定放在评测脚本的终端旁,测试条件再没乱过。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。

把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。分数是死的,你的任务才是活的。

评测项怎么测常见失真怎么算数
显存满上下文实测峰值空载报数峰值有记录
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

02它做不到什么

这几处翻车不是版本问题,短期内别指望修复。

现在回看,只报均值不报抖动几乎是必然的。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

先说反例:当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。

盲评环节里:现在回看,只报均值不报抖动几乎是必然的。只测一遍就下结论,等于没测。

03横向相对而言

那阵子报告成了团队范本是整份报告里最硬的一条。总分接近时,看分项:你的主力场景赢的才算赢。

实测中意外的是:这事没捷径,只有不跳步。把对手的优点也写出来,报告才立得住。

复测时发现:有个细节:把结论先压三天再发的时候测,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。

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。

把样本拉大后:给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。分数变化百分之五以内,视为人手误差。这篇先到这,有新版本随时回来改。

04一句话判定

答案不绕弯,证据在后面逐条摆。

把样本拉大后:对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。付费档和免费档分开出成绩单。

具体说评测脚本的终端旁那一轮:盲评顺序记错了一次,整组作废重来。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。

值得单独说明:把对比表格固定放在评测脚本的终端旁,测试条件再没乱过。评测报告里最值钱的是失败记录。

复测时发现:把「适合谁」写具体到岗位,别写「进阶用户」。测试环境写进附录,是可复现的最低要求。结论不妨质疑,方法随时欢迎检查。

05什么人该用

当时手头只有对比表格,照样把整轮测试跑完了。判断标准只有一条:你的高频任务是不是它的强项。

复测时发现:方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。

复测时发现:结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

复测时发现: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。数据都在附录,不信就来复现。

一轮评测的工时构成
质量显存吞吐稳定
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。

06得分明细

多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。失败的用例也放在这里,删掉它们就是造假。

多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

当时手头只有对比表格,照样把整轮测试跑完了。只测一遍就下结论,等于没测。

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。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。

07复评预告

有新版本就回来更新这篇,旧结论会标注存档。

对照记录看:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。

实测中意外的是:引用别人的数据必须标来源和测试条件。被推翻的结论不删除,划线存档并注明。

口径统一后:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

08注意事项

第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。结论只代表测试当天的版本,下个版本可能翻案。

把样本拉大后:对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。

追问下去:只测一遍就下结论,等于没测。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。

实测中意外的是:方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。每一项评分都要能追溯到原始记录。

  1. 对照量化 与原版同题
  2. 跑基准 三遍取中位
  3. 锁环境 配置写进附录
  4. 归档原始 输出逐条留存

下个版本出来,这篇会被重新核对一遍。

小提示 小提示:报告里留两成篇幅给意外发现。
再说一句 补充:模型版本更新快,评测结论标注了测试日期。

常被问到的

OLMo同尺寸横评70B 档横评自己测的跑分和官方差很远?
先对环境:显卡、框架版本、提示模板、温度参数任何一个不同都会造成差距。把环境写成附录,成绩才可复现。
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。
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。
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。
马步崖

AI 工作流顾问,帮团队选型过几十轮。结论站不住,方法先站住。

这位评测人的其他实测 →