选模型最后卡在“大家都说不错”，怎么做决策？

[麦田]

我们试了 Qwen、DeepSeek、Llama、Gemma、GLM、Kimi、GPT、Claude，感觉都不错。最后怎么拍板？

[林小北]

“都不错”说明样本太简单。加失败样本、高风险样本、真实噪声样本。

[陈一]

先按场景分：中文客服、代码助手、长文阅读、轻量分类、内部分析。不要选一个总冠军。

[小高]

Qwen 可做中文和本地优先候选，Llama 看英文生态和本地经验，Gemma 看轻量任务。

[melo]

DeepSeek 适合复杂推理和代码分析候选，但别所有短任务都上推理。

[nora]

Kimi/Claude/GPT 这类强长上下文或通用模型适合复杂材料和兜底，但成本、延迟、权限要控。

[leaf_1997]

GLM 可以在中文正式材料、企业文档里测一测，别只拿客服口语评判它。

[zeroOne]

决策矩阵别太花。准确率、严重错误率、成本、延迟、可部署性、合规、维护成本。六七项够了。

[普通网友A]

权重怎么定？

[阿航]

按业务风险。客服退款，严重错误率权重大；内部写作，成本和风格更重要；代码 agent，测试通过和 diff 质量更重要。

[葡萄冰]

还要让真实使用者参与。工程师觉得强，客服同事可能觉得语气奇怪。

[rootless]

供应商和部署风险也要算。API 限额、区域、日志、模型版本变化、本地资源，都是真成本。

[小周]

会不会最后变成多模型？

[林小北]

很可能。但先选主路径，再加清晰兜底。多模型不是堆模型，是可解释路由。

[麦田]

我们按场景建决策矩阵，不再争一个“最好模型”。第一版中文客服主路径先选成本和中文稳定性最优的，复杂问题再升级。

[陈一]

这就是生产决策。模型卡看边界，评测集看你自己的业务。