點樣輕鬆比較LLM同AI模型

人工智能生態系統好擠迫—大型語言模型、視覺、語音、翻譯, ，仲有更多。揀啱嘅模型決定咗你嘅 質量、延遲同成本. 。但係跨供應商比較唔應該需要十個SDK同幾日嘅膠水工作。呢個指南展示咗一個實用框架去評估模型—同埋點樣 分享AI 俾你比較、A/B測試同用 一個API切換模型 同埋 統一分析.

TL;DR： 定義成功，建立一個細嘅評估集，喺真實流量上做A/B測試，然後按功能決定。用ShareAI去分配候選者，追蹤 p50/p95 同埋 每1K字元$, ，然後翻轉一個 策略別名 去贏家。.

點解比較人工智能模型好重要

• 表現差異： 有啲模型擅長摘要，有啲喺多語言問答或者基於事實嘅提取方面表現突出。喺視覺方面，有啲OCR喺發票上表現優秀，而有啲喺身份證/收據上更好。.
• 成本優化： 一個高級模型可能好好——但唔係到處都啱用。比較顯示喺邊度 輕量/平價 嘅選擇已經“夠好”。”
• 使用情景適配： 聊天機械人、文件解析器同埋視頻管道需要好唔同嘅強項。.
• 可靠性同覆蓋範圍： 正常運行時間、地區可用性同埋速率限制因供應商而異——比較揭示真正嘅SLO取捨。.

點樣比較LLM同AI模型（一個實用框架）

1) 定義任務同成功標準

創建一個簡短嘅任務分類（聊天、總結、分類、提取、OCR、STT/TTS、翻譯）同揀選指標：

• 質量： 精確/語義準確性、基礎性/幻覺率、工具使用成功率。.
• 延遲： p50/p95 同喺你嘅UX SLO下嘅超時情況。.
• 成本： 每1K字元$ （LLM），每次請求/分鐘嘅價格（語音/視覺）。.
• 吞吐量同穩定性： 限速行為，重試，後備影響。.

2）建立一個輕量化嘅評估集

• 使用一個 黃金集 （20–200個樣本）加埋邊緣情況。.
• OCR/視覺： 發票，收據，身份證，嘈雜/低光圖像。.
• 語音： 清晰對比嘈雜音頻，口音，說話者分離。.
• 翻譯： 領域（法律/醫療/市場營銷），方向性，低資源語言。.
• 注意隱私：刪除個人識別信息或者使用合成變體。.

3）進行A/B測試同影子流量測試

保持提示唔變；改變模型/供應商。每個請求加上標籤： 功能, 租戶, 地區, 模型, 提示版本. 。按切片（計劃、群組、地區）聚合睇吓邊個贏家唔同。.

4）分析同決定

繪製一個 成本–質量前沿. 。用高級模型做 互動、高影響力 路徑；將批量/低影響力分配到 成本優化嘅 選項。每月重新評估或者當供應商改變價格/模型時重新評估。.

測量咩（LLM + 多模態）

• 文本 / LLM： 任務分數、基礎性、拒絕/安全性、工具調用成功率，, p50/p95, 每1K字元$.
• 視覺 / OCR： 字段級準確性、文件類型準確性、延遲、價格/請求。.
• 語音（STT/TTS）： WER/MOS，實時因子，剪切/重疊處理，地區可用性。.
• 翻譯： BLEU/COMET代理，術語遵守，語言覆蓋，價格。.

ShareAI點樣幫你比較模型

• 一個API對接150+模型： 用統一嘅結構 呼叫唔同嘅供應商 同埋 模型別名—無需重寫。喺度探索 模型市場.
• 基於政策嘅路由： 將%流量發送到候選者（A/B），鏡像 陰影 流量，或者通過選擇模型 最平/最快/可靠/合規.
• 統一嘅遙測： 追蹤 p50/p95, ，成功/錯誤分類法，, 每1K字元$, ，同每個嘅成本 功能/租戶/計劃 喺一個儀表板入面。.
• 開支控制： 預算、上限同埋提示，咁樣評估就唔會令財務部驚訝。.
• 跨模態支持： LLM、OCR/視覺、STT/TTS、翻譯——喺唔同類別之間公平比較。.
• 安全切換到贏家： 一旦你揀咗一個模型，換到 策略別名 指向佢——唔需要改應用程式。.

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FAQ：比較 LLM 同 AI 模型

點樣比較 SaaS 嘅 LLM？ 定義任務指標，建立一個細嘅評估集，喺實時流量上做 A/B 測試，然後根據 功能. 。用 ShareAI 做路由 + 遙測。.

我點樣做 LLM A/B 測試對比影子流量？ 發送一個 百分比 比較候選模型（A/B）；; 鏡像 一份副本作為影子，用於無風險評估。.

邊啲評估指標重要（LLM）？ 任務準確性、基礎性、工具使用成功率，, p50/p95, 每1K字元$.

點樣基準測試OCR API（發票/身份證/收據）？ 使用每種文檔類型嘅字段級準確性；比較延遲同每次請求嘅價格；包括有噪音嘅掃描。.

咁語音模型呢？ 測量 錯誤率, 、實時因子同地區可用性；檢查有噪音嘅音頻同分軌。.

點樣比較開源同專有LLM？ 保持提示/結構穩定；進行相同嘅評估；包括 成本 同埋 延遲 一齊有質量。.

點樣減少幻覺/測量基礎性？ 用檢索增強嘅提示，強制引用，喺標記嘅數據集上評分事實一致性。.

我可以唔改寫就轉模型嗎？ 可以——用ShareAI嘅 統一嘅API 同埋 別名/政策 去切換底層供應商。.

評估期間點樣做預算？ 設定 限額/警報 每個租戶/功能，並將批量工作負載路由到 成本優化嘅 政策。.

結論

比較AI模型係必要嘅——為咗性能、成本同可靠性。鎖定一個 流程, ，而唔係單一供應商：定義成功，快速測試，並迭代。用 分享AI, ，你可以評估超過 150+ 個模型, ，收集公平比較嘅遙測數據，並且 安全切換 通過政策同別名——咁你每次都可以用啱嘅模型完成工作。.

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