中档模型对旗舰的同题对照怎么做

一个评测频道把两类模型摆上同一组提示词：Claude Sonnet 5.5 与 GPT-6.1 Sol 这些中档选手，对着各自实验室的旗舰——Fable、Opus、Astra——比产出、记成本，视频结果见 youtu.be/r0ymhRtcTeI?si… 。 这类同题对照之所以值得反复做，是因为旗舰与中档的价差往往在四到五倍之间，而多数团队对"中档到底差多少"只有印象、没有数据。把同一批提示词跑两遍、逐条记成本与可用性，得到的不是榜单排名，而是一张属于自己的降级清单：哪些任务换成中档毫无察觉，哪些会明显掉链子。厂商发布的通用分数回答不了这个问题，因为你的提示词、上下文结构和验收标准都和基准不同。 评测方法上有两处最容易走样。一是提示词要同源同参数，温度与推理强度不同会让结论失真；二是判定"够好"得有标准，输出能直接进生产才算数，"看起来差不多"会让中档模型在该掉分的地方蒙混过关。把验收写清楚，比多测十个模型更有用。 落到执行层面，团队可以挑高频任务各取十条真实提示词，中档与旗舰各跑一遍，人工盲评加成本记录，半天就能出结果。得出的分层清单直接写进路由配置：默认走中档，命中降级清单的任务再升档，预算与质量同时得到约束。