大模型技术迭代速度持续加快，市面上各类测评榜单层出不穷。很多企业在选型、自研迭代过程中遇到共同困境：榜单表现亮眼的模型，接入业务场景之后幻觉频发、长文本稳定性差、复杂任务能力不足，安全风险不可控，很难直接支撑业务上线。
为此，中国信通院上海工创中心搭建了较为完善的测评服务体系，聚焦真实应用场景开展大模型测评，旨在帮助企业精准选型、规避落地风险，为大模型的安全、可靠、高质量应用保驾护航。
◉ 榜单与业务脱节：公开Benchmark容易被模型定向适配刷榜，通用测评集无法覆盖企业行业场景，高分不等于好用。
◉ 测评维度碎片化：只测问答能力，缺少推理、事实准确性、长上下文、多轮一致性、安全对抗、鲁棒性完整评估。
◉ 自研模型缺少闭环测评手段：版本迭代全靠人工抽样，缺少自动化测评工具，版本回归验证成本高。
◉ 上线前风险难识别：幻觉输出、指令越权、敏感内容生成等问题，等到业务上线才集中暴露，带来业务与合规风险。
◉ 选型缺少客观标尺：多款模型横向对比时，缺少统一、贴合自身业务的评估方法，选型决策主观化。
依托可信AI测评方法论，信通院工创中心对标行业标准，打造“通用基准测评+业务定制测评+安全专项测评”三位一体测评服务，不做简单排名，聚焦真实业务价值输出。
测评的本质不是分出高下，而是看清模型真实能力边界。大模型测评不能停留在实验室跑分，只有锚定产业真实场景，才能真正为业务落地保驾护航。
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肖老师 15828811939
张老师 15026741992
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