针对垂类模型在评测实践中存在的评价维度单一、缺乏领域适配性以及方法碎片化等问题，提出了一套综合成效评测框架。该研究旨在通过标准化方案解决技术研发与产业应用之间的“评价断层”，为垂类模型的开发、部署和监管提供科学依据。研究方法包括构建以安全合规、技术性能和应用价值为核心的多维指标体系，并配套设计评测数据集构建策略与混合评测方法，后者融合了自动化测试、人工评估和大模型作为裁判的评估手段。研究结果形成了一套结构化的评测体系，涵盖评价对象分类、指标定义和方法实施，能够实现对不同类型垂类模型的全面、可比较评估。结论表明，该框架有助于提升评测的客观性和可操作性，推动垂类模型在关键领域的可信赖应用，未来需通过实践验证和动态优化以适应技术发展。
人工智能 垂类模型 模型评测
宋元，张衎，任熠辉，等. 一种针对垂类模型的综合成效评测框架［J］.网络安全与数据治理，2025，44（11）：18-23,29.
以大模型为核心的人工智能技术正加速重构全球产业格局，成为驱动新质生产力发展、推动经济社会高质量转型的关键引擎。相较于通用性基础大模型，面向特定行业、领域或场景的垂类模型正凭借其对专业需求的深度适配性，在制造、医疗、金融、政务、农业等关键领域实现落地。例如，工业垂类模型可优化生产流程的故障诊断效率［1］，医疗垂类模型能辅助临床影像的精准识别［2］，政务智能体系统可提升公共服务的响应速度［3］。然而，随着垂类模型应用场景的多元化与技术架构的复杂化，行业内对其成效的评价仍缺乏统一、系统的标准体系，导致技术研发与产业应用之间存在 “评价断层”。
当前针对模型评价实践中，存在三方面核心问题。其一，评价维度单一化，多数研究仅聚焦技术性能，如响应速度、准确率，忽视了安全合规的前置性要求与实际应用场景中的价值转化能力，难以全面反映模型的综合成效［4］；其二，评价对象同质化，未针对各领域间的差异化特征设计适配的评价指标，导致评价结果对不同类型模型的指导性不足；其三，评价方法碎片化，部分评价依赖主观经验判断，缺乏标准化的数据集构建规范与量化计算逻辑，难以保证评价结果的客观性与可复现性［5］。这些问题不仅制约了垂类模型技术迭代的方向，也为产业界选择适配模型，政府部门开展监管、引导与奖励带来了困难。
本文提出了一套垂类模型综合成效评价框架，首先明确评价对象的分类标准与准入条件，随后构建以安全合规、技术性能、应用价值为基础的三大维度评价指标体系。同时，框架配套设计了标准化的评价方法，实现对不同类型垂类模型成效的精准、可比评价。
宋元1，张衎1，2，任熠辉1，黄晓鹏1
(1.苏州市人工智能有限公司，江苏苏州215100；
2.苏州国际发展集团有限公司，江苏苏州215007)
本文收录于《网络安全与数据治理》2025年11期！
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