AI模型横评避坑指南：新手和老手都该知道的选型标准与差异

如果只是做初步筛选，建议至少准备100到300条样本，并覆盖标准题、口语化问题、异常输入和无答案场景；若用于正式采购或核心业务上线，最好达到500条以上。样本不必一味求多，但必须贴近真实业务，否则结论容易失真。

有必要，但只能用来缩小候选范围，不能直接代替业务评测。公开榜单更多反映通用能力，而真实选型还要考虑中文表现、成本、响应速度、接口稳定性、幻觉率以及与现有系统的适配度，最终仍应以自建测试集结果为准。

若业务场景较单一、调用量有限，单一模型更容易管理和维护；但当任务同时包含分类、生成、问答、审核和知识检索时，多模型组合通常更具性价比。建议通过AI模型横评找出各模型的优势位置，再按任务分层调用，兼顾效果、成本与稳定性。