评估大模型性能指通过多维度指标和测试方法，衡量其完成任务的能力与可靠性。核心包括基础能力（如语言理解、逻辑推理）、任务表现（如文本生成、问答准确率）和安全风险（如偏见、幻觉），区别于传统软件仅关注功能正确性，更强调复杂场景适应性与人机交互自然度。
实际应用中，科技公司常用GLUE、MMLU等标准数据集测试语言理解与知识覆盖，如GPT-4在MMLU上达人类专家水平；企业则结合业务场景定制测试，如电商客服模型需评估商品咨询响应准确率与用户满意度。
优势在于量化模型优劣以指导优化，但存在指标局限性，如部分任务难用单一分数衡量；未来需发展动态评估体系，结合真实场景反馈与伦理审查，推动模型安全可控地落地。
大模型更关注语义而非关键词，是指其核心能力在于理解文本的深层含义和上下文逻辑，而非仅识别孤立的关键词。传统关键词匹配依赖词汇表面重合度，易受同义词、多义词或语序变化影响；而语义理解通过分析词与词、句与句的关系，结合上下文推断真实意图，例如能区分“苹果手机”和“吃苹果”中“苹果”的不同含义。 在实际应用中，智能客服系统是典型案例，用户提问“我的手机充不进电怎么办”时，大模型会理解“充不进电”的故障
不同模型的价格差异主要源于技术复杂度、训练成本和功能定位的不同。基础模型通常架构简单、训练数据量小，适合轻量级任务；而高端模型如GPT-4、Claude 3等，采用千亿级参数设计，需大规模算力和海量高质量数据训练，成本显著更高。此外，专用模型（如代码生成、多模态处理）因定制化开发，价格也会高于通用模型。 例如，开源模型如Llama 2可免费商用，适合中小企业低成本部署；而GPT-4 API按to
GEO的核心数据指标是衡量内容在AI模型中可理解性、检索效率和呈现质量的关键标准，主要包括语义相关性、结构化数据覆盖率和问答匹配度。与传统SEO的关键词排名、点击率不同，GEO指标更关注内容是否符合LLM的语义理解逻辑，比如实体识别准确率、关系网络完整性等，帮助AI准确提取信息并生成自然回答。 例如，电商网站优化GEO时，会跟踪“产品属性结构化率”（如材质、尺寸等信息是否用Schema标记）和“