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LLM上线前，别只看公开benchmark
模型榜单分数很高，内部测试也答得像模像样，结果一接入真实业务，问题全出来了。有的回答看起来很完整，关键字段却漏了；有的题目在测试集里答对，换成真实用户的口语就开始胡说；还有一些回答本身没错，但速度太慢、成本太高，根本撑不起线上服务。
LLM也能干“工程”？FrontierSWE：让 AI 干"数小时"的工程活
相关 Benchmark:SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal Bench 2.1。在完整20篇主测试集上，前沿大模型整体复现得分仍显著低于人类博士水平。
如何评价你用的大模型的能力？LLM benchmark之OSWorld
OSWorld：AI 的"计算机驾照考试"，中国团队全球登顶2026年8月 · 小蓝一句话定位：OSWorld 是当前全球最权威的 AI 智能体"操作电脑"能力基准测试——不考聊天，考干活。 什么是 OSWorld？想象一场特殊的考试：考生不是人类，而是 AI。
LLM本地化部署-SGLang vs vLLM 深度研究
SGLang vs vLLM 深度对比报告Token越来越贵，研发测试费用节节攀高，本地化部署生产可用的LLM 模型已经迫在眉睫了本地环境：Linux 服务器 + NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (96GB GDDR7, SM120) 主要场景：知识库