比较不同模型，最容易犯的错是“每个模型问了不同的问题”。这样得到的往往只是写作风格差异，而不是任务能力差异。更可靠的办法是把任务、材料、输出格式和评分标准锁定，再看回答是否真正解决问题。
先选一个可验证的业务任务
第一轮不要用“哪个更聪明”这种抽象问题。选择你平时确实会交付的任务，例如把一段会议纪要整理成行动清单、把产品说明改成客户可读版本，或从长材料里找出风险点。任务越贴近真实工作，结论越有用。
| 控制项 | 统一方式 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 原始材料 | 同一份文本，不增删 | 避免信息量不同 |
| 指令 | 复制同一版本 | 避免提示词影响结果 |
| 输出格式 | 固定表格或固定字段 | 便于逐项比对 |
| 评分人 | 最好先隐藏模型名称 | 减少品牌偏好 |
写一条可重复的测试指令
指令要说明目标、材料边界、格式和不能做什么。不要用不同版本的追问去“补救”某个回答；如果确实需要第二轮，就让每个候选都接受完全相同的追问。
基于以下会议记录，输出行动清单。
字段：事项｜负责人｜截止时间｜依赖条件｜风险。
不能补充材料之外的姓名、日期或承诺；缺失信息写“待确认”。
最后列出不超过 3 条需要负责人确认的问题。评分只看能否交付
建议把总分拆成四项：事实准确、指令遵循、结构可用、修改成本。前两项决定能不能用，后两项决定值不值得纳入工作流。每项 1 到 5 分，并保留一条扣分证据，而不是只写“感觉一般”。
把结果沉淀成模型选择卡
测试结束后不要只记“这次 A 赢了”。记录任务类型、材料长度、输出格式、表现较好的模型、失败情形和下一次的默认选择。遇到提示语不稳定时，可配合提示词结果评估方法复盘；团队需要统一模板时，可把评分卡放进提示词资产库。
何时应该停止比较
当两个回答都能稳定满足交付标准，继续追求细微差异通常不划算。此时优先考虑团队习惯、资料安全边界、成本和后续集成方式。模型选择不是一次性排名，而是为某类任务建立一个足够可靠的默认方案。
