本文提出评测大模型记忆能力的系统方法：分解为短期上下文、跨会话长期与语义知识三大维度，建立命中率、召回率、保真度、遗忘率、一致性与时效性等指标，并以可复现实验协议与多场景数据集检验；对国内外产品以统一工具链和红线指标进行横向对比，兼顾能力、生态与合规；参考权威框架保障风险治理。未来评测将走向多模态、分层记忆与端到端产品级验证。

大模型通过将数字作为词元学习模式完成近似算术与数值推理；当任务涉及多步计算、长位数或高精度要求时，需结合链路推理与自洽抽样，并优先使用程序辅助与外部计算器以确保精度与可审计性。工程实践应以结构化输入输出、明确单位与舍入规则，以及检索增强提供权威数值，配合基准评估与持续监控管控误差。国内外模型均可通过函数调用与工具路由实现稳定的数值处理，关键在于建立统一API与审计闭环，以满足合规与业务可靠性。

判断大模型是否聪明，关键是把“聪明”拆成可度量的六大维度：任务达成率、推理与规划、事实性与知识、稳健与泛化、工具使用与协作、安全与价值对齐，并用公开基准、心理测量、真实端到端任务与过程监督的四位一体方法验证。在统一评测平台下，控制数据泄漏与提示参数，结合人类评审与风险治理，跨模型、跨语言、跨场景比较加权综合分与维度得分，关注失败样本与方差，以端到端成功率作为最终证据。企业应以季度化持续评测与回归测试形成迭代闭环，根据任务-成本-风险选择国内外模型的最优组合，把评测结论转化为稳健落地方案。

本文系统阐释了大模型的核心特点与应用路径：其通用能力源自规模与多样语料，但并非万能；通过上下文学习、多模态与工具调用扩展任务完成度；以对齐与RAG治理幻觉、提升可靠性；在性能与成本上依靠量化、蒸馏与混合部署优化；通过多维评估与合规治理实现可控运营。企业应采用“模型+数据+工具+流程”的产品化组合，在混合架构下针对不同任务路由到最适模型，兼顾能力、成本与合规，以实现可持续的智能生产力。