本文给出评测大模型优劣的可落地方法：以业务目标为锚建立能力—安全—效率—成本—体验的多维指标体系，结合离线基准、人工/自动/LLM判官与在线A/B，控制提示与采样参数、做统计显著与可复现实验。围绕事实性与可归因、推理与代码的过程与结果、安全红队与拒绝策略、RAG与Agent的端到端链路，形成数据飞轮与回归集，最终用仪表盘将多维指标与KPI打通，在合规前提下持续优化模型与应用。

评估大模型的好坏应以业务目标为锚，在统一框架下衡量任务完成度、事实性与指令遵循，并将安全性与合规、效率与成本纳入加权评分。采用离线基准、人工评审与线上A/B组合，建立场景化金集与质量基线，配合版本化与回归治理，确保结果稳定可信。未来趋势将强化自动化评审、长期一致性与风险闭环，形成“质量—成本—风险”协同优化。