2026下半年端侧大模型评测：谁在真省电，谁在背刺续航
2026年旗舰手机端侧AI体验的差距已从跑分转向能效。本文对比苹果A19、骁龙8 Gen 4与天玑9400在运行3B-7B量化模型时的功耗、发热与延迟，通过架构与实测案例揭示谁的NPU真正兼顾续航，并附一套可复现的功耗测
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关键词：模型评测
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大模型评估避坑：从单一指标到多维度Benchmark组合
2026年大模型选型，MMLU分数早已失真。本文结合《通用大模型评测体系2.0》与SuperCLUE最新数据，拆解代码、多模态等场景的评估陷阱，提供一套避坑的组合策略。
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Claude 4 上线后，Agent 开发先看工具调用
Anthropic 推出 Claude Opus 4 与 Sonnet 4，重点强化编码、高级推理和 Agent。开发者更该关注 Extended Thinking 如何与工具调用结合，以及模型评测、权限控制和人工复核该
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多模态大模型评测新标准：2026年基准测试为何更看重逻辑推理
2026年多模态大模型评测进入深水区，传统图像描述不再是核心竞争力。随着“方升-全模态”和《通用大模型评测体系2.0》的发布，基准测试重点转向复杂图表分析、科学公式推导及长视频因果逻辑理解，揭示技术发展的下一阶段风向。
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OpenAI宣称GPT-5o支持1M上下文，但实测发现，输入超128K token后关键信息提取准确率骤降30%。在256K输入下，函数识别率从98%跌至65%。对于超长文本，RAG依然比直传1M窗口更可靠。
阅读全文GPT-5o多模态幻觉实测：财报识别翻车，视觉能力被高估了
我们针对GPT-5o发布后多模态能力被高估的现状，用127张企业真实场景的财报、图表做实测，发现其视觉幻觉率最高达52%，频繁出现算错数字、瞎编数据来源的问题，揭示当前多模态对齐的场景盲区，为开发者和企业提供真实选型参考
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