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开源 LLM 可观测性与评测平台，追踪对话链路、监控成本延迟并自动评估提示词与 Agent 质量。
Opik
Opik 是 Comet 推出的开源 LLM 应用可观测与评测平台，提供调用链追踪、自动评测、护栏检查与提示词版本管理，支持自托管并兼容 OpenTelemetry，适合把 Agent 从 demo 推到生产。
📝 文章
DeepSeek V4 评测：百万Token上下文仅需1元，对比GPT-5.5/Gemini谁更香？
DeepSeek V4 深度评测，对比 GPT-5.5 和 Gemini 2.5 Pro 的代码、数学、中文能力。Flash/Pro 双版本实测，百万 Token 仅需 1 元，帮你选对 AI 模型。
2026/4/25RAG 评测怎么做？大多数人只测了『召回』就以为完事了
RAG 效果差，很多人第一反应是换向量模型。其实你该先测清楚问题出在检索还是生成。本文给出一套可落地的 RAG 评测框架与指标。
2026/9/18RAG评测怎么做才不白费功夫：别再盯着'召回率'了
从检索质量、生成忠实度到端到端任务成功率，一套可落地的RAG评测体系，含RAGAS、TruLens等工具选型与自动化评测管线搭建方法。
2026/9/26别只看分数：AI Agent评测Rubric该怎么设计
用一个分数衡量Agent，等于什么都没衡量。本文教你设计多维度评测Rubric，覆盖任务成功、过程质量、成本与安全，附可直接套用的模板。
2026/10/5实时语音 API 横评 2026：延迟、打断、成本，谁才是真的「能对话」
实时语音不是把语音转文字再转回语音那么简单，真正的门槛在延迟、打断（barge-in）和端到端成本。本文横向对比主流实时语音 API，给出选型建议。
2026/10/6AI 会议助手 2026 实测：哪款真正省下了你的时间？
自动纪要、行动项提取、跨会追踪——会议助手已是办公刚需。本文横向对比主流工具的准确率、隐私策略和集成能力，给出不同团队的选择建议。
2026/4/26AI Agent评测基准怎么选：2026年别再被跑分忽悠了
Agent评测比LLM评测难得多——它涉及多步决策、工具调用和真实环境。本文梳理2026主流评测基准、常见陷阱，以及如何搭建贴合自己业务的评测体系。
2026/10/13AI写作工具终极横评：谁真能写出一篇能用的长文？
拿同一个选题、同一份素材，让五款主流AI写作工具各写一篇2000字长文，从结构、事实、语言、可编辑性四个维度打分。结论可能和你的预期不一样。
2026/4/26LLM-as-Judge 靠不靠谱？我们让三个模型互相打分，发现了一个致命的偏好
用大模型评判大模型输出，是2026年最主流的自动评测方案，但它有系统性偏差。这篇给出四类可量化的偏差（长度偏好、格式偏好、自我偏好、位置偏好），以及一套低成本纠偏的评测集设计方法。
2026/4/26别只看Token账单：用"单次成功成本"重新衡量你的AI Agent
把API费用、重试、人工兜底、失败损失折算成一个指标，给出计算公式、埋点方案与三个真实场景的算例，帮你判断Agent到底值不值得跑。
2026/4/26你的评测集正在腐烂：Eval Set维护的四个衰减信号
大多数人只关心怎么建评测集，没人关心它三个月后还准不准。本文给出评测集腐烂的四个可量化信号、判定方法，以及一个每月两小时就能完成的维护流程。
2026/10/27AI Agent评测从0到1：三层指标体系与一份可直接套用的评测表
大多数Agent评测失败在指标设计。本文给出结果层、过程层、成本层三层指标体系，附30条任务集的构建方法与一份可落地的评测表模板。
2026/4/26工具越多越笨：Agent 的「工具选择税」与三种解法
给 Agent 挂 40 个工具后，任务成功率反而下降——这不是错觉。本文用工具选择税解释这个现象，给出分组加载、两段式路由、工具合并三种可落地解法，并附量化评估方法。
2026/4/26会议记录 AI 到底准不准？我们自己做了 40 场实测
用 40 场真实会议（中文、方言口音、多人抢话、远程音质差）测试主流 AI 会议记录工具，给出准确率数据与选型结论，并说明在什么场景下必须人工复核。
2026/4/26同一个提示词，三个模型三种失败：跨模型提示词移植指南
在 GPT、Claude、国产模型之间直接复制提示词，效果常常断崖下跌。本文拆解三类模型的行为差异，给出结构化、指令遵循、长上下文三个维度的移植改造方法与对照测试流程。
2026/4/26RAG 上生产前的三道验收关卡：召回、忠实、可溯源
RAG 系统能跑通不等于能用。本文给出一套可执行的验收方法：命中率与覆盖率的双指标召回验、基于抽取式比对的忠实度验、以及带证据链的可溯源验，附具体指标阈值与失败样例处理流程。
2026/4/26让 Agent 自己检查自己，为什么总是通不过？
自审（self-review）在 Agent 里失败率极高，不是因为模型不够聪明，而是检查者和执行者共享了同一个错误前提。本文拆解审查层失效的四个机制，并给出真正能拦住错误的工程做法。
2026/4/26模型评测分数越高越好用？先看这五个骗局
榜单第一和实际好用之间隔着一整条护城河。本文拆解模型评测中五类常见失真：训练集污染、提示词不对等、任务分布偏移、评委偏好、平均分掩盖长尾，并给出选型时该看什么。
2026/4/26RAG评测从0到1：用Ragas搭一套能拦BUG的评测集，别再靠眼睛看回答
大多数团队的RAG上线流程是：改一版prompt、随手问三个问题、觉得还行就发。本文用Ragas拆出检索与生成的四个关键指标，讲清怎么构造测试集、怎么定阈值，以及为什么 faithfulness 高不等于好用。
2026/4/26