AI的“镀金时代”该结束了：当高分不再等于高能，如何找到真正能“干活”的大模型？

主要观点总结

本文介绍了《通用大模型评测体系 2.0》的发布及其在行业中的应用。当前AI评测面临信任危机，因为模型分数与实际价值应用之间存在差距。新体系旨在从场景导向出发，衡量模型在特定场景下的专业能力，强调安全合规性。通过多个维度如通用能力、垂直领域专业能力、方法等的突破，新评测体系重塑了模型的竞争格局。不同模型在不同领域展现出差异化能力，而通用能力只是入场券，垂直领域的专业能力决定模型的商业价值。文章还提到了医疗、教育等行业的具体应用和趋势，以及AI产业从通用能力向专业价值转变的成熟转向。

关键观点总结

关键观点1: AI评测的信任危机和《通用大模型评测体系 2.0》的发布

主流AI基准测试遭遇“信度危机”，因为模型优化手段导致分数与实际能力偏差。为解决这一问题，《通用大模型评测体系 2.0》旨在从场景导向出发，衡量模型在特定场景下的专业能力。

关键观点2: 新评测体系的维度突破和模型竞争格局的重塑

新评测体系在规模、专项和方法上实现了关键突破，覆盖了所有主流应用领域和模态。这一变化反映了中国AI产业的全球化和雄心。在多个维度框架下，不同模型的竞争格局正在重塑，展现出在不同领域的差异化能力。

关键观点3: 垂直领域的专业能力和模型的商业价值

通用能力是入场券，而垂直领域的专业能力决定模型的商业价值。文章以医疗和教育行业为例，详细阐述了不同医疗大模型和商业路线在垂直领域的表现，以及模型在特定任务上的优异表现。

关键观点4: AI产业从通用能力向专业价值的转变

《通用大模型评测体系 2.0》的落地标志着AI产业竞争重心正在从通用能力向专业价值转变。这是一个重要的成熟标志，表明AI产业正在从狂热的“百模大战”中走向务实，更加关注真实应用、安全合规和专业深度。

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