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雷达卡
测评框架设计明确测评目标（效率、准确性、易用性等）
制定标准化测试用例（覆盖文本/图像/视频等场景）
选择对比维度（性能指标、成本、API稳定性等）
工具选型与配置列举当前主流AI工具（如GPT-4、Claude、Midjourney等）
说明测试环境（硬件配置、网络条件、SDK版本）
配置基础参数（温度值、最大token数等超参数）
核心能力测试文本生成质量评估（连贯性、创造性、事实准确性）
多模态处理测试（图文理解、跨模态转换能力）
API响应延迟与吞吐量压力测试
实际场景验证商业文案创作（广告语、邮件模板生成）
编程辅助测试（代码补全、错误修复建议）
数据分析场景（结构化报告生成、图表解读）
结果分析与建议横向对比各工具优势场景（表格形式呈现）
典型错误案例分析（幻觉问题、偏见表现）
优化使用方案（提示词工程技巧、混合使用策略）
未来改进方向待突破的技术瓶颈（长上下文处理、实时学习）
伦理风险防范建议（内容过滤、版权合规）
行业应用趋势预测（垂直领域专业化发展）
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