在产品经理的职责里，AI 模型往往是决策的核心。可是当你面临数十个可选模型时，如何快速判断哪一个能为业务带来最大价值？这就是“benchmarking”——一种标准化评估方法，既能衡量性能，也能评估成本与心智成本。

从 Qgenius 的“产品开发黄金原则”看，评估 AI 也需要遵循五个基本原则：要事优先、用户中心、问题导向、价值创造、系统思维。把这五原则放进评估流程，可让你在技术细节与业务价值之间保持平衡。

**第一步：聚焦痛点与 KPI**。先问自己：我们的 AI 解决了什么业务痛点？时间节约、精度提升还是成本下降？把痛点转化为可量化 KPI（例如 5% 销售提升、30% 客服工单减少），这一步是评估的北极星。

**第二步：挑选基准任务与数据集**。不要只靠公开数据集或实验室脚本，而是挑选与业务最贴近的任务。例如，若你负责客服机器人，基准任务应该是真实聊天日志的对话理解与回复质量。指标方面，既要有准确率，也要考虑 latency、CPU 负载等。

**第三步：搭建可复现实验环境**。使用 Docker、conda 或者云服务的无服务器实例，确保每一次跑模型时的硬件、软件版本一致。版本控制实验脚本，让同一组人后期能回溯到同一次跑。

**第四步：设计对比实验，控制变量**。不同模型、同一数据、同一硬件、同一评估脚本，唯有如此才能说差异来自模型本身。实验前要做随机抽样，实验后做统计显著性检验，避免偶然偏差。

**第五步：从时间、成本、心理价值三维度解读结果**。如果模型 A 在准确率上比 B 高 2%，但推理 latency 增加 200% 或训练成本翻倍，那么其商业价值可能不如预期。把结果映射到用户体验的“时间节约”上，直观体现价值。

**案例分享**：某电商平台在选用 GPT‑4 代替 BERT 进行商品推荐时，先做了 7 天的 A/B 测试。指标是订单转化率、平均客单价与服务器费用。结果显示，转化率提升 1.8%，平均客单价上涨 3.5%，但服务器费用上涨 42%。通过成本效益分析，最终选择在高峰期使用 GPT‑4，非高峰期退回 BERT，形成混合方案。

**工具推荐**：MLflow、Weights & Biases 等平台可以统一记录实验配置、指标与模型 artefact，极大提升复现与团队协作效率。别忘了把评估结果写进产品文档，让业务决策层也能“看懂”。

最后，作为 PM，你的工作不是只挑“最酷”的模型，而是挑“最符合心智垄断”的模型。那你准备好用“benchmark”把模型从技术噪音里剥离，直达业务核心了吗？