大语言模型(LLM)加速渗透各行业的同时,其 “黑盒” 特性也让模型能力的科学衡量成为难题 —— 技术选型时该参考哪些指标?迭代优化中如何验证效果?一套完善的评测体系既是衡量模型的 “标尺”,更是驱动其进化的 “引擎”。本文围绕大模型评测的核心逻辑,先拆解 “5W1H” 框架(动机、对象、时机、维度、方法),明确从评测目标到实操路径的系统方法论,再深入剖析有效性、难度、可靠性三大实践挑战,结合静态与动态评测结合、LLM Judge 优化等策略,为构建高水准大模型评测体系提供从理论到落地的全面指引。