“大模型能力越来越强，各类评测榜单层出不穷，模型分数越刷越高，但大模型的能力对我们个人来说究竟有什么用，我们并不知道。”2月22日，在2025全球开发者先锋大会“浦江AI生态论坛”上，上海人工智能实验室双聘研究员、上海交通大学教授翟广涛表示，大模型终究要为人服务，当前以模型为中心的先出题、再做题、算分的评价模式面临数据泄露和性能饱和两大挑战，大模型出现“高分低能”。

为了应对这种情况，上海人工智能实验室提出了“以人为本”的评测思路。上海人工智能实验室大模型开放评测平台司南正式发布“以人为本”（Human-Centric Eval）的大模型评测体系，系统评估大模型能力对人类社会的实际价值，为人工智能应用更贴近人类需求提供可量化的人本评估标注。

上海人工智能实验室提出“以人为本”的评测思路。

传统大模型基准测试普遍采用结果导向的评价标准，这种评价方式虽然能够直观反映模型性能，却忽略了人类实际需求。司南团队提出的评测方案根据人类需求设计实际问题，让人与大模型协作解决，再由人类对模型的辅助能力进行主观评分，以此补充客观评价的不足，使评估更贴合人类感知。

其中，“认知科学驱动”评估框架围绕解决问题能力、信息质量、交互体验三大核心维度，构建覆盖多场景、多领域的主观评测体系。通过模拟学术研究、数据分析、决策支持等真实人类需求，由用户与大模型协作完成任务，并基于人类主观反馈量化评估模型的实际应用价值，为下一步技术研发与产业落地提供科学参考。

为了验证“以人为本”评估方式的有效性，同时评测大模型在研究生学术研究中的应用价值，司南团队选取了当前公认的优秀模型DeepSeek-R1、GPT-o3-mini、Grok-3作为评测对象，组织有学术研究需求的研究生参与。团队根据文献综述、数据分析、可行性研究等学术研究中的常见需求，设计了人工智能、法律、金融等8个领域的相关问题，研究生与大模型协作解决。实验结果显示，所有受测模型分析准确性、思考全面性、协助高效性维度能力均势。DeepSeek-R1在解决生物、教育学科问题上表现突出；Grok-3在金融、自然领域优势明显；GPT-o3-mini则在社会领域表现良好。