北京
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AI圈最近流行一种新玩法——给大模型打分，但不是那种干巴巴的基准测试。一个叫MoJo Score的东西冒了出来，把模型当成赛马来评。
创始人思路很直白：现有评测要么太学术，要么容易被刷分。他们想要一个"你用了就知道"的体感指标。换句话说，这像是给AI模型办了一场用户体验盲测。
评分维度分三块：速度、价格、输出质量。团队跑了几百个真实任务，让模型在完全相同的条件下竞技。最后算出一个综合分，高的就是"好马"，低的直接淘汰。
「我们不是在测模型能解多少道数学题，是在测它能不能当你的靠谱同事。」这是项目文档里唯一被标粗的话。
目前榜单上，Claude和GPT-4交替领先，但差距正在缩小。有开发者反馈，这个评分帮他砍掉了一半的API供应商——以前要试两周，现在看眼分数就行。
不过也有人吐槽：评分权重是黑箱，商业模型永远占便宜。团队回应说下个月开源评测代码，但权重公式仍保密——毕竟，赌马的人不会告诉你哪匹马吃了什么饲料。
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