推理漂移监控
点击提示词即可填入生成器。
AI Stupid Level 把 AI 模型测试变成用户看得懂的基准结果。比较模型输出,压力测试提示词,发现模型什么时候漂移、误答、乱拒答,或犯一些非常基础的错误。
AI Stupid Level 示例提示词,覆盖漂移检测、推理失败、拒答质量、代码金丝雀和模型对比报告。
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创建可重复的 AI Stupid Level 测试,运行模型输出评估,然后查看 AI 哪里可靠、哪里突然变笨。
写清提示词、期望行为、评分标准和失败条件。
比较模型在推理、代码、拒答、一致性和恢复能力上的表现。
把原始模型回复整理成可读评分、问题记录和团队报告。
基准方法论
AI Stupid Level 使用可重复的提示词集合、预期答案备注和评分规则评估模型行为,让可靠性问题不再只是零散案例,而是清晰可见的证据。
正确性、一致性、拒答质量、指令遵循、恢复能力和延迟。
每份基准报告都会把提示词、模型输出和评审备注关联保存。
无效前提测试要求模型指出错误输入,而不是编造答案。
可靠性基准只有在每个模型面对相同任务、预期行为和评分规则时才有意义。AI Stupid Level 会保留这些输入,方便复核模型对比。
评分规则会把正确性与拒答处理、一致性、规范遵循和恢复能力分开评估,从而更容易发现脆弱或过度自信的输出。
报告会保留提示词、输出、分数和评审上下文,让团队能基于证据讨论模型漂移、采购选择和回归风险。
为什么选 AI Stupid Level
AI Stupid Level 关注用户真正会遇到的失败:质量漂移、脆弱推理、错误拒答,以及听起来很自信但经不起检查的答案。
持续追踪模型行为变化,而不是只看一次性的榜单分数。
统一评估正确性、规格遵循、拒答质量、一致性、延迟和恢复能力。
用同一套提示词和评分逻辑比较前沿模型、开源模型或内部模型。
把模型输出和截图转换成团队可读、可编辑的基准测试记录。
从推理、代码、指令遵循、幻觉和无效前提等金丝雀提示词快速开始。
帮助用户选择模型、调试提示词,或及时发现质量退化。
小测试高频运行,快速比较变体,在真实业务受影响前发现问题。
AI Stupid Level 帮助产品团队、开发者、研究者和运营团队判断 AI 输出是否足够可靠。





用户评价
用户用 AI Stupid Level 把“感觉模型变笨了”变成可以比较的证据。
















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