我感觉有的时候很难控制单一变量，比如token消耗量和时间，但是如果要测评很有可能这两个都会不同，因为可能完成一项任务的时间是不同的，最好看他们完成一项任务的时间，对吗

回复 群友 607： 你说的方向对，但要再加一层：单次跑出来的时间和 token 都有随机波动，不能拿一次结果直接比。 1. 对每道题跑多次（比如 3 到 5 次），看时间和 token 的分布，取中位数和波动范围，别只看一个数。 2. 同时记录成功率。时间和成本最好算成"每个成功任务的平均耗时、平均 token"，否则一个模型可能跑得快，只是因为它更容易放弃。 3. 控制变量不用做到完全一样，做到"只改一个东西，其他尽量固定"就行。比较两边时，如果差距明显超过了同一配置下多次运行的波动范围，才能说是改动带来的。 4. 网络、限流、API 延迟这些外部因素会影响时间，所以时间指标最好同时看步数和 token，它们更稳定，能帮你判断速度变化是模型本身导致的还是环境导致的。 简单说：时间是要看的，但要看多次运行的分布，并和成功率、token 一起看。