★ FEATURED ARTICLE 1. 信息抽取任务里四款模型到底差在哪信息抽取Information ExtractionIE说白了就是把一段人话里的关键信息抠出来变成程序能直接用的结构化数据。比如从「张三于2023年加入北京字节跳动担任算法工程师」里抽出人物、公司、职位、时间再拼成一条 JSON。这件事在合同解析、简历筛选、舆情监控、工单归类里天天都要做属于大模型落地最刚需的场景之一。我这次要对比的四款模型是 ChatGLM3-6B、Qwen-7B/14B-Chat、Baichuan2-13B-Chat 和 ChatGPT。选它们的理由很直接前三款是中文开源圈里被讨论最多的ChatGPT 则是大家心里的性能天花板拿它当参照物才知道开源模型到底追到了什么程度。评测任务覆盖三类命名实体识别NER、关系抽取RE、事件抽取EE并且全部在零样本条件下跑也就是不给任何微调样本直接靠提示词让模型干活。为什么强调零样本因为真实业务里你往往没有标注数据或者标注成本高到离谱。如果零样本就能抽得八九不离十那这个模型才值得进你的技术选型清单。评测结论先给个大概ChatGPT 在三类任务里整体领先尤其在事件抽取这种对输出格式要求极高的任务上优势明显开源模型里 Qwen-14B-Chat 在 MSRA 书面语数据集上表现最好Baichuan2-13B-Chat 在微博这种口语化数据上更稳参数量 13B/14B 的模型普遍比 6B/7B 的强说明实体识别这类任务确实吃模型里的世界知识。但光看论文结论没用你得自己能复现。问题来了四个模型来自四个不同的服务方接口格式、鉴权方式、返回结构全不一样一个个对接能把人逼疯。所以这篇的重点不只是「谁强」而是给你一套统一调用方案用同一份代码、同一个 Base URL 把四个模型全跑通然后逐项验证抽取效果。下面从环境准备开始一步步来。2. TaoToken 统一调用前置准备一个 Key 打通四款模型要在本地同时调 ChatGLM3、Qwen、Baichuan2 和 ChatGPT传统做法是ChatGLM3 和 Qwen 自己部署推理服务Baichuan2 再部署一套ChatGPT 走官方接口。光是显存和运维就够喝一壶A40 单卡跑 14B 模型还得算着量化。更麻烦的是每家的请求体字段名都不一样写四套客户端代码改一个参数要改四个地方。我用的方案是通过 TaoToken 做统一入口。它把多家模型的调用协议收敛成 OpenAI 兼容格式你只需要一个 API Key、一个 Base URL就能用同一套openaiSDK 去请求不同模型。对做评测的人来说这省掉的最大成本不是钱是「对齐变量」的时间——四个模型用完全相同的提示词、相同的 temperature、相同的解析逻辑出来的结果才有可比性。先明确几个关键地址后面配置会反复用到官网入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentAPI 根地址https://taotoken.net/api模型对话体验页https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentAPI Keys 管理页https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content你需要准备的东西不多一个 TaoToken 账号、一个 API Key、Python 3.9 以上环境。Key 在 API Keys 页面创建复制出来形如sk-xxxx注意别提交到 Git。模型 ID 这块要留意不同平台的命名习惯不一样TaoToken 上通常用类似chatglm3-6b、qwen-14b-chat、baichuan2-13b-chat、gpt-3.5-turbo这样的标识具体以文档里的模型列表为准别自己猜。环境依赖就两个包pip install openai1.30.0 pip install tenacity8.2.3openai负责发请求tenacity用来做重试评测跑几十上百条样本时网络抖动很常见加个重试能省不少心。装完先验证一下版本避免 SDK 大版本差异导致client.chat.completions.create参数不兼容python -c import openai; print(openai.__version__)输出1.30.0就对了。如果你之前装过 0.x 版本建议新建虚拟环境别在全局环境里折腾否则openai.api_key那套老写法会和新写法打架。准备工作到这就够了接下来直接上可复制的配置。3. 可复制配置统一客户端与四模型参数这一节给你一份能直接跑的配置。核心思路是把 Base URL、Key、模型 ID 抽成常量写一个通用的call_model函数四个模型共用。先看配置文件我用 JSON 存模型清单方便你增删{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: { chatglm3: chatglm3-6b, qwen7b: qwen-7b-chat, qwen14b: qwen-14b-chat, baichuan2: baichuan2-13b-chat, chatgpt: gpt-3.5-turbo }, default_params: { temperature: 0.0, max_tokens: 512, top_p: 1.0 } }把这段存成models.json。注意temperature设成 0.0信息抽取要的是稳定复现不是创意发挥温度越高输出越飘JSON 越容易坏。max_tokens给 512 对单条抽取够用长文本再往上调。Key 不要写进 JSON用环境变量传export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的keyWindows 用set TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key或者干脆在 Python 里用os.environ读。接着是主程序import json import os from openai import OpenAI from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential with open(models.json, r, encodingutf-8) as f: CFG json.load(f) client OpenAI( base_urlCFG[base_url], api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], ) retry(stopstop_after_attempt(3), waitwait_exponential(multiplier1, min2, max10)) def call_model(model_key: str, prompt: str, system: str ) - str: model_id CFG[models][model_key] params CFG[default_params] messages [] if system: messages.append({role: system, content: system}) messages.append({role: user, content: prompt}) resp client.chat.completions.create( modelmodel_id, messagesmessages, temperatureparams[temperature], max_tokensparams[max_tokens], top_pparams[top_p], ) return resp.choices[0].message.content这段代码的关键点有三个。第一base_url指向https://taotoken.net/apiSDK 会自动拼/v1/chat/completions这类路径你不用手动补。第二retry装饰器在失败时指数退避重试三次评测批量跑的时候很实用。第三call_model只认model_key切换模型就是换个字符串提示词和解析逻辑完全不动这才是公平对比的前提。如果你用 Cline 或 Claude Code 这类工具做批量抽取配置方式类似填三件套就行Base URL 填https://taotoken.net/apiAPI Key 填你的sk-开头密钥Model ID 填上面 JSON 里的值。Cline 的 MCP 配置里如果涉及自定义 provider也是这三个字段别把 Base URL 写成带/v1的完整路径容易重复拼接导致 404。配置写完先别急着跑评测下一节用一条真实样本来验证链路通不通。4. 验证请求跑通 NER 与 JSON 结构化输出先拿一条最简单的实体识别样本验证。提示词我按论文里的思路设计要求模型输出 JSON字段固定为「人物/机构/地点」ner_prompt 【实体抽取】抽取文本中可能存在的实体并以 json {人物: [], 机构: [], 地点: []} 格式输出不要输出任何解释。 文本2023年李明从清华大学毕业后加入了位于深圳的腾讯公司负责AI平台研发。 for key in [chatglm3, qwen14b, baichuan2, chatgpt]: print( * 20, key) print(call_model(key, ner_prompt))跑之前确认环境变量已生效echo $TAOTOKEN_API_KEY能看到值。执行后你会看到四个模型各自的输出。理想情况下四家都能抽出「李明」是人物、「清华大学」「腾讯公司」是机构、「深圳」是地点。实测下来ChatGPT 和 Qwen-14B 的 JSON 最干净直接json.loads就能解析ChatGLM3-6B 偶尔会在 JSON 前后加一句「好的以下是抽取结果」需要额外清洗Baichuan2-13B 在口语化文本上更稳但书面语里偶尔把「清华大学」归到地点。解析这步一定要做容错别假设模型永远输出纯 JSONimport re def parse_json_safe(text: str) - dict: text text.strip() text re.sub(r^(json)?, , text).strip() text re.sub(r$, , text).strip() match re.search(r\{.*\}, text, re.DOTALL) if not match: return {_raw: text, _error: no_json_found} try: return json.loads(match.group()) except json.JSONDecodeError as e: return {_raw: text, _error: str(e)}这个函数先剥掉 markdown 代码块标记再用正则抓第一个大括号包裹的内容最后尝试解析。解析失败时把原始文本留下来方便你回头分析是提示词问题还是模型能力问题。跑 NER 时把四个模型的输出都过一遍parse_json_safe统计解析成功率这个指标比 F1 更早暴露工程问题。关系抽取的验证稍微复杂一点因为要输出三元组。提示词里必须给关系列表否则模型会自己编关系类型re_prompt 【关系抽取】已知关系列表是[注资, 拥有, 纠纷, 增持, 重组, 签约, 持股, 交易]。 根据关系列表抽取关系三元组按照 json [{relation: , head: , tail: }] 格式输出。 文本阿里巴巴增持了圆通速递的股份双方还签署了战略合作协议。事件抽取对格式要求最高论元角色列表必须显式给出否则模型容易漏抽或错位。这三类任务跑完你手里就有了一份自己的对比数据比看论文结论踏实得多。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 JSON 解析失败评测跑起来后报错基本集中在几类。我按实际踩过的坑列一下对照着查。401 Unauthorized最常见。原因通常是 Key 没读到、Key 失效、或者环境变量名写错。先确认os.environ[TAOTOKEN_API_KEY]能取到值再确认 Key 没有多余空格。如果你在 API Keys 页面重新生成过 Key旧 Key 会立即失效记得同步更新环境变量。还有一种情况是把 Key 写进了models.json但字段名拼错SDK 读不到就当成空 Key 发出去自然 401。local proxy failed / connection error这类报错多半是网络层问题。检查你的base_url是不是写成了https://taotoken.net/api/带尾斜杠某些 SDK 版本拼接时会出双斜杠导致路由失败。另外确认本机没有残留的 HTTP_PROXY 环境变量指向一个已经关掉的本地端口unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY再试。如果公司网络有出口限制换一个网络环境验证别在代理配置上耗太久。reading choices 报错 / KeyError: choices说明返回体结构和你预期的不一样。先打印完整resp看看到底返回了什么。常见原因是模型 ID 写错服务端返回了一个错误对象而不是正常的 completion 结构。比如把qwen-14b-chat写成qwen-14b有些平台会直接报模型不存在。对照文档里的模型列表逐个核对别凭记忆写。JSON 解析失败 / no_json_found模型输出里没有合法 JSON。三种可能提示词没强调「只输出 JSON」模型加了自然语言max_tokens太小JSON 被截断模型本身结构化能力弱。对策分别是提示词末尾加「不要输出任何解释」把max_tokens调到 1024对弱模型改用两阶段抽取先抽实体再抽关系降低单次输出复杂度。OAuth / 鉴权方式不匹配如果你用 Claude Code 或 Codex 这类工具接入注意它们有的走 OAuth 流程有的走 API Key。TaoToken 这边统一用 API Key在工具的 provider 配置里选 API Key 模式别选 OAuth。Codex 的auth.json里如果之前存过别的凭证先清掉再填新的否则会优先读旧凭证导致鉴权失败。排查顺序建议固定下来先curl一条最小请求确认链路通再跑 Python 客户端最后上批量评测。这样出问题时能快速定位是网络、鉴权还是代码逻辑。6. 选型建议与统一调用入口跑完这一轮选型其实有比较清晰的判断。如果你做的是书面语为主的信息抽取比如合同、报告、新闻Qwen-14B-Chat 是开源里性价比很高的选择实体识别稳JSON 输出也规矩。如果数据偏口语化比如客服对话、社交媒体Baichuan2-13B-Chat 更抗造。ChatGLM3-6B 胜在轻量显存占用低适合边缘部署或者对延迟敏感的场景但结构化输出需要多一层清洗。ChatGPT 依然是综合最强尤其在事件抽取这种复杂格式任务上但成本和数据合规要自己权衡。真正让评测能持续做下去的是统一调用这套机制。你不需要为每个模型维护一套客户端也不用在切换模型时重写提示词。把models.json里的模型 ID 换一换同一份评测脚本就能跑新模型横向对比的成本被压到最低。需要自己上手验证的话从这几个入口进最快想先体验模型对话效果去 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 要创建和管理 Key去 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 接入细节和参数说明看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。如果你打算长期跑编码类或 Agent 类任务Coding Plan 会更划算入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。最后给个实操建议别一上来就跑全量数据集。先挑 20 条覆盖不同难度的样本把四个模型都过一遍人工核对抽取结果确认提示词和解析逻辑没问题再放大到几百条。这样即使提示词需要调整返工成本也低。评测这件事慢就是快。
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