专家人设提示词对LLM实测影响

2026年11月4日，HackerNoon发布一项一手实测，作者用MMLU-Pro的5000道多选题，在Claude Haiku 5.5、Deepseek V4 Flash、Ling 3.0 Flash、GLM 5.3 Flash四个模型上测试五种系统提示词，考察专家人设提示词对LLM准确率、成本与速度的影响。结果显示，专家人设对准确率几乎没有提升，却普遍增加推理token和成本。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续进展。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。