模型英文表现好但中文任务差，怎样建立语言分别统计的评测表？

分别定义中文英文及混说的目标任务

适用于英文摘要流畅、中文专名或指令处理却不稳定，或同一题翻译后分数变化的系统。先明确中文、英文与混说各自承担的业务任务，记录样本量。不同语言的任务结构可能本来不同，需要分别验收；不能把中文题更难造成的差异直接归因于模型语言能力。

检查翻译题与原生题的难度差异

检查翻译是否保留限制、单位和语气，并判断是否引入只对某文化熟悉的知识。核对分词和输出预算，避免一种语言更早被截断。评分者也需要理解目标语言，自动评审若只擅长英语，可能把自然中文表达误判成不清晰，因此应抽查其依据而非默认公正。

按语言保存设置及独立评分依据

同时保留对应任务的人工核对翻译与目标语言原生样本，按语言记录模型版本和实际参数。题目内容与评分标准尽量可比，无法完全等价时明确说明。对姓名、数字和多语切换单独设检查，允许符合语言习惯的不同表达，不能要求中文逐字照搬英文句式才算正确。

分语言报告结果和典型失败

分别报告每种语言及题型的通过情况、失败原因和波动，再给必要的整体汇总。检查分数变化是否来自翻译修正、输出截断或评审偏好。成功是能定位真实使用中的语言差异，不是所有语言平均分相同；少量对应题也不能证明整个文化场景和全部专业任务都公平。

本文没有运行多语言评测或给出模型排名，研究说明评测可能包含语言和文化偏差，并不提供所有业务通用的校准值。原生样本仍需授权与质量检查。语言表现和文化知识相关但不同，应保留这一边界；混合总分可以汇总，却不能代替逐语言的关键结果。