1. 為什么我要自己復(fù)現(xiàn) CNFinBench 金融榜單CNFinBench 是上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合金融行業(yè)機(jī)構(gòu)推出的金融大模型評(píng)測(cè)榜單從金融專業(yè)知識(shí)、業(yè)務(wù)理解與分析、推理與計(jì)算、合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)控制、應(yīng)用安全五個(gè)維度打分收錄了 11 款主流金融大模型。榜單里 PinganGPT-Qwen3-32B 以 66.1 的綜合分險(xiǎn)勝 DeepSeek-R1 的 66.0差距只有 0.1 分這種貼身肉搏的結(jié)果光看新聞稿很難判斷到底差在哪。問(wèn)題在于榜單是別人跑的測(cè)試集、prompt 模板、評(píng)分腳本都不完全公開(kāi)。你如果直接拿榜單結(jié)論去選型很可能踩坑同一個(gè)模型換個(gè) prompt 寫(xiě)法合規(guī)風(fēng)控那一項(xiàng)的得分能差出十幾個(gè)點(diǎn)。所以更靠譜的做法是——自己搭一套可復(fù)現(xiàn)的測(cè)評(píng)流程用統(tǒng)一的 API 通道把 11 款模型都接進(jìn)來(lái)跑同一批題目橫向?qū)Ρ?。這篇就是記錄我怎么用 TaoToken 的統(tǒng)一 Key 和 API 通道把多模型接入、配置骨架、調(diào)用腳本、榜單復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證這一整套流程跑通的。適合想自建金融大模型測(cè)評(píng)流程的開(kāi)發(fā)者、算法工程師以及需要給團(tuán)隊(duì)做模型選型的技術(shù)負(fù)責(zé)人。核心檢索詞就三個(gè)金融大模型測(cè)評(píng)、CNFinBench 復(fù)現(xiàn)、TaoToken 統(tǒng)一 API。2. TaoToken 前置準(zhǔn)備一個(gè) Key 打通 11 款模型自己復(fù)現(xiàn)榜單最煩的一步是接入。11 款模型來(lái)自不同廠商有的要單獨(dú)申請(qǐng)、有的要海外賬號(hào)、有的 SDK 還不一樣光是把 Key 湊齊、把 SDK 裝好就能耗掉一整天。TaoToken 在這里的價(jià)值就是它提供一個(gè)統(tǒng)一的 API 通道你只需要一個(gè) Key就能用 OpenAI 兼容的接口格式去調(diào)用包括 DeepSeek、Qwen、Claude、Gemini、GPT 系列在內(nèi)的多款模型省掉逐個(gè)對(duì)接的麻煩。具體操作路徑是這樣的先去官網(wǎng)注冊(cè)賬號(hào)地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注冊(cè)完進(jìn)控制臺(tái)創(chuàng)建 API Key。控制臺(tái)入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite Key 管理頁(yè)面在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。API 的基礎(chǔ)地址是 https://taotoken.net/api 注意這個(gè)地址不帶 UTM 參數(shù)直接填就行。注意API Key 只在創(chuàng)建時(shí)完整顯示一次創(chuàng)建后立刻復(fù)制到本地環(huán)境變量或配置文件里別留在瀏覽器里。拿到 Key 之后先確認(rèn)你要測(cè)的模型在 TaoToken 的模型列表里都有對(duì)應(yīng)的 model name。CNFinBench 榜單里的 11 款模型像 DeepSeek-R1、Qwen3-235B、Claude-sonnet4、Gemini-2.5-Flash、GPT-4o、Kimi-K2、Llama3.3-70B 這些主流型號(hào)基本都能覆蓋。PinganGPT-Qwen3-32B 這類閉源金融模型如果通道里沒(méi)有可以用同系列的 Qwen3-32B 做近似對(duì)照或者直接跳過(guò)、在報(bào)告里標(biāo)注。如果你打算長(zhǎng)期跑測(cè)評(píng)、甚至做成定時(shí)任務(wù)建議看一下 Coding Plan它更適合高頻調(diào)用和 Agent 場(chǎng)景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。只是偶爾驗(yàn)證幾個(gè)模型的話按量付費(fèi)就夠了。3. 可復(fù)制配置config.toml 與 settings.json 骨架配置這塊我分成兩份文件一份是config.toml放模型清單和測(cè)評(píng)參數(shù)一份是settings.json放 API 通道和運(yùn)行環(huán)境。這樣模型列表和密鑰分離換模型不用動(dòng)密鑰換環(huán)境不用動(dòng)模型。先看config.toml核心是把 11 款模型和 CNFinBench 的五個(gè)維度對(duì)應(yīng)起來(lái)# config.toml - 金融大模型測(cè)評(píng)配置骨架 [benchmark] name CNFinBench version 2026.03 dimensions [ financial_knowledge, # 金融專業(yè)知識(shí)問(wèn)答 business_analysis, # 金融業(yè)務(wù)理解與分析 reasoning_calc, # 金融事實(shí)推理與計(jì)算 compliance_risk, # 金融合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)控制 app_security # 金融內(nèi)生與應(yīng)用安全 ] samples_per_dim 50 # 每個(gè)維度抽樣題數(shù)正式跑建議 200 temperature 0.0 # 測(cè)評(píng)必須確定性輸出 max_tokens 2048 [scoring] weight { financial_knowledge 0.25, business_analysis 0.2, reasoning_calc 0.2, compliance_risk 0.2, app_security 0.15 } normalize true # 各維度歸一化到 0-100 [[models]] alias pingan-gpt-qwen3-32b model qwen3-32b note PinganGPT 近似對(duì)照閉源原版不可直連 [[models]] alias deepseek-r1 model deepseek-r1 [[models]] alias doubao-1.5-pro model doubao-1.5-pro [[models]] alias claude-sonnet4 model claude-sonnet-4 [[models]] alias qwen3-235b model qwen3-235b-a22b [[models]] alias gemini-2.5-flash model gemini-2.5-flash [[models]] alias gpt-4o model gpt-4o [[models]] alias kimi-k2 model kimi-k2-instruct [[models]] alias llama3.3-70b model llama3.3-70b再看settings.json這里放通道地址和密鑰引用密鑰從環(huán)境變量讀不寫(xiě)死在文件里{ api: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, timeout_seconds: 120, max_retries: 3, retry_backoff: 2.0 }, runner: { concurrency: 4, output_dir: ./results/cnfinbench, save_raw_response: true, log_level: INFO }, judge: { mode: rulellm, llm_judge_model: deepseek-r1, strict_mode: true } }設(shè)置環(huán)境變量export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key提示temperature一定要設(shè)成 0測(cè)評(píng)場(chǎng)景下模型每次輸出必須一致否則同一道題跑兩遍分?jǐn)?shù)都不一樣復(fù)現(xiàn)就無(wú)從談起。4. 統(tǒng)一調(diào)用腳本與榜單復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證配置好了接下來(lái)是調(diào)用腳本。我用 Python 寫(xiě)因?yàn)?OpenAI 兼容接口用openai庫(kù)最省事。核心邏輯是讀 config.toml 里的模型清單逐個(gè)發(fā)請(qǐng)求把原始響應(yīng)存下來(lái)再按維度打分。# run_bench.py import os, json, time, tomllib from pathlib import Path from openai import OpenAI # 讀配置 with open(config.toml, rb) as f: cfg tomllib.load(f) with open(settings.json, r, encodingutf-8) as f: settings json.load(f) client OpenAI( base_urlsettings[api][base_url], api_keyos.environ[settings[api][api_key_env]], timeoutsettings[api][timeout_seconds], ) def ask(model: str, prompt: str) - str: for attempt in range(settings[api][max_retries]): try: resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturecfg[benchmark][temperature], max_tokenscfg[benchmark][max_tokens], ) return resp.choices[0].message.content except Exception as e: wait settings[api][retry_backoff] ** attempt print(f[retry {attempt1}] {model} 出錯(cuò): {e}, {wait}s 后重試) time.sleep(wait) return def load_samples(dim: str): path Path(f./data/cnfinbench/{dim}.jsonl) return [json.loads(line) for line in path.read_text(encodingutf-8).splitlines()] def run(): out_dir Path(settings[runner][output_dir]) out_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) for m in cfg[models]: alias, model m[alias], m[model] result {alias: alias, model: model, dimensions: {}} for dim in cfg[benchmark][dimensions]: samples load_samples(dim)[: cfg[benchmark][samples_per_dim]] scores, raws [], [] for s in samples: ans ask(model, s[prompt]) raws.append({qid: s[qid], answer: ans}) scores.append(score_one(dim, s, ans)) result[dimensions][dim] { score: sum(scores) / len(scores) if scores else 0, raw: raws, } (out_dir / f{alias}.json).write_text( json.dumps(result, ensure_asciiFalse, indent2), encodingutf-8 ) print(f{alias} 完成綜合分 {composite(result):.1f}) def score_one(dim, sample, answer): # 客觀題精確匹配 / 數(shù)值容差主觀題交給 judge 模型 if sample.get(type) choice: return 100.0 if sample[answer] in answer else 0.0 if sample.get(type) numeric: try: return 100.0 if abs(float(sample[answer]) - float(answer)) 1e-3 else 0.0 except ValueError: return 0.0 return llm_judge(sample[prompt], sample[reference], answer) def llm_judge(prompt, ref, ans): judge_prompt f題目{prompt}\n參考答案{ref}\n模型作答{ans}\n請(qǐng)給 0-100 分只輸出數(shù)字。 txt ask(settings[judge][llm_judge_model], judge_prompt) try: return float(.join(c for c in txt if c.isdigit() or c .)) except ValueError: return 0.0 def composite(result): w cfg[scoring][weight] return sum(result[dimensions][d][score] * w[d] for d in w) if __name__ __main__: run()跑起來(lái)python run_bench.py驗(yàn)證動(dòng)作分三步。第一步先拿一道已知答案的題做冒煙測(cè)試確認(rèn)通道通、返回格式對(duì)curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:deepseek-r1,messages:[{role:user,content:金融專業(yè)知識(shí)什么是久期}],temperature:0}第二步跑全量后看results/cnfinbench/下每個(gè)模型的 JSON檢查raw字段里有沒(méi)有空響應(yīng)或截?cái)?。第三步把綜合分和 CNFinBench 公開(kāi)榜單對(duì)照重點(diǎn)看排序是否一致、分差是否在合理范圍。我實(shí)測(cè)下來(lái)DeepSeek-R1 在金融專業(yè)知識(shí)這一項(xiàng)確實(shí)靠前推理計(jì)算維度 PinganGPT 系列對(duì)照模型也表現(xiàn)突出和榜單描述的趨勢(shì)基本吻合。如果你想在跑之前先手動(dòng)驗(yàn)證某個(gè)模型的對(duì)話質(zhì)量可以直接用模型對(duì)話頁(yè)面快速試https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 。接入細(xì)節(jié)和參數(shù)說(shuō)明看文檔https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。5. 本篇常見(jiàn)錯(cuò)排查跑這套流程最容易卡在幾個(gè)地方我按踩坑頻率排一下。報(bào)錯(cuò) 401 Unauthorized九成是 Key 沒(méi)讀到。檢查T(mén)AOTOKEN_API_KEY環(huán)境變量是否在當(dāng)前 shell 生效echo $TAOTOKEN_API_KEY確認(rèn)一下。如果你在 IDE 里跑注意 IDE 可能沒(méi)繼承終端的環(huán)境變量得在運(yùn)行配置里單獨(dú)設(shè)。報(bào)錯(cuò) model not foundconfig.toml里的model字段寫(xiě)錯(cuò)了。TaoToken 的模型名和廠商官方名可能不完全一樣比如 Claude 系列要寫(xiě)claude-sonnet-4而不是claude-sonnet4。先去文檔頁(yè)核對(duì)準(zhǔn)確的 model name。分?jǐn)?shù)跑出來(lái)全是 0多半是score_one里的題型判斷沒(méi)對(duì)上。你的測(cè)試集type字段如果是single_choice而代碼里判斷的是choice就會(huì)全部落到llm_judge而 judge 模型如果返回格式不對(duì)解析出來(lái)就是 0。打印幾條raw看看模型到底返回了什么。同一模型兩次跑分差很大檢查temperature是不是被某處覆蓋了。有些 SDK 默認(rèn) temperature 是 1如果你在ask函數(shù)里沒(méi)顯式傳就會(huì)用默認(rèn)值。另外max_tokens太小會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)答案被截?cái)嘣u(píng)分自然不穩(wěn)。并發(fā)太高導(dǎo)致超時(shí)settings.json里concurrency設(shè)成 4 比較穩(wěn)11 個(gè)模型 × 5 個(gè)維度 × 50 題 2750 次請(qǐng)求并發(fā)太高容易觸發(fā)限流。配合max_retries和指數(shù)退避基本能扛住。合規(guī)風(fēng)控維度得分普遍偏低這個(gè)不一定是 bug。CNFinBench 里合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)控制這一項(xiàng)很多通用模型的得分本來(lái)就不高榜單里 Doubao-1.5-pro 拿 57.4 已經(jīng)是單項(xiàng)第一了。如果你的測(cè)試集里合規(guī)題占比過(guò)高綜合分會(huì)整體被拉低這是正常的。6. 把測(cè)評(píng)流程固化下來(lái)跑通一次不算完真正有價(jià)值的是把它變成可重復(fù)的流程。我的做法是把config.toml、settings.json、run_bench.py和測(cè)試集一起放進(jìn) git每次模型更新或者通道新增模型改一下 config 就能重跑結(jié)果按日期歸檔到results/cnfinbench/2026-03-xx/。長(zhǎng)期跑的話建議把 judge 模型固定成同一個(gè)別這次用 DeepSeek-R1、下次換 GPT-4o否則評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)會(huì)漂移。另外測(cè)試集要留一份 hold-out別拿公開(kāi)榜單的題去調(diào) prompt那樣跑出來(lái)的分?jǐn)?shù)沒(méi)有參考意義。如果你要把它接進(jìn) CI 或者做成定時(shí)任務(wù)Coding Plan 的額度模型更適合這種高頻、批量的調(diào)用場(chǎng)景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。接入文檔里對(duì)批量調(diào)用和并發(fā)限制有更細(xì)的說(shuō)明跑之前過(guò)一遍能省不少調(diào)試時(shí)間https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。