1. 准确性：这是最主要的指标之一。
通过将模型的输出结果与已知的精确答案或标准进行比较，打算准确率、召回率、F1 值等指标来衡量其在特界说务上的精确程度，例如图像识别的准确率、文本分类的准确率等。

2. 鲁棒性：稽核模型在面对噪声、非常值、对抗攻击等滋扰时的表现。
一个鲁棒的模型该当能够在数据存在一定偏差或滋扰的情形下仍旧保持较好的性能。

3. 泛化能力：即模型在新的、未见过的数据上的表现。
良好的泛化能力意味着模型不仅仅是对演习数据的影象，而是能够从演习数据中学习到通用的模式和规律，并运用到新的数据中。

4. 效率和速率：包括模型的演习韶光、推理韶光和资源花费。
对付实际运用，快速高效的模型更具实用性。

5. 可阐明性：理解模型是如何做出决策和天生输出的。
可阐明性有助于建立对模型的信赖，创造潜在的偏差或缺点，并在必要时进行调度和改进。

6. 灵巧性温柔应性：模型能否轻松适应新的任务、新的数据分布或新的领域，以及在不同场景下的迁移学习能力。

7. 人类评估：对付某些任务，如自然措辞处理中的文本天生、对话系统等，人类的主不雅观评估也是主要的。
例如，评估天生文本的质量、流畅性、合理性和干系性。

综合考虑以上多个方面，可以更全面地评估一个人工智能的性能，并为其在实际运用中的选择和优化供应依据。