谷歌AI正式推出实验性工具Stax，旨在解决大语言模型（LLMs）评估的标准化与场景适配难题。该工具通过“用例驱动”的精准测试体系，帮助开发者根据合规性总结、法律分析、企业问答等具体业务场景定义评估流程，实现从通用基准测试到场景化测评的突破。

核心功能架构：自定义标准与快速比较机制
Stax支持开发者基于实际业务需求创建自定义评估标准，突破传统开放领域推理测试的局限性。其快速比较机制可并排测试多模型、多提示词，直观呈现提示词设计或模型选择对输出结果的影响。通过“项目和数据集”功能，用户可构建大规模测试集并应用统一评估标准，模拟真实生产环境压力。自动评估器系统提供预构建维度（如流畅性、事实性、安全性）与自定义评估器，结合人工评价与自动化评估平衡主观感受与客观一致性。可视化分析仪表板动态展示性能趋势、跨评估器对比及模型在数据集上的表现，辅助快速决策。

技术根基与合规性保障
Stax依托谷歌在Transformer模型、AI安全等领域的深厚积累，技术框架已通过欧盟AI法案等法规对模型评估的严格性验证，确保安全性和可靠性。该工具支持多模态评估，兼容文本、图像等输入，适配复杂业务场景需求，如法律文书分析、企业知识库问答等。

应用价值与行业影响：加速模型迭代与科学决策
Stax通过结构化评估替代临时测试，显著提升开发效率，缩短模型从实验室到生产的周期。基于自定义标准的评估结果，企业可精准选择适配业务需求的模型，避免“一刀切”的基准排名误导。作为谷歌AI生态的关键组件，Stax推动模型评估向“场景化、标准化、可解释”方向演进，为AI大规模落地提供质量保障范式，具有行业标杆意义。