服务范围
从工具选型评测到落地转型，覆盖企业 AI 应用的完整链路。
API / Coding Plan 评测与采购
覆盖主流大模型 API 与 AI Coding 工具（如 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor 等）的横向评测与选型，帮助企业以正确的成本落地正确的工具，并协助完成采购与团队上线。
模型深度评测
针对企业真实业务场景设计评测集，系统性衡量模型能力、成本与安全边界，产出可执行的技术选型报告，而非泛化的公开榜单分数。
AI 转型咨询
深入具体业务场景，识别高价值切入点，制定分阶段的 AI 转型路径——从试点验证到规模化推广，陪伴企业完成组织与流程的适配。
创新实验室
与企业共建创新实验项目，快速验证新模型、新范式在具体场景下的商业可行性，把不确定性变成可决策的证据。
企业 AI 培训与高管简报
面向管理层、技术团队与安全团队的定制分享与内训：AI 前沿追踪框架、技术与组织变革、大模型全景、Agent 用例与安全议题。课程材料公开可查，每周五的 AI Buzzwords 公开分享可作为试听入口。
查看课程材料 →工作方式
诊断
梳理业务场景与 AI 应用诉求，明确评测与转型的目标边界。
评测
对比模型 / 工具的能力、成本与安全性，形成量化依据。
方案
制定分阶段、可落地的转型路径与实施计划。
陪跑
伴随实施与迭代，持续度量效果并调整方向。
我们怎么评测
评测结论要能被信任，前提是评分口径公开、过程可复核。
评测维度
能力、成本、安全边界——针对企业真实业务场景设计任务集，而不是套用通用榜单题目。
数据来源
真实业务场景任务与公开权威榜单交叉验证，评测过程与打分口径写入报告，可供复核。
更新频率
主流模型与工具发布新版本后重新评测，报告随之更新，不用过期数据下结论。
专注让 AI 评测落地为业务决策
CarbonLeft 由长期深耕大模型评测、企业数字化与工程实践的团队组成。
我们相信 AI 咨询不该止于一份报告——真正的价值，发生在评测结论落地为企业可执行的决策之后。
创始人 Xiaoping Feng 是 AI 研究者与工具构建者：每周五在清华原点学堂主持 AI Buzzwords 行业分析分享，持续跟踪 39 家前沿 AI 实验室（NEO LAB），已发表 110+ 篇 AI 行业深度分析，并独立完成模型评测、系统实现与安全方向的研究项目。这些公开工作是 CarbonLeft 评测方法论的来源。
你可能会问
为什么要找第三方来评测，不能自己内部测吗？
内部测试容易带着"能不能跑起来"的预设，缺少跨模型、跨工具的统一基准。第三方评测按同一套方法论、同一套业务场景任务集来跑所有候选项，结果更适合拿来做采购决策依据。
评测结论会不会跟你们的合作关系挂钩？
评测的打分口径和任务集会写进报告，结论基于测试结果本身，不基于与被测厂商的合作关系。
评测需要用到的业务数据、代码，安全吗？
评测所需的信息仅用于本次评测，我们支持在项目开始前签署保密协议；如涉及敏感数据，可采用脱敏处理或本地环境评测。
一次评测或咨询大概需要多长时间？
视范围而定：单一场景的模型或工具评测通常 1–2 周产出报告；AI 转型咨询按阶段推进，首次沟通后我们会给出具体的时间计划。
想知道 AI 能为你的企业做什么？
预约一次 AI 现状诊断，我们会在一个工作日内与你联系。