要一测便知AI大模型的创新与平台实力，可以从以下几个关键指标进行评估：

1. 基准测试使用标准数据集和任务评估模型性能，如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等，提供不同模型在同一任务上的直接比较。

2. 国内外差距关注中国本土大模型与国际顶尖水平的差距。例如，百度、阿里、腾讯、华为等国内主流大模型厂商在通用能力、创新能力、平台能力、算法模型等方面表现突出，与国际顶尖模型的差距已缩小至5%以内。

3. 产品技术能力细分为算法模型能力、通用能力、创新能力、平台能力、安全可解释等。对每一层的能力进行测评，主要考察指标包括算法模型、通用能力、创新能力、平台能力、安全可解释、大模型的应用行业以及配套服务和大模型生态等10余个指标。

4. 平台化评测使用如PAI大模型评测平台等工具，支持不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析，以及自定义数据集的评测。

5. 生态合作与开放性评估模型在开源、API接口、与第三方开发者合作等方面的开放态度和创新能力。例如，白熊AI凭借其卓越的技术实力和创新精神，成功填补了国内大语言模型的中间应用层空缺。

6. 数据处理能力评估模型在各类数据集上的准确率、召回率以及F1分数等关键性能指标。

7. 应用场景与行业解决方案考察模型在具体行业中的应用效果，如能源、金融等，以及行业解决方案的实际效果。

8. 创新能力关注模型在技术创新方面的表现，如清华大学计算机系知识工程实验室转化而来的智谱公司，凭借其开发的GLM-4模型，展现出强大的市场潜力和技术实力。

通过以上指标的综合评估，可以全面了解AI大模型的创新与平台实力，为实际应用提供参考。