A análise de artigo examina a “bagunça de pontuação” nos sistemas atuais de avaliação de modelos grandes, afirmando que as classificações de modelos grandes apresentam amplamente o cenário de “todos são os primeiros”. Os conjuntos de dados de pontuação abertos existentes podem levar ao fenômeno de “trapaça”; enquanto os conjuntos de dados privados fechados afetam a imparcialidade. Além disso, as dimensões de avaliação de algumas classificações não são científicas e abrangentes o suficiente. O artigo sugere a construção de um sistema de avaliação autoritário, ferramentas e processos de avaliação abertos para garantir a imparcialidade, mas os conjuntos de dados de avaliação devem adotar o modelo de “histórico aberto + formal fechado”. Além disso, a comercialização de modelos grandes é muito mais importante do que os parâmetros do modelo e a classificação nas classificações.