该框图A部分（最佳组合的五项报告值）展示了模型在五个不同维度的评估得分：LLM-Metric为84.32，BLEU-4为30.95，ROUGE-1为52.68，ROUGE-2为23.84，ROUGE-L为41.96。图中特别提示，这五项指标定义不同，分数须按列独立解释，且LLM-Metric 84.32绝不能等同于病害诊断准确率。B部分（实验能支持的结论）指出，原文仅报告了该组合优于未微调模型、LoRA和QLoRA；并在田间问答与案例中考察了作业参数和机具选择。图右侧强调，可核验的摘要中并未列出各基线的分数、逐层消融表及等参数预算结果，因此图中仅保留最佳配置的原值，不能借此推算增益或统计显著性。总体而言，该图对农业大模型的评估结果保持了客观审慎的学术态度。无论你是从事农业大模型评估与微调的科研人员、需要严谨解读实验数据的算法工程师，还是关注AI落地农业场景的产业开发者，都能从中获得关于模型评估透明度和实验设计规范的宝贵参考。