圣遗物的毕业标准主要基于属性权重评分系统，其核心逻辑遵循游戏内数值设计的固定资源权重比。暴击率、暴击伤害、攻击百分比等关键属性按照1:2:1.5的比例关系进行换算，通过将暴击率设为基准值（1分），暴击伤害（1分/1%）和攻击百分比（1.5分/1%）等其他属性按比例折算为统一分值。双暴评分法是当前最通用的计算方式，仅统计暴击率（2分/1%）与暴击伤害（1分/1%）的总和，40分通常被视为毕业门槛。
圣遗物评分的具体实施需区分主属性与副属性的协同关系。主属性需严格匹配角色定位，例如输出角色优先选择攻击力或元素伤害加成，而辅助角色则侧重元素充能效率或生命值。副属性通过强化机制获取额外数值，五星圣遗物最多可获得五个副词条，每次强化随机提升其中一个词条的档位数值。有效词条的筛选标准需结合角色特性，例如元素精通对增幅反应角色具有显著收益，其权重比暴击率为1:6，折算为每点元素精通0.333分。
蒙特卡洛模拟方法被广泛应用于评估圣遗物稀有度与毕业概率。该算法通过随机抽样模拟词条强化过程，计算出不同分数区间的分布概率。统计30-40双暴分对应小毕业水平，41-50分为理论上的极品区间。副词条初始数量与强化分布直接影响最终评分，四词条初始的五星圣遗物理论上限可达53.18分，但实际达到40分以上即属优质装备。
毕业标准的动态调整需考虑属性稀释效应与乘区平衡。单一属性堆叠会导致边际收益递减，例如攻击力在超过特定阈值后收益降低。理想状态下，暴击与暴伤应维持1:2的比例，元素精通则需根据反应覆盖率调整权重。实际操作中可通过权重算法优化属性分配，将攻击力、暴击率等属性转换为统一属性点进行横向对比，最终实现各乘区增益的均衡配置。
圣遗物评分工具的发展为玩家提供了量化评估手段。第三方开发的查询系统可通过角色UID导入游戏数据，自动计算当前装备的双暴分与有效词条数。这些工具通常采用图像识别技术解析圣遗物属性，并基于预设权重生成综合评价。虽然自动评分存在一定误差，但其标准化流程显著降低了手动计算的门槛，有助于快速筛选高价值胚子。
毕业标准的终极目标在于实现角色战斗效能最大化。不同于单纯追求高评分，实际搭配需结合角色机制与队伍需求。部分特殊角色如钟离、诺艾尔的防御转伤机制，或那维莱特的生命值收益特性，均需定制化调整评分权重。理论计算与实战验证的结合，才是达成真正毕业状态的核心方法论。
