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我把四份宇树科技申报材料交给金融模型跑了三次,第三次它没输给数字,输给了 JSON

作者用四份宇树科技公开申报材料构建了10万字符的证据包,对蚂蚁百灵金融模型 Ling-3.0-flash-Fin 进行三轮相同条件实测。前两轮均达 32/33 字段正确、19/20 整项正确,且对无答案问题不硬编;第三轮内容大体正确,却因 JSON 结构错误导致程序无法解析,形成'API 返回 3/3,严格结构化交付 2/3'的结果。文章指出模型进入真实金融工作流后,关键不再是答对问题,而是稳定交付下游可用的结构化结果,建议采用 JSON Schema 校验、失败重试与人工复核的生产路径,认为该模型适合作为金融 Agent 的中间推理层,但尚不能无人值守接管工作流。

技术 › LLM 波妞PONYO 2026-09-068.2 KB 26.1K 146 79

我让蚂蚁百灵的金融模型,和它自己打了 441 轮

作者对蚂蚁百灵发布的金融模型 Ling-3.0-flash-Fin 与其通用基座 Ling-3.0-flash 进行了 441 轮对比实测,使用微软 FY26 Q4 财报和宁德时代 2025 年报等一手公开材料,设计八类任务。结果显示两个模型都能以分析师水准完成建模、口径辨析、抗幻觉等任务,准确率上金融版没有体现出明显优势;唯一显著差距在长篇输出场景,金融版更易'想太多'后返回空白(研报撰写失败率 18.6% vs 0%)。文章还给出反直觉发现:长上下文直投比 RAG 检索更准、更快、更便宜,并坦诚记录了测评过程中的多次自我纠错。

技术 › LLM 阿良|AI 工作流 2026-09-0319.1 KB 38.6K 141 90