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电子商务网站开发的,wordpress默认的后台账号密码,在线代理网页免费,wordpress 评论 插件OpenKG 现正式发布“LLMKB”评测榜单OneEval V1.3。本次评测新增两个最新LLMs#xff1a;GPT-5.2-thinking与Hunyuan-2.0-thinking#xff0c;并移除部分旧版本LLMs。与V1.2版本保持一致#xff0c;本轮评测数据涵盖文本、表格、知识图谱、代码、逻辑5种知识库类型#xff…OpenKG 现正式发布“LLMKB”评测榜单OneEval V1.3。本次评测新增两个最新LLMsGPT-5.2-thinking与Hunyuan-2.0-thinking并移除部分旧版本LLMs。与V1.2版本保持一致本轮评测数据涵盖文本、表格、知识图谱、代码、逻辑5种知识库类型涉及通用、税务、经济、法律、学术5个领域并加入由南京邮电大学构建的本体推理数据集。此外OneEval V1.3持续更新动态榜单评测大模型面对新知识的泛化能力。核心结论概览总体榜单上GPT-5.2-thinking 仅排名第9距离头部模型差距明显7.7%。GPT-5.2-thinking 仅在表格知识推理上具有优势排名并列第1而在文本排名第12、知识图谱排名第11、代码排名并列第11、逻辑排名并列第6知识库上均表现较差。Claude4.5-sonnet-thinking、Gemini3-pro 和 Doubao-Seed-1.6-Thinking 整体表现接近形成第一梯队。国产最新模型Doubao-Seed-1.6-Thinking、Hunyuan-2.0-Thinking 和 DeepSeek-V3.2-thinking/Speciale 在中上段占据高比例。模型各有侧重DeepSeek-V3.2-thinking 擅长代码和KG推理但表格推理较弱。Claude4.5-sonnet-thinking 擅长文本推理和表格推理但在代码推理方面有明显短板同时是学术论文理解的最佳选择。Gemini3-pro 擅长逻辑推理、代码推理并在税务领域和通用领域表现领先。Doubao-Seed-1.6-thinking 在KG、逻辑推理、法律和通用领域表现突出。1. OneEval V1.3总体榜单表1 OneEval-Hard V1.3 总体榜单截至2025年12月17日最新模型领跑且差距较小Top3与后续拉开第1 Claude4.5-sonnet-thinking37.65 领先但与第2 Gemini3-pro37.02、第3 Doubao-Seed-1.6-Thinking36.79几乎同档前三最大差距不到1个百分点说明最新模型在“检索知识理解推理整合”上已进入胶着竞争。第3到第4o4-mini 34.51出现明显断层约2.28分Top3 形成第一梯队。国产模型表现进入第一梯队并在中上段占比高国产模型中 Doubao-Seed-1.6-Thinking进入前三体现出在外部知识利用与推理任务上的强竞争力。中上段还有Hunyuan-2.0-Thinking第6、DeepSeek-V3.2-thinking第7/Speciale第8显示国产在该框架下整体处于第二梯队主力。2. 知识类型与领域性能对比图1 不同类型知识库上的推理性能通过分析模型在不同知识类型上的推理表现可以发现GPT-5.2-thinking仅在表格推理上表现良好而在文本排名第12、知识图谱排名第11、代码排名并列第11、逻辑排名并列第6知识库上均显著弱于头部模型。DeepSeek-V3.2-thinking擅长处理代码和KG推理任务但在表格推理上表现较弱。Claude4.5-sonnet-thinking 擅长处理文本推理和表格推理但在代码推理上存在明显短板。Gemini3-pro擅长逻辑推理与代码推理。Doubao-Seed-1.6-thinking在KG和逻辑推理上均有不错表现。图2 不同领域知识库上的推理性能通过分析模型在不同领域知识上的推理表现可以发现GPT-5.2-thinking在各领域任务上均与头部模型具有较大差距平均排名均在5名之外。DeepSeek-V3.2-thinking擅长理解与推理经济知识、包括税法相关知识。Doubao-Seed-1.6 在法律和通用领域上表现亮眼。Gemini3-pro 在税务领域保持领先在通用领域推理任务上也有不错表现。Claude4.5-sonnet-thinking 则是学术论文理解的最佳选择。3. 动态评测榜单动态评测榜单随着底层知识库和文档内容的持续更新评测样本能够自动生成与替换模型分数也随之滚动刷新从一次性的静态测评演化为面向时间维度的动态榜单。全部新样本由 LLM 自动构造并经过人工校验。在当前OneEval V1.3版本中动态评测数据围绕学术论文理解与百科知识推理相关评测结果见表10。表2 OneEval动态榜单左图旧数据右图新数据GPT-5.2-thinking图1第950.95%→图2第1052.0%分数1.05个百分点、排名-1整体小幅波动但仍偏中游。GLM4.6图1第160.0%→图2第264.3%分数4.3、排名-1表现提升但名次小降。Claude4.5-sonnet-thinking图1第456.25%→图2第168.85%分数12.6、排名3提升最显著并跃居第一。Hunyuan-2.0-Thinking图1第259.16%→图2第1249.0%分数-10.16、排名-10出现大幅下滑。Doubao-Seed-1.6-Thinking图1第357.05%→图2第1347.3%分数-9.75、排名-10波动显著且明显回落。Gemini3-pro图1第1048.75%→图2第853.55%分数4.80、排名2分数回升并小幅上移。从动态评测结果分析可以发现GPT-5.2-thinking跨任务表现相对稳定但整体处于中游偏后。在不同动态任务中的名次变化不大体现出一定鲁棒性不过在自动化生成的评测数据上其得分与排名持续一般未能形成明显优势与 Gemini3-pro 的走势相近。GLM4.6、Claude4.5-sonnet-thinking稳定性更强且整体更靠前。两者在不同动态任务中都能保持较高竞争力排名波动相对小体现出更好的持续输出能力。Hunyuan-2.0-Thinking、Doubao-Seed-1.6-Thinking排名波动显著。在不同动态任务之间出现较大起伏说明其表现更依赖任务类型或数据分布稳定性相对不足。4. V1.3版本评测人员组织人漆桂林 教授 东南大学陈华钧 教授 浙江大学王昊奋 教授 同济大学评测任务规划陈永锐 博士后 东南大学季秋 讲师 南京邮电大学张文 副教授 浙江大学评测报告陈永锐 博士后 东南大学张沈昱 东南大学马阳阳 东南大学数据贡献与评测实验刘治强 浙江大学胡楠 东南大学戴鑫邦 东南大学任林 东南大学康家溱 东南大学刘佳俊 东南大学谈川源 苏州大学沈小力 东南大学袁源 浙江大学沈鹏飞 南京邮电大学朱昊磊 南京邮电大学刘新宇 南京邮电大学技术支持与维护邓鸿杰 浙江大学5. 全部榜单5.1知识类型榜单5.2 领域知识榜单6. 案例分析为了更深入地了解LLM在OneEval测试中的表现差异我们对不同模型在各项任务中的优势与不足进行了详细分析。重点比较了各模型在推理任务中的表现特别是在因果推断、事实推断等特定任务下的优缺点。我们尝试通过具体案例分析探讨不同模型在推理过程中的错误类型并推测其可能的原因。6.1 文本推理测试用例你是一名中经验丰富的中文法律专家擅长法律事实核查验证现在有一个情节和相关的法律声明请根据专业知识判断其是否存在错误并在最后输出结果“正确”或“错误”。1.必要时可以输出法条进行推理2.提供详细的解释3.一步步思考后给出结论4.输出结果时请使用“结果”“正确”或“错误”。5.输出结果后立即结束不需要额外输出解释情节“大洲公司超标排污导致河流污染公益环保组织甲向A市中级法院提起公益诉讼请求判令大洲公司停止侵害并赔偿损失。法院受理后在公告期间公益环保组织乙也向A市中级法院提起公益诉讼请求判令大洲公司停止侵害、赔偿损失和赔礼道歉。”法律声明予以受理与甲组织提起的公益诉讼合并审理相关知识1《民诉解释》第285条人民法院受理公益诉讼案件后依法可以提起诉讼的其他机关和有关组织可以在开庭前向人民法院申请参加诉讼。人民法院准许参加诉讼的列为共同原告。2《民诉解释》第289条公益诉讼案件的裁判发生法律效力后其他依法具有原告资格的机关和有关组织就同一侵权行为另行提起公益诉讼的人民法院裁定不予受理但法律、司法解释另有规定的除外。标签错误解题思路“1《民诉解释》第285条人民法院受理公益诉讼案件后依法可以提起诉讼的其他机关和有关组织可以在开庭前向人民法院申请参加诉讼。人民法院准许参加诉讼的列为共同原告。2《民诉解释》第289条公益诉讼案件的裁判发生法律效力后其他依法具有原告资格的机关和有关组织就同一侵权行为另行提起公益诉讼的人民法院裁定不予受理但法律、司法解释另有规定的除外。如果其他组织没有要求参诉却在公益诉讼判决作出之后另行起诉则属重复起诉不应受理。因此乙组织不能与甲组织提起的公益诉讼合并审理。”从上表中我们可以归纳出在专业法律文本的程序性与规范性推理中Claude 4.5 Sonnet、GPT 5.2、Hunyuan 2.0 表现出较强的制度理解能力能够准确区分“共同原告参与诉讼”“另行起诉后合并审理”等关键概念避免一般合并审理规则在公益诉讼场景中的误用体现出较高的法条适配度与情境敏感性。相比之下GPT 5.1与 Qwen3虽具备完整的结构化推理框架但在专业法律任务中前提校验不足易将通用规则直接套用于特殊制度场景导致推理建立在错误法条基础之上进而产生系统性偏差。6.2 知识图谱推理测试用例你是一位经济领域的专家你将接收两个输入一组三元组描述某个领域的事实。一段描述相同或相关领域的文本。你的任务是判断该文本中描述的事实是否与给定的三元组存在冲突。三元组信息临空港经开区(东西湖区)[2021, 规模以上工业增加值增速, 11.1%][2022, 三次产业结构, 1.1:51.3:47.6][2019, 房地产开发投资增速, 18.10%][2020, 房地产开发投资增速, 53.20%][2021, 房地产开发投资增速, 27.1%][2022, 规模以上工业增加值增速, 0.30%][2022, GDP总量, 1,680亿元][2022, 固定投资增速, 3.5%]文本武汉临空港经开区工业基础较好房地产投资增速持续较高。2022年临空港经开区(东西湖区)预计实现GDP总量1,680亿元2021年三次产业结构为1.1:51.3:47.6。芯片、显示屏、网络安全及大数据、新能源、智能制造为区域内重点发展产业。2022年规模以上工业增加值增速3.0%2021年为11.1%固定投资增速3.5%2021年房地产开发投资较上年增长27.1%2019和2020年分别为18.10%和53.20%。问题请找出与文本不一致的三元组这些三元组用逗号分隔如果没有请回答无。让我们一步一步思考在输出的最后一行输出所有与文本不一致的三元组这些三元组用逗号分隔如果没有请回答无不包含其他任何文字。标签[2022, 规模以上工业增加值增速, 0.30%]解题思路Step 1.阅读文本提取相关数据 2022年规模以上工业增加值增速为3.0% 2021年三次产业结构为1.1:51.3:47.6 2022年GDP总量为1,680亿元 2022年固定投资增速为3.5%2021年房地产开发投资较上年增长27.1%。Step 2.对比三元组数据与文本数据 三元组中2022年规模以上工业增加值增速为0.30%与文本中的3.0%不符。其他三元组数据均与文本一致。Step 3.确认不一致的三元组唯一不一致的三元组是[2022, 规模以上工业增加值增速, 0.30%]。从上表中我们可以归纳出在中文经济领域知识图谱推理任务中gemini-3-pro 具备较强的领域指标理解与数值校验能力能够稳定完成多源信息的准确比对相比之下qwen3-max 在专业术语区分上仍存在语义偏差glm-4.6 则缺乏系统化推理过程二者在专业经济场景中的适配性弱于 gemini-3-pro。6.3 表格推理问题what is the total number of medals won by germany? Lets think step by step!答案14解题思路Step 1.根据提供的上下文信息逐项统计德国选手获得的奖牌数量。Step 2.在每个项目中查找德国选手的名字并记录他们获得的奖牌类型金、银、铜。Step 3.计算德国选手获得的总奖牌数。Step 4.根据上下文信息德国选手获得的奖牌如下Downhill LW3,5/7,9 - Gold (Gerd Schoenfelder)Downhill LW10 - Gold (Martin Braxenthaler)Super-G LW10 - Gold (Martin Braxenthaler)Giant slalom LW3,5/7,9 - Gold (Gerd Schoenfelder)Giant slalom LW10 - Gold (Martin Braxenthaler)Slalom LW10 - Gold (Martin Braxenthaler)Downhill LW6/8 - Bronze (Markus Pfefferle)、Super-G LW6/8 - Bronze (Wolfgang Moosbrugger)Giant slalom LW6/8 - Bronze (Frank Pfortmueller)Giant slalom LW12 - Bronze (Ludwig Wolf)Slalom LW12 - Bronze (Ludwig Wolf)Downhill LW11 - Silver (Andreas Schiestl)Super-G LW11 - Silver (Andreas Schiestl)Giant slalom LW11 - Silver (Juergen Egle)综上所述德国选手共获得了14枚奖牌。在通用领域英文表格推理任务中DeepSeek-V3.2-Thinking、Qwen3-Max、Hunyuan-2.0-Thinking 与 GPT-5.2-Thinking 能够准确识别德国选手身份并在跨项目、多类别的复杂表格中完成稳定计数整体推理结果与标准答案一致其中部分模型直接给出正确结果体现出较强的模式归纳与约束执行能力。相比之下glm-4.6 在国家归属识别上出现混淆将非德国选手计入统计范围导致总数高估反映出其在多实体区分与细粒度语义对齐方面的不足GPT-5.1 虽完成了正确的事实推理但未遵循输出格式约束暴露出在任务指令遵循层面的不稳定性。6.4 逻辑推理逻辑上下文customer_support_service_business_c ⊑ business_c ⊑ organization_c ⊑ component_c ⊑ knowledge_c而 knowledge_c 与 organization_c 不相容。 [unsatisfiability_checking/src/output/unsatisfiability checking/sample/NI/Gemini3-pro/km1500-2000-ucs-selected/reasoning_results.txt:28]问题SubClassOf(customer_support_service_business_c owl:Nothing) 是否成立答案True[unsatisfiability_checking/src/output/unsatisfiability checking/sample/NI/Gemini3-pro/km1500-2000-ucs-selected/final_results.txt:16]解题思路将概念同时映射到 knowledge_c 与 organization_c再利用 DisjointClasses(knowledge_c, organization_c) 得到空类。 [unsatisfiability_checking/src/output/unsatisfiability checking/sample/NI/Gemini3-pro/km1500-2000-ucs-selected/reasoning_results.txt:28]OpenKGOpenKG中文开放知识图谱旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。点击阅读原文进入 OpenKG 网站。