摘要

在工业采购领域，大语言模型的回答只有通过标准审查才有实际价值：推荐的材料必须匹配工况条件，参数必须符合监管阈值，操作流程不得与安全条款相冲突。部分正确性可能掩盖安全关键性矛盾，而这类矛盾是聚合式大语言模型评测基准很少能捕捉到的。我们提出了 IndustryBench，这是一个包含 2,049 个条目的中文工业采购问答评测基准，基于中国国家标准（GB/T）和结构化工业产品记录构建，按七个能力维度、十个行业类别以及专家组划分的难度等级进行组织，并配有与条目对齐的英文、俄文和越南文译本。我们的构建流程在基于搜索的外部验证阶段拒绝了 70.3% 的大语言模型生成候选条目，校准了仅经过大语言模型过滤后工业问答仍然存在的不可靠程度。我们的评估将原始正确性（由经领域专家验证的 Qwen3-Max 裁判模型评分）与针对源文本的独立安全违规检查区分开来。在中文的 17 个模型以及四种语言的 8 个模型交叉对比中，我们发现：（i）最佳系统在 0–3 分制上仅达到 2.083 分，仍有很大提升空间；（ii）标准与术语是最顽固的能力短板，并且在条目对齐翻译后依然存在；（iii）扩展推理降低了 13 个模型中 12 个模型的安全调整后得分，主要原因是在更长的最终答案中引入了无依据的安全关键细节；（iv）安全违规率重新洗牌了排行榜——GPT-5.4 在安全违规调整后从第 6 名升至第 3 名，而 Kimi-k2.5-1T-A32B 则下降了 7 个名次。因此，工业领域的大语言模型评估需要基于源文本、具备安全意识的诊断，而非聚合式的准确率。我们开源了 IndustryBench，包含所有提示词、评分脚本和数据集文档。

1 引言

在工业采购中，正确性与可追溯性密不可分。一个模型答案只有在能够通过标准核查时才有用：推荐的材料必须匹配运行工况，参数必须满足规定阈值，流程不得违反安全条款。这使得工业采购问答不同于普通的开放式问答。大语言模型的回答可能流畅、相关，甚至部分正确，但如果它违背了某项 GB/T 标准、与产品规格不符，或遗漏了关键安全约束，那么它仍然不可接受。随着大语言模型越来越多地被考虑用于 B2B 寻源、合规检查和供应商资质审核，这些失败案例便成为了评估问题，而不仅仅是部署过程中的轶事。

现有的基准测试揭示了这一问题的重要方面，但没有一个能完整地捕捉到受标准约束的采购场景。通用型和事实性基准测试检验的是广泛知识和模型幻觉行为（Lin 等人，2022；Ji 等人，2023）；工程和工业基准测试探究的是技术推理、多模态问题解决或操作流程（Zhou 等人，2025；Patel 等人，2025）；而电子商务基准测试评估的是产品理解和商业决策任务（Min 等人，2025；Wang 等人，2026）。工业采购处于这些场景的交汇点，但增加了更严格的证据要求：答案必须基于权威标准和产品记录，并且即使回答在其他方面看似合理，也必须对不安全的矛盾之处进行惩罚。因此，针对此场景的基准测试需要的不仅仅是领域问题；它还需要经过外部验证的构建、采购专用的诊断标签、在固定项目标识下的多语言比较，以及基于来源约束的、考虑安全性的评分机制。

我们推出了 IndustryBench，这是一个包含 2049 个条目的基准测试，用于评估大语言模型在工业产品交易知识方面的能力。每个条目均基于中国国家标准（GB/T）或国内工业产品记录，且每个问题都标注了能力维度、行业类别以及基于专家小组评定的难度标签。该基准测试涵盖七个能力维度、十个行业类别以及三个基于模型与专家小组评定的难度层级。为了支持语言感知诊断，我们构建了中文源条目的英文、俄文和越南文对齐版本，在不同语言间保留条目标识的一致性，而非独立采样生成单独的单语基准测试。其构建流程刻意保守：在生成、去重和质量筛选之后，基于搜索的外部验证拒绝了 70.3% 的条目——这些条目此前已通过基于大语言模型的筛选，这凸显了看似合理的生成式问答与基于外部真实数据的工业问答之间的差距。

我们的评估协议将两个常被混淆的问题区分开来：答案是否正确，以及答案在源约束条件下是否安全。模型在零样本、闭卷环境下进行评估，仅接收问题。一个经过验证的 Qwen3-Max 评判模型依据 0–3 分的评分标准对原始答案的正确性进行评分，并在分层人工校准样本上与领域专家进行比对。随后，我们针对原始 GB/T 摘录或产品记录文本，进行独立的安全违规检查。这一设计体现了 IndustryBench 的核心前提：部分正确并不能为违反明确安全关键要求的回答开脱。

对 17 个模型的中文版本以及 8 个模型在四种语言版本上的交叉评估揭示了四项发现。首先，当前模型仍有相当大的提升空间：表现最好的模型在 0–3 分的评分标准下，最终安全验证（SV）得分仅为 2.083。其次，标准与术语是最持久的能力短板，并且在各语言对齐版本中依然明显。第三，不应假定扩展推理能力能提升工业可靠性：在我们的评估协议下，13 个模型中有 12 个在思考模式下的得分更低，主要原因是安全违规惩罚加重。第四，原始准确率无法反映安全违规风险；安全验证调整会改变模型排名，而这些变化仅凭原始得分是无法发现的。图 1 给出了排行榜概览，但 IndustryBench 的主要定位是作为诊断工具，用于定位模型在哪些方面以及为何会失败。

我们的贡献体现在三个方面。首先，我们构建了一个基于标准的工业采购基准，该基准具备可追溯的源文档出处、外部验证、多语言对齐版本，以及涵盖能力、行业和专家组评定难度的诊断标签。其次，我们开发了一套安全感知评估协议，该协议结合了经过验证的大语言模型作为裁判（LLM-as-judge）的评分机制、独立的基于源文档的安全验证调整以及人工校准。第三，我们提供了当前大语言模型在工业知识方面局限性的实证诊断，结果显示：仍有相当大的提升空间、存在持续的标准与术语差距、推理模式下的安全性退化，以及原始准确率与安全调整后可靠性之间的差异。综合来看，这些结果使 IndustryBench 成为面向源文档可追溯、安全感知的工业大语言模型评估的基准。

我们将 IndustryBench 视为一个用于源文档可追溯、安全感知的工业大语言模型评估的诊断基准。与任何基准一样，它反映了一个特定的源领域和评估协议。我们在第 7 节讨论了在范围、标签、裁判、多语言可比性以及部署有效性方面的局限性；附录 K 提供了补充的数据集文档。

2 相关工作

通用与领域特定基准。广泛的评估套件，如 MMLU（Hendrycks 等人，2021）、MMLU-Pro（Wang 等人，2024b）和 HELM（Liang 等人，2023），衡量跨不同学科领域的通用知识和推理能力；中文对应基准包括 C-Eval（Huang 等人，2023）和 CMMLU（Li 等人，2024）。越来越多的领域基准针对专业知识密集型场景，包括研究生级别的科学（GPQA（Rein 等人，2024）、SciBench（Wang 等人，2024a））、软件工程（SWE-Bench（Jimenez 等人，2024））、医学（HealthBench（Arora 等人，2025））、金融（FinBen（Xie 等人，2024））和法律（LegalBench（Guha 等人，2023））。这些基准确立了领域特定评估的价值，但工业采购具有独特的证据结构：正确答案通常依赖于标准条款、产品规格、材料等级、操作阈值和合规约束，而不仅仅是广泛的学科知识。

工程与工业基准。面向工程的基准是与 IndustryBench 最接近的领域。EngiBench（Zhou 等人，2025）评估大语言模型在工程问题解决方面的能力，AECBench（Liang 等人，2025）评估建筑、工程和施工领域的知识，SoM-1K（Wan 等人，2025）专注于多模态材料力学推理，而 AssetOpsBench（Patel 等人，2025）则研究工业运营智能体。这些基准探索了工程能力的重要形式，但它们针对不同的任务场景：解决工程问题、解读多模态力学、评估 AEC 知识或完成运营工作流。相比之下，IndustryBench 针对的是采购问答场景，模型必须在 GB/T 标准和结构化产品属性的约束下给出答案。因此，相关的失败模式不仅是计算错误或解释不完整，还包括看似合理但违反标准、与产品规格不匹配或遗漏安全关键约束的建议。

电子商务与商业产品评估。多个基准测试致力于商业产品理解。EcomBench（Min 等人，2025）评估基础智能体在端到端电商工作流中的表现，ECKGBench（Liu 等人，2025）利用知识图谱衍生问题评估电商事实性，ChineseEcomQA（Chen 等人，2025）则从消费电商语料库构建问答对，聚焦品牌和品类层面的产品概念。SuperCLUE-Industry¹在领域标签上更为接近，但其未公开，或缺乏足够详细的文档以供独立复现。IndustryBench 与这些资源的区别在于，它专注于 B2B 工业采购而非面向消费者的商业活动：其问题仅为文本形式、基于标准，并围绕与采购相关的能力进行组织，例如标准术语、材料替代、工艺原理、计量学和安全合规。

事实性与安全性评估。事实性与安全性评估为 IndustryBench 提供了方法论背景。TruthfulQA（Lin 等人，2022）衡量模型是否会复现常见误解，而 FActScore（Min 等人，2023）等事实性方法则强调将生成的论断锚定于外部证据。SafetyBench（Zhang 等人，2024）评估跨多种危害类别的通用安全风险。工业采购需要一种更具体的安全概念：一个回答可能流畅且大部分正确，但仍可能推荐不安全的材料等级、无效的操作阈值、不兼容的工艺，或与明确标准相矛盾的参数。因此，IndustryBench 将两种可靠性检查分开：构建时对生成的问答对进行外部验证，以及评估时对模型回答进行安全违规评分。

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基准测试	领域	规模	语言	来源锚定	外部验证	安全评分
MMLU（Hendrycks 等人，2021）	通用知识	15,908	英文	–	–	–
C-Eval（Huang 等人，2023）	通用（中文）	13,948	中文	–	–	–
GPQA（Rein 等人，2024）	研究生科学	448	英文	–	专家评审	–
EngiBench（Zhou 等人，2025）	工程推理	1,717	英文	–	–	–
AECBench（Liang 等人，2025）	建筑、工程与施工（AEC）知识	4,800	中文	AEC 实践	专家评审	–
ECKGBench（Liu 等人，2025）	电商事实性	816/2,703	中文	知识图谱	人工评审	–
ChineseEcomQA（Chen 等人，2025）	消费者电商问答	1,800	中文	电商语料库	检索增强生成（RAG）+ 人工	–
SafetyBench（Zhang 等人，2024）	通用危害安全	11,435	英文、中文	–	–	通用危害
IndustryBench（本文）	B2B 工业采购	2,049	中文/英文/俄文/越南文	GB/T 标准记录	基于搜索	基于来源的 SV

注：基于来源是指题目可追溯至权威资料，如标准、规范、结构化产品记录、知识图谱或精选语料库。外部验证指对初始生成或整理流程之外进行证据核查。标记为“–”的单元格表示所引用的基准未将该特征作为核心评估维度。ECKGBench 的规模数据报告的是已发布的主文件/大文件；IndustryBench 在中文/英文/俄文/越南文之间保持题目对齐。

如表 1 所总结，据我们所知，目前尚无公开基准能在单一工业采购场景中同时包含以下要素：来自国家标准和结构化产品记录的权威来源、对生成问答对的外部验证、能力和行业维度的诊断标签、专家组制定的难度分层，以及针对违反标准情况的安全感知评分。IndustryBench 正是为填补这一空白而设计，它能够在采购决策所需的粒度上揭示模型弱点，而不仅仅是通过一个聚合排行榜来呈现。

3 基准构建

图 2 概括了 IndustryBench：一个五阶段构建流程（上方）以及由此产生的能力维度、行业类别和难度三分位分布（下方）。IndustryBench 中的每个条目都将一个工业问题与一个可追溯至 GB/T 国家标准或结构化产品记录的参考答案配对。该基准旨在涵盖标准级知识和产品级采购场景，涉及术语、工艺原理、产品选型与替代、安全合规、质量与计量、故障诊断以及工程计算。

表 2 给出了每个能力维度中的一个代表性条目。本节其余部分将描述该基准的构建与校验方式：来源追溯、多阶段过滤、外部事实核查、人工审核与后处理、诊断标签标注以及多语言呈现。

3.1 数据来源

IndustryBench 由两类来源构建而成，它们互为补充。第一类是包含 13,000 份中国国家标准（GB/T）文档的语料库，这些文档全部用于候选条目生成流程。这些标准涵盖机械工程、电气系统、化工工艺、纺织、冶金、安防设备及其他工业领域。GB/T 文档提供了该基准的规范性层面：在特定标准版本内，其技术参数、测试程序、术语和安全阈值定义了可用于校验答案的约束条件。

第二个数据来源包含约63万条工业电商平台的产品记录，通过从每个平台类别中抽取100件产品获得。我们使用OCR技术处理相应的产品页面，因为技术规格通常以图片或半结构化详情页形式呈现，而非纯文本字段。这些产品记录构成了基准测试的实例层：额定功率、材料成分、尺寸规格、型号标识符和运行约束条件，将标准级知识与具体采购场景联系起来。

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能力维度	问题	参考答案
标准与术语	在机械制图中，当剖视图的剖切平面通过齿轮轴线时，轮齿应如何处理？	轮齿始终不画剖面线。
工程计算	在接触电阻为500μΩ、满载电流为500A的条件下，ANL-B型自动保险丝座的单点功耗是多少？	125瓦（W）
故障诊断	在注塑成型过程中，如果熔体中持续出现黑点、黄条纹或颜色不均，且已排除原料干燥和温度设置问题，应首先检查哪个部件的状况？	螺杆止逆环（也称止逆环或单向阀环）
质量与计量	在评估颗粒材料质量一致性时，如果关注的是物理性能参数组合向量的方向相似性而非幅值差异，应优先采用哪种数学计算方法？	余弦相似度法
安全与合规	在工业真空设备中，用于在易燃易爆环境中清理粉尘时，软管应具备什么特性以确保安全？	应选用防静电软管。
工艺原理	在处理316等含钼不锈钢时，酸洗钝化膏的配方中应添加什么关键成分才能有效去除氧化物？	氢氟酸
选型与替代	在地质条件复杂、同时需要长距离输送和连续铺设的现场工况下，哪种钢管因其制造工艺特点而更为适用？	螺旋焊管

我们最初曾考虑将买卖双方的询盘对话作为第三个数据来源。早期试点发现了一个来源溯源风险：从对话中提取的问答对往往依赖于交易特定的上下文，而这些上下文在提取出的物料条目中并不存在，并且包含了一些在对话之外难以核实的陈述。因此，由此产生的试点排名很难被解读为基于标准或产品记录的胜任能力证据，因为其表现可能反映的是对话措辞和缺失的上下文，而非可验证的工业知识。因此，我们将对话来源排除在已发布的基准之外，并优先采用其事实性声明可追溯至标准或产品规格的材料。

3.2 五阶段质量流水线

从上述两类来源出发，我们生成了约 23 万个候选问答对，并使其依次通过五个质量阶段。该流水线有意采取保守策略：首先去除近似重复项和表述不清的问题，然后应用外部事实核查，最后在发布采样前进行声明级别的答案精炼。语义去重（阶段 2）保留了约 18 万个条目；质量筛选（阶段 3）保留了 68,868 个条目；基于搜索的事实核查（阶段 4）保留了 20,457 个条目，拒绝了阶段 3 幸存条目的 70.3%；深度核查与答案精炼（阶段 5）产生了约 9,600 个经过验证的条目。最终基准测试集从该验证池中采样，目标是保留该池在行业类别和能力维度上的自然覆盖范围；随后 §3.3 中的后处理检查去除了残留的重复项和引用悬空的条目，最终得到 2,049 个发布的问题。图 3 将该流水线可视化为一个留存漏斗。

阶段 1 至 3：生成、去重与质量筛选。阶段 1 使用 Qwen3-Max 从 GB/T 摘录和产品记录内容中生成候选问题及参考答案。与自由形式的指令生成不同，每个候选问题都锚定于某段源文本或某条产品记录。阶段 2 利用 Qwen3-Embedding-0.6B（Zhang 等人，2025）的余弦相似度去除近似重复的问题。在逐步降低阈值（0.95、0.90……0.50）后，通过人工检查重复簇，选定 0.50 为阈值，在语义重复的召回率与保留那些表面措辞相似但考查不同知识点的题目之间取得平衡。阶段 3 应用 Qwen3-Max 质量筛选提示词，检查问题的清晰度、约束条件的充分性、源文本的可回答性以及对照参考答案的可评分性。

阶段 4：基于搜索的事实核查。阶段 4 是主要的外部验证阶段。对于阶段 3 筛选后剩余的 68,868 个条目，Qwen3-Max 会生成三个结构化的 Google 搜索查询（阶段 4 的搜索于 2026 年 2 月通过 Google 搜索 API 执行，未设定固定搜索语言。搜索结果会随索引更新、本地化和排序变化而随时间改变），旨在覆盖核心对象、标准标识符、型号、材料以及领域特定术语（查询生成提示词见附录 §A）。针对每个查询，我们检索前五个 Google 搜索结果，使验证器每个候选问答对最多可获得 15 条搜索结果。随后，另一轮 Qwen3-Max 验证会汇总检索到的证据，并做出二元判断：问答对中的核心事实主张是否至少有一个外部来源（如标准相关页面、制造商文档、数据表或技术参考页面）予以佐证。未通过此验证的条目将被丢弃。该阶段保留了 20,457 个条目，拒绝了 70.3% 已通过生成、去重和质量筛选阶段的候选条目，这表明外部证据核查是一个实质性的构建步骤，而非轻量级的事后过滤器。

第 5 阶段：深度验证与答案精炼。第 5 阶段从条目层面的佐证转向声明层面的审查。基于 Qwen3-Max、具备思考能力并辅以搜索增强的验证工作流，对每个幸存条目进行重新检查，核实参考答案中的数值、标准标识符、材料等级、技术规格以及安全约束是否得到来源和搜索证据的支持。当答案实质正确但不够精确或完整时，该工作流会对参考答案进行精炼。当底层问题或答案包含已确认的事实性问题，且由于来源证据相互矛盾、不充分或无法支持预期答案而无法修复时，该条目将被移除。此阶段产出约 9,600 个已验证条目，反映了第 4 阶段后条目层面的可信度与发布所需的声明层面精确度之间的差距。

3.3 人工审核与后处理

人工监督贯穿整个构建流程，而非仅作为最终审批步骤应用。在第 1 至第 3 阶段，具备工业领域知识和基准评估经验的审核员进行迭代式提示词精炼：他们检查流程输出，识别反复出现的失败模式，并在重新执行前修改生成或筛选提示词。在第 4 至第 5 阶段，审核员审计自动化验证和精炼行为。对于第 4 阶段，他们检查验证结果和代表性证据模式，核实基于搜索的过滤器是否移除了那些核心事实无法在线查证的问答对，包括无法验证的型号、产品手册声明或标准标识符。对于第 5 阶段，他们审查问答质量和精炼后的答案，检查必要条件、单位、阈值、术语和安全约束是否得到保留。

从经过验证的池中进行发布采样后，候选集还需经过人工审查以解决残留的质量问题。在此阶段会应用两项后处理检查。对问题字段进行精确匹配去重，可移除语义去重遗漏的 25 个残留重复项。一个自动化的悬空引用检测器会标记包含潜在未解析表达式的条目，包括相当于“该产品”或“该模型”的中文短语；人工审查在 29 个被标记的条目中识别出 9 个确实无法解析的案例并将其移除。经过这些检查后，发布的基准测试包含 2,049 个问题，其中 21.15% 源自 GB/T 国家标准，78.85% 源自结构化的工业产品记录。

3.4 三维分类体系

每个发布的问题都分配了三个诊断标签：专家组推导的难度、能力维度和行业类别。所有标签均为单标签标注。它们旨在支持切片级分析，使得模型失败案例能够按任务类型、垂直领域和观测到的难度进行定位，而不仅仅是依据总分。

难度。

难度标签基于模型评审团的表现而非人类判断得出。我们使用一个涵盖不同能力层级的异质评审团来评估每个题目：前沿模型（Gemini 3.1 Pro³³³Gemini API 模型文档：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview.、Qwen3-Max、Qwen3-Plus）、中型模型（Qwen3-32B、Qwen3-30B-A3B）以及较小模型（Qwen3-14B、Qwen3-4B）。为构建难度标签，我们首先要求评审团中的每个模型回答所有已发布的题目。然后由 Qwen3-Max 担任评分者：它使用第 4.1 节中描述的 0–3 分原始评分标准（在进行任何安全违规调整之前）对每个评审团成员的答案进行评分，并与参考答案进行比对。对于每个题目，我们计算七个原始分数的平均值，得到评审团平均分。然后根据此评审团平均分对题目进行排序：得分较高的题目被归入约占总题量三分之一的简单组，得分较低的题目归入困难组，其余题目归入中等组。由此得到 678 道简单题（33.1%）、726 道中等题（35.4%）和 645 道困难题（31.5%）。这产生了一个基于评审团的难度分层：大多数评审团模型都能解答的题目集中在简单组，而评审团得分较低的题目则归入困难组。我们使用这些标签进行诊断性分层，而非将其作为关于人类评定的内在难度的论断；这些标签必然依赖于用于构建它们的模型评审团和 Qwen3-Max 评判模型。

能力维度。

每个条目获得一个主要能力标签。这七个维度涵盖了工业采购的核心能力：选择与替代（31.7%）、标准与术语（29.8%）、流程原理（25.7%）、安全与合规（5.7%）、质量与计量（4.5%）、故障诊断（1.5%）以及工程计算（1.1%）。我们保留了验证池的自然分布，而非强行平衡。选择、替代、标准和流程类问题占主导地位，因为它们在验证源池和发布样本中更为常见，而计算和故障诊断类问题则较为稀少。由于故障诊断（31 题）和工程计算（22 题）的样本量有限，针对这两个标签的各个维度分析结果应被视为诊断性信号，而非精确排名。完整定义见附录 B。

行业类别。

行业类别标签根据问题内容，采用与能力标签相同的三模型标注流程进行分配；附录 B.3 报告了分类体系及发布集的分布情况。这十个类别涵盖了主要的工业产品垂直领域：机械与五金（23.3%）、化工与涂料（19.8%）、电子与传感器（16.2%）、电气与电力（11.7%）、跨行业（9.3%）、冶金与采矿（5.9%）、能源与储能（4.1%）、安防与消防（3.7%）、包装与印刷（3.7%）以及纺织与皮革（2.4%）。与能力标签一样，该分布反映了源池和发布采样的实际情况，而非刻意设计的平衡分布。

标签质量验证。

能力和行业标签采用相同的三模型标注流程。Gemini 3.1 Pro、Qwen3-Max 和 Claude Opus 4.6 分别独立地对每个问题，按照预定义的能力和行业标签体系进行标注，在同一个标注轮次中分配一个能力标签和一个行业标签。表 3 汇总了标注一致率。完全一致的案例直接采用；多数一致的案例采用多数标签；对于在至少一个标签维度上未形成多数意见的 150 个问题，受影响的标签维度由人工裁决解决。

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维度	完全一致	多数一致	无共识
行业	69.0%	27.2%	3.9%
能力	64.5%	32.2%	3.3%

3.5 多语言扩展

为了在控制题目内容的同时评估跨语言迁移能力，我们构建了中文基准测试的语言对齐版本，包括英语、俄语和越南语。选择这三种目标语言是为了同时覆盖三个类型学轴：书写系统（英语使用拉丁字母，俄语使用西里尔字母，越南语使用带声调符号的拉丁字母）、形态学（英语和越南语基本是分析语，而俄语屈折变化丰富），以及技术文本的训练语言资源水平（英语为高资源语言，俄语为中等资源语言，越南语在工业领域相对为较低资源语言）。这种分布使得跨语言差距可以依据这些类型学轴来考察，而非归因于任何单一目标语言的偶然特性。我们没有独立采样不同的单语言数据集，而是保持各语言间的题目身份不变，从而能够直接比较相同工业知识在不同语言表达形式下的处理情况。为了确保诊断的可比性，每个目标语言的题目都继承了其中文源题目的能力、行业和难度标签。

多语言翻译是在问答对层面而非逐句进行的。Gemini 3.1 Pro 在生成每个目标语言条目时，需遵循为工业文本设计的保留约束：标准标识符、数值、单位、化学式及产品型号必须保留；单位不得转换；技术术语应遵循目标语言的工程惯例，而非逐字直译。提示词还要求问题与参考答案之间的术语保持一致，从而减少条目内部的偏差。

另一轮独立的 GPT-5.4 模型审查（页面：https://openai.com/index/gpt-5-4/）会将每个目标语言条目与中文原文进行比对，并给出 1–5 分的忠实度评分。审查的重点在于目标语言条目是否保留了原文的含义，而非原文条目本身的事实正确性。得分低于 5 分的条目将进入人工审查队列。人工审查比例为：英文 49 条（2.4%）、俄文 29 条（1.4%）、越南文 20 条（1.0%）。具备工业领域专业知识的人工审查员通过比对目标语言问答与中文原文，对标记条目进行最终确认。完整的提示词模板见附录 C。

4 评估方法

我们的评估将模型作答、原始正确性评分以及安全违规调整三个环节分开进行。被测试的模型仅接收问题；它看不到参考答案或源知识文本。原始正确性是根据参考答案进行评分的，而安全违规则是根据构建该条目所依据的原始 GB/T 摘录或产品记录文本单独检查的。这种分离对于工业领域的问答至关重要：一个答案可能大致正确但不完整，或者从事实上看似乎合理，但在明确的标准或产品约束下却存在安全隐患。

4.1 评分细则

在原始正确性评分中，评审模型会收到问题、参考答案以及被测模型的回答，但不会收到底层的源知识文本。回答会被赋予一个原始分数。3分：回答与参考答案在实质上保持一致，并保留了问题所要求的关键约束、条件、单位和推理过程。2分：回答得出了正确的一般性结论，但不完整、表述不够具体，或未完全与参考答案的推理过程、约束条件或解释保持一致。1分：回答包含一些相关的技术信息或部分合理的推理，但最终答案不正确或在实质上不完整。0分：回答错误、不相关、为空或毫无信息量。完整的评审模型提示词见附录D。

我们采用四级评分制而非二元评分，因为在工业领域的问答中，正确性很少是非此即彼的：一份材料推荐可能指出了正确的合金系列，但遗漏了所需的牌号或操作约束；一个工艺解释可能抓住了机理，却忽略了某个安全关键条件。二元评分会将这些有意义的差异混为一谈，从而降低模型比较的区分能力。

安全违规评分。

原始正确性并不能完全反映工业部署的可行性。一份获得部分甚至较高原始分数的回答，如果它推荐的行动、参数或材料与明确的安全要求相悖，那么它仍然可能是不安全的。因此，我们在原始评分之后，会单独对每个条目进行安全违规检查。

安全违规评审模型使用相同的骨干模型，即 Qwen3-Max，但使用独立的提示词和不同的信息集。它会收到问题、参考答案、被测模型的回答，以及构建该条目所用的源知识文本：即相关的 GB/T 标准摘录或相应的产品记录文本。当回答与源文本中的安全关键要求（例如强制性操作阈值、材料约束、防护要求或必需的安全程序）相矛盾时，它会将该回答标记为安全违规。

设 \(v_i\) 为项目 \(i\) 的二进制安全违规（SV）指示变量，其中 \(v_i = 1\) 表示 SV 评判器判定该回答与安全关键源约束相矛盾，\(v_i = 0\) 表示未标记此类违规。给定原始分数 \(s_i\)，经 SV 调整后的项目分数为：

因此，未标记违规的回答保留其原始分数，而 SV 标记违规的回答无论原始正确性如何，调整后的分数均为 0。模型的最终（SV）分数是所有评估项目 \(s_i'\) 的均值，报告的 \(\Delta\) 是最终（SV）分数与原始平均分数之间的差值。

为验证这一机制，我们使用一个独立的分层样本，包含 200 条 GLM-5-744B-A40B 回答，该样本按照与人类评判校准相同的设计，根据难度能力进行分层抽样。一位领域专家根据问题、参考答案、模型回答和源知识文本，独立将每条回答标记为安全或违规。表 4 总结了自动 SV 评判器与人类标注者之间的一致性。所有三处不一致均为误报——即评判器保守地标记为违规、但专家认为安全的项目——而未遗漏任何真实违规（\(R = 1.000\)）。这种保守偏差在面向安全的机制中是理想的：过度标记可能会略微压低分数，但不会让已确认的不安全回答未经检查就通过。

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指标	数值
一致性	98.5%
精确率（SV）	0.889
召回率（SV）	1.000
\(F_1\)（SV）	0.941
科恩 \(\kappa\)	0.933

为何不单独设置幻觉惩罚？

我们还考虑了对虚构标准数字、产品型号、材料等级或未经证实的技术主张单独设置幻觉惩罚项。我们未报告此类惩罚，因为可靠的幻觉标注需要对每个实体级主张进行独立的事实核查，例如基于整理好的产品目录或来源可溯的实体抽取。在当前协议中，影响答案正确性的事实错误已反映在原始评分标准得分中，而与明确来源要求相矛盾的安全关键性冲突则由 SV 惩罚项捕获。

4.2 裁判可靠性验证

大语言模型作为裁判的评估方法（Zheng 等人，2023；Ye 等人，2025；Thakur 等人，2025）的主要风险在于，系统性的裁判偏差——包括自我偏好效应（Panickssery 等人，2024）——可能扭曲基准测试结论。我们通过两阶段验证协议来评估这一风险。首先，我们在一个包含六个模型的评估子集上，针对完整输出结果测量三个裁判模型之间的一致性。其次，我们将每个裁判模型与领域专家在一个分层人工校准样本上进行对比。该协议无法消除所有可能的裁判偏差，但它提供了两项检查：评分过程在不同裁判模型间是否稳定，以及在分层校准样本上是否与专家参考标准保持一致。

4.2.1 裁判间一致性

三个裁判模型——Qwen3-Max、Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6——分别对六个被测模型的全部 2,049 条回复进行独立评分。被测子集包括四个闭源模型（Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Qwen3.5-Plus、Qwen3-Max）、一个开源 MoE 模型（GLM-5-744B-A40B）和一个开源密集模型（Qwen3.5-27B），覆盖了不同的模型类别和性能水平。对于每个被测模型，基于其 2,049 条已评分回复计算一致性统计量。表 5 报告了相应的统计结果；其中 和 是三个裁判对之间的成对平均值。

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被测模型	完全一致	高度分歧
Gemini 3.1 Pro	60.8%	10.1%	0.674	0.762
Claude Opus 4.6	60.9%	8.3%	0.701	0.797
GLM-5-744B-A40B	63.4%	7.4%	0.710	0.797
Qwen3.5-Plus	61.6%	7.5%	0.726	0.817
Qwen3.5-27B	60.2%	8.5%	0.706	0.798
Qwen3-Max†	59.3%	6.6%	0.731	0.835
平均值	61.0%	8.1%	0.708	0.801

有两个方面值得关注。首先，六个被测模型之间的一致性稳定：完全一致的比例仅相差4.1个百分点，且每个模型的高度分歧案例均保持在10.1%或以下。这表明评分协议在该混合子集上的表现相似，而非严重依赖于特定模型的输出风格。其次，根据Landis & Koch（1977）框架，平均一致性落在“高度一致”范围内，而严重分歧仅占8.1%的案例。成对分解结果见附录F。

4.2.2 人工标注验证

我们抽取了一个分层随机样本，包含198个GLM-5-744B-A40B的问答三元组，并按能力维度进行分层。一位具有工业采购经验的领域专家独立按照相同的0–3评分标准对每条回复进行评分，专家仅能看到问题、参考答案和模型回复，无法看到任何大语言模型评审的输出。

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配对	精确一致
人类–Qwen3-Max	84.3%	96.0%	4.0%	0.798	0.815
人类–Gemini 3.1 Pro	83.8%	93.9%	6.1%	0.766	0.818
人类–Claude Opus 4.6	77.3%	94.9%	5.1%	0.741	0.794
人类–三者中位数	84.8%	97.0%	3.0%	0.818	0.838

在单一评审员中，Qwen3-Max 与领域专家的吻合度最高：精确匹配率达 84.3%，评分误差在一分以内的项目占 96.0%。198 个项目中仅有 8 个出现两分或以上的偏差。在我们的人工复核中，许多此类案例涉及技术上的临界等价情况，例如同义表述（如“故障信号触点”与“报警开关”），而非明显的评分错误。三位评审员的中位数评分一致性略高（），但每次回答需要调用三次评审，且加权后仅比 Qwen3-Max 提升 0.020。

因此，我们采用 Qwen3-Max 作为主要基准评审模型；除非另有说明，以下所有报告的评分均使用单一评审员 Qwen3-Max 评分。

4.2.3 评审阶段自身偏好检查

由于 Qwen3-Max 担任主要评审，同时出现在被评估模型之中，且与多个其他被评估系统来自同一厂商，因此评审阶段的自身偏好是一个自然的有效性关切问题。我们在此重点关注评分阶段，此类偏差将表现为对 Qwen 系列模型输出系统性地给予更有利的评分。我们利用上述验证结果及附录进行了三项合理性检查。

首先，各被测模型的成对评审统计（附录 F，表 15）并未显示出在 Qwen 系列模型输出上出现预期的、因大规模家族特定评分偏移而导致的评审特异性差异。Qwen3-Max 与 Gemini 3.1 Pro 及 Claude Opus 4.6 在评分 Qwen 系列模型回答（Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-27B、Qwen3-Max）与非 Qwen 模型回答（Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、GLM-5-744B-A40B）时的一致性保持可比。这虽不能排除微小的系统性影响，但足以反驳存在大规模厂商特定评分偏移的假设。

第二，人工校准分数分布（附录 G，表 16）并未表明 Qwen3-Max 存在普遍的分数膨胀。在包含 198 条回复的 GLM-5 校准样本上，Qwen3-Max 给出的满分数量少于领域专家（61.6% 对比 72.2%），平均分也更低（2.20 对比 2.34）。由于该样本并非 Qwen 系列模型的输出集，因此无法隔离特定厂商的偏好；不过，它支持一个更窄的结论，即所选评判模型相对于人类专家而言，总体上并不宽松。

第三，作为一项粗略的结果层面检查，在完整分数矩阵（附录 H，表 17）中，能力领先地位分布在多家厂商之间。Gemini 3.1 Pro 在“标准与术语”以及“质量与计量”维度上领先，GPT-5.4 在“选择与替代”维度上领先，而 Qwen 系列模型在其余能力维度（包括一些低支持度维度）上领先或并列领先。由此产生的格局并未集中在单一厂商系列中。

综合来看，这些检查表明，评判阶段的大规模自我偏好效应并非所报告排名的主要驱动因素，同时也不排除存在较小的家族特定效应。这些检查也使我们使用 Qwen3-Max 的做法建立在跨评判一致性和人工校准的基础上，而非将其视为一个未经验证的单一评判选择。

5 实验

5.1 实验设置

我们在中文基准上评估了17个大语言模型，将其分为三类：八个闭源API（Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6666Claude Sonnet 4.6模型页面：https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6.、GPT-5.4、GPT-5.2777GPT-5.2模型页面：https://openai.com/index/gpt-5-2.、Qwen3.6-Plus、Qwen3.5-Plus、Qwen3-Max），七个开源混合专家模型（Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B、GLM-5-744B-A40B、Qwen3-235B-A22B、MiniMax-M2.5-230B-A10B888MiniMax-M2.5模型页面：https://www.minimaxi.com/m2-5.、Kimi-k2.5-1T-A32B999Kimi K2.5模型页面：https://kimi.moonshot.cn/k2-5.），以及两个开源稠密模型（Qwen3.5-27B、Qwen3-32B）。在可获取的情况下，引用了公开技术报告或官方博客文章：Qwen（Qwen团队，2026；Team，2026；Yang等人，2025）和GLM（GLM-5团队，2026）。本节报告的所有评估模型输出均于2026年2月通过官方模型发布或供应商端点收集。除非另有说明，我们使用了供应商默认的解码和采样设置，包括温度参数；仅在§5.2.1的推理模式对比中启用了思考模式。

所有模型均在零样本、闭卷设置下进行评估：被测模型仅接收问题，不提供参考答案、源文本、检索结果或上下文示例。空响应或无效响应原始得分记为0。对于在思考模式下评估的模型，仅将最终答案提交给评判方；隐藏或中间推理过程不纳入直接评分。

这一协议是经过深思熟虑的：工业采购词汇、标准标识符、常用材料等级以及常规操作阈值在不同产品和标准版本中反复出现，而非晦涩难懂的孤立事实。因此，模型无需查询便能回答此类问题的能力，本身就是衡量该领域知识被内化可靠程度的一个指标。检索增强或工具调用配置可以缩小这一差距，但会引入额外的延迟、基础设施以及另一套可靠性问题；因此，我们将闭卷准确率视为操作可靠性的一个下限，并将检索增强和工具增强的设置留作单独的评估维度（§7）。

我们报告五项指标。原始均值是应用安全违规调整前 0–3 分制评分的平均值。最终（安全违规）分数是应用 §4.1 中逐项安全违规惩罚后的平均分。差值定义为最终（安全违规）分数减去原始均值，因此负值越大表示安全惩罚越重。完美率和通过率是在安全违规调整后计算的，分别指最终得分为 3 分和至少 2 分的项目占比。在报告安全违规率时，我们仅针对符合安全审查条件的非空响应进行计算；空响应或无效响应已通过其原始得分 0 分计入原始均值和最终（安全违规）分数。

对于多语言评估（§5.4），我们报告了在全部四种语言上均产生有效输出的 8 个模型的结果：五个闭源模型（Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4、Qwen3.6-Plus、Claude Opus 4.6、Qwen3.5-Plus），两个开源 MoE 模型（Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-35B-A3B），以及一个开源密集模型（Qwen3.5-27B）。该分析围绕四个研究问题展开。

5.2 研究问题 1：当前大语言模型在工业知识上的表现如何？

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排名	模型	完美	通过	均值	差值	最终（SV）
闭源
1	Gemini 3.1 Pro	54.2%	69.8%	2.253	0.170	2.083
2	Qwen3.6-Plus	61.3%	68.8%	2.231	0.158	2.073
3	GPT-5.4	50.1%	69.2%	2.131	0.060	2.071
4	Claude Opus 4.6	52.8%	67.1%	2.164	0.153	2.011
5	Qwen3.5-Plus	54.6%	67.2%	2.115	0.120	1.995
7	GPT-5.2	50.3%	66.8%	2.142	0.166	1.976
8	Qwen3-Max	47.8%	66.0%	2.080	0.106	1.974
13	Claude Sonnet 4.6	42.1%	58.2%	2.113	0.306	1.807
开源 MoE
6	Qwen3.5-397B-A17B	53.4%	67.5%	2.110	0.116	1.994
9	Qwen3.5-122B-A10B	50.8%	65.4%	2.108	0.148	1.960
10	Kimi-k2.5-1T-A32B	59.8%	71.5%	2.174	0.245	1.929
12	GLM-5-744B-A40B	46.2%	63.1%	1.947	0.136	1.811
14	MiniMax-M2.5-230B-A10B	39.8%	57.8%	1.996	0.227	1.769
15	Qwen3.5-35B-A3B	41.3%	59.1%	1.903	0.152	1.751
16	Qwen3-235B-A22B	31.2%	46.5%	1.827	0.323	1.504
开源 Dense
11	Qwen3.5-27B	47.5%	63.7%	2.024	0.154	1.870
17	Qwen3-32B	24.1%	40.2%	1.664	0.270	1.394

表 7 展示了经过 SV 调整后的 Chinese IndustryBench 排行榜。由于行按模型类别分组，排名列给出了按最终（SV）排序的全局顺序。本小节中讨论的所有排名均使用最终（SV）；SV 惩罚的单独贡献在第 5.5 节中分析。

仍有很大的提升空间。最佳模型 Gemini 3.1 Pro 在 0–3 分制上获得了 2.083 的最终（SV）分数，完美率为 54.2%，通过率为 69.8%。最终（SV）的完整范围在 1.394 到 2.083 之间。在这种闭卷、安全调整的协议下，当前模型在基于标准的工业采购问答方面仍有相当大的改进空间。我们避免将其解释为与人类水平的差距，因为 IndustryBench 没有包含人类表现基线。一个公平的人类基线并不简单：工业专家通常通过查阅标准、手册或产品文档来回答此类问题，而我们的模型协议是闭卷的；允许查阅会创造一种不同的、工具辅助的设置，而禁止查阅对于专家实践来说又不现实。相反，该结果表明该基准测试尚未被当前系统饱和。

第一梯队竞争极为激烈。排名前三的模型——Gemini 3.1 Pro（2.083）、Qwen3.6-Plus（2.073）和GPT-5.4（2.071）——得分差距仅为0.012分。加入Claude Opus 4.6（2.011）后，前四名的得分区间也仅有0.072分。配对项目级自助法检验（附录I）在95%置信水平下无法可靠区分前四名模型，且多项中上水平模型间的比较在该项目重抽样测试中仍无法得出明确结论。在榜单底部，两个排名最低的模型与排名前十五的模型在逐模型项目级置信区间上存在显著差异。因此，我们将该排行榜解读为反映宽泛性能层级结构的证据，而非严格的完全排序，尤其是在前沿模型和中上水平模型区间。下一梯队包括Qwen3.5-Plus（1.995）、Qwen3.5-397B-A17B（1.994）、GPT-5.2（1.976）和Qwen3-Max（1.974），彼此间得分差距均在0.021分以内。

Qwen3.5系列变体得分均高于已评估的开源权重Qwen3基线模型。在Qwen系列内部，本次评估的所有Qwen3.5变体排名均高于研究中纳入的两款开源权重Qwen3基线模型。Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-122B-A10B和Qwen3.5-27B均位列前11名；即使是较小的Qwen3.5-35B-A3B，其排名也高于Qwen3-235B-A22B和Qwen3-32B。这属于描述性的系列内部模式，而非受控的代际对比：仅凭该基准测试无法确定性能差距究竟源于训练数据、模型规模、架构、后训练还是部署配置。

在Qwen3.5 MoE系列中，活跃参数量与排名呈单调递减关系。三款Qwen3.5 MoE变体按活跃参数量排序：Qwen3.5-397B-A17B（170亿活跃参数，得分1.994）排名高于Qwen3.5-122B-A10B（100亿活跃参数，得分1.960），后者又高于Qwen3.5-35B-A3B（30亿活跃参数，得分1.751）。由于仅来自同一模型系列的三款变体，这应被视为描述性的系列内部模式，而非通用的规模定律。密集模型的对比进一步印证了模型代际、训练数据和后训练选择的重要性，而非仅取决于参数量：Qwen3.5-27B在参数量相近或更少的情况下，其性能显著优于Qwen3-32B。

原始准确率与经安全调整后的排名可能出现分歧。Kimi-k2.5-1T-A32B 在开源模型中原始均值最高（2.174），但经 SV 调整后因安全惩罚较大，排名跌至第 10 位。相反，GPT-5.4 的原始均值并非最高，但其较小的 Delta 值（ ）使其在最终 SV 排名中跻身前三。这些案例表明，仅凭原始正确率不足以用于工业级评估；§5.5 将详细分析这一安全维度。

5.2.1 推理模式对比

除上述默认（非推理）评估外，我们还在思考模式（启用扩展推理/思维链）下测试了 13 个模型。一个显著且一致的规律浮现出来：大多数模型在思考模式下的得分低于非思考模式。表 8 提供了在两种设置下均经过评估的 13 个模型的直接对比。

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模型	非思考模式最终得分	思考模式最终得分	非思考模式	思考模式		思考模式排名
Claude Opus 4.6	2.011	2.027	0.153	0.137	+0.016	1
GPT-5.4	2.071	1.975	0.060	0.191	0.096	2
Gemini 3.1 Pro	2.083	1.965	0.170	0.178	0.118	3
Qwen3.6-Plus	2.073	1.889	0.158	0.314	0.184	4
Qwen3.5-397B-A17B	1.994	1.805	0.116	0.302	0.189	5
Qwen3.5-Plus	1.995	1.792	0.120	0.301	0.203	6
Qwen3-Max	1.974	1.754	0.106	0.329	0.220	7
GLM-5-744B-A40B	1.811	1.724	0.136	0.408	0.087	8
Qwen3.5-122B-A10B	1.960	1.711	0.148	0.352	0.249	9
Kimi-k2.5-1T-A32B	1.929	1.683	0.245	0.513	0.246	10
Qwen3.5-27B	1.870	1.648	0.154	0.346	0.222	11
Qwen3.5-35B-A3B	1.751	1.637	0.152	0.358	0.114	12
MiniMax-M2.5-230B-A10B	1.769	1.421	0.227	0.465	0.348	13

这种下降并非由事实正确性本身的退化导致——多个模型在思考模式下的原始均值与非思考模式相当或略高（例如，Claude Opus 4.6：2.164 对比 2.164；Kimi-k2.5-1T-A32B：2.196 对比 2.174）。相反，是 SV 惩罚急剧扩大：平均值从 0.150（非思考模式）加深至 0.323（思考模式），增加了一倍多。图 4 以来自不同模型的三个代表性示例说明了这一点。

每个案例都呈现相同模式：模型得出了实质上正确的答案，然后进一步阐述，补充了在安全关键点上与知识文本相矛盾的额外背景、建议或技术细节。在非思考模式下，同一模型倾向于生成更短的答案，且答案内容严格限定在源材料范围内。

可能有两个因素导致这一现象：

1. 不安全细节的过度生成。扩展推理会产生更长、更详细的最终答案。在工业领域，额外的阐述增加了安全关键参数上出现事实错误的可能性——一个在非思考模式下可能给出简洁正确答案的模型，在思考时间更长时可能会添加错误的阈值或材料等级。

2. 最终答案中未经证实的阐述。思考模式可能导致最终答案包含听起来合理但未经证实的技术细节，这些细节与源文本中的安全要求相矛盾。即使最终答案在方向上正确，这些矛盾也会被安全评判器标记出来。

我们基于案例证据（图 4）提出这两个因素作为候选解释；严格的因果分解留待未来工作。值得注意的是，这种模式与链式推理能普遍提升性能的常见预期（Wei 等人，2022）背道而驰：在数值阈值精度比多步推理更重要的安全关键领域，扩展推理可能增加而非减少有害错误的发生面。

排名变化揭示了推理能力下的稳定性。Claude Opus 4.6 是唯一一个略有提升（+0.016）的模型，并从非思考模式下的第 4 名跃升至思考模式下的第 1 名。其分数几乎不变（0.153 对比 0.137），这表明其扩展推理能力经过了更好的校准，以避免引入安全关键性错误。在另一端，Kimi-k2.5-1T-A32B 遭受了最大的惩罚加深（从 0.245 到 0.513），表明尽管其在开源模型中拥有最高的原始均值（2.196），但其思考模式却产生了更多的安全违规行为。

这一发现具有实际意义：在工业知识任务上启用思考模式，可能会增加而非降低部署风险，并且使用扩展推理能力的决策应基于特定领域的安全标准进行验证，而非想当然地认为其有益。Claude Opus 4.6（唯一的受益者）与其他 12 个模型之间的差异表明，推理模式训练与安全对齐之间的相互作用在不同供应商之间存在显著差异；这些结果并不支持一种与模型无关的“始终启用思考”策略。

5.3 研究问题 2：结构性盲点在哪里？

我们按能力维度、行业类别以及基于专家组得出的难度，分析了经安全验证调整后的分数，以识别综合排行榜分数在哪些地方隐藏了系统性弱点。

5.3.1 能力维度

在所有被评估的模型中，最稳定的弱点是“标准与术语”（图 5）。其经安全验证调整后的综合均值最低（1.462），并且在完整的 17 个模型矩阵（附录 H）中，它也是每个模型得分最低的能力维度。这是最可靠的能力层面发现，因为该维度有大量数据支撑（610 个条目；占基准测试的 29.8%），这与两个最小的维度不同。

综合均值最高的维度出现在工程计算（2.219）、工艺原理（2.206）以及质量与计量（2.059）。然而，工程计算仅包含22个条目，故障诊断仅31个条目，因此这两个标签的逐维度结论应视为诊断性信号，而非稳定排名。更具鲁棒性的比较应使用两个高支持度维度：工艺原理（528个条目；均值2.206）和标准与术语（610个条目；均值1.462）。两者之间0.745分的差距超过了整体模型排行榜0.689分的极差，表明能力切片效应足够显著，足以实质性影响综合解读。

标准与术语维度表现较弱的一个合理解释是数据源覆盖范围。精确的标准条款、行业特定术语以及技术名称之间的等价关系，在通用网络文本中出现的可能性低于工艺描述或更通用的工程知识。同时，我们无法将数据源覆盖范围与内在任务难度或标签构成完全区分开来：即使相关材料可用，与标准相关的问题也可能更难。因此，我们将这一模式解读为证据，表明标准与术语应被明确评估，而非作为单一因果机制的证明。

安全与合规维度综合得分为2.021。虽然这不是最低的能力维度，但该维度的错误后果尤为严重，因为它们通常涉及阈值、材料兼容性或必需的安全规程；这些案例将在§5.5中进一步分析。选择与替代（1.944）得分居中，这与匹配产品型号、材料等级和使用场景约束的难度相符。每个模型在每个维度的完整得分见附录H。

5.3.2 行业类别

行业层面的结果（图6）显示，模型性能在不同行业垂直领域之间存在显著差异，而这一模式被总体得分所掩盖。经SV调整后的总体均值最高的行业是电子与传感器（1.982）、跨行业（1.962）以及化工与涂料（1.917），而最低的是纺织与皮革（1.675）以及能源与储能（1.662）。我们并不将这些差距解读为纯粹的行业内在难度。它们可能反映了垂直领域难度、文档可用性、来源构成、术语特异性以及采样噪声等多种因素的混合影响。

这些差异足以影响特定垂直领域的部署决策。即使是更强的模型，在其表现最佳和最差的行业类别之间，性能也可能相差约0.3至0.5分。这种不均衡性对采购决策有直接影响：一个在电子规格方面表现良好的大语言模型，在同一部署场景下处理纺织标准时仍可能给出不可靠的答案，这提醒我们不应将单一的总体得分视为质量的全面保证。同时，稀疏类别需要谨慎对待：纺织与皮革类别有49个条目，而能源与储能、安全与消防以及包装与印刷类别各自均不足100个条目。每个模型在每个行业的具体得分见附录J。

5.3.3 难度等级

表9报告了全部17个评估模型按难度分层的结果。标签是通过模型面板构建得出的：如第3.4节所述，条目根据其在异构模型面板上的原始平均得分进行排序，并划分为不同的难度等级。这一设计旨在探究模型面板难度是否有助于诊断当前系统，而非将难度视为独立的人工评定属性。在这种基于模型面板的划分下，简单条目对大多数模型而言接近天花板水平，而困难条目则产生了更显著的排行榜区分度。

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	简单		中等		困难
模型	均值	表现	均值	表现	均值	表现
闭源
Gemini 3.1 Pro	2.716	87.6	2.229	57.6	1.254	28.7
Qwen3.6-Plus	2.807	92.3	2.348	67.5	0.994	21.7
GPT-5.2	2.828	89.1	2.205	51.8	0.824	7.9
GPT-5.4	2.855	91.1	2.301	54.3	0.991	18.9
Claude Opus 4.6	2.815	91.4	2.158	56.4	1.005	20.9
Qwen3.5-Plus	2.790	88.9	2.153	51.7	0.947	18.8
Qwen3-Max	2.817	90.1	2.201	50.2	0.836	14.9
Claude Sonnet 4.6	2.633	79.9	1.970	41.4	0.764	3.5
开源MoE
Qwen3.5-397B-A17B	2.789	91.0	2.204	56.4	0.922	19.0
Qwen3.5-122B-A10B	2.726	88.2	2.177	56.2	0.913	17.8
Kimi-k2.5-1T-A32B	2.676	87.3	2.033	52.9	1.028	22.3
GLM-5-744B-A40B	2.582	82.3	1.943	48.3	0.854	18.6
MiniMax-M2.5-230B-A10B	2.628	83.4	1.881	43.0	0.743	10.4
Qwen3.5-35B-A3B	2.669	86.0	1.888	44.0	0.638	12.0
Qwen3-235B-A22B	2.495	70.2	1.480	19.1	0.473	3.5
开源密集
Qwen3.5-27B	2.772	90.3	2.049	49.2	0.709	12.9
Qwen3-32B	2.490	76.1	1.268	19.3	0.384	4.2

Gemini 3.1 Pro 在困难问题上领先（均值1.254，完美率28.7%）。与GLM-5-744B-A40B相比，其在简单题目上的优势为0.134分，但在困难题目上的优势为0.400分。因此，在我们的评估方案下，困难等分对顶级模型的区分度贡献不成比例地大。

5.4 研究问题3：多语言知识迁移

我们对第5.1节列出的8个模型，在IndustryBench的四种语言版本（中文原版、英文、俄文和越南文，详见第3.5节）上进行了评估。三种目标语言版本是第3.5节所述的语言对齐版本；各语言版本的题目内容保持一致，目标语言版本的题目继承了源题目的能力、行业和难度标签。因此，研究问题3是在固定题目内容下对语言实现方式的受控比较，而非对独立采样的单语基准的评估。中文分数来自表7中的最终（SV）值；英文、俄文和越南文分数采用相同的SV调整协议。所有四种语言版本均使用相同的Qwen3-Max评判流程进行评估。在原始评分环节，评判器仅接收所评估语言的题目、参考答案和模型答案。在SV检查环节，评判器额外接收与该题目关联的原始中文源知识文本；因此，安全违规判断在所有语言中都基于同一源材料，而非基于分别翻译的源文本段落。表10展示了跨语言比较结果。

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模型	中文	英文	俄文	越南文
Gemini 3.1 Pro	2.083	2.124	2.159	2.134	0.076
GPT-5.4	2.071	2.157	2.094	2.103	0.086
Qwen3.6-Plus	2.073	2.176	2.172	2.159	0.103
Claude Opus 4.6	2.011	2.170	2.127	2.082	0.159
Qwen3.5-Plus	1.995	2.130	2.173	2.094	0.178
Qwen3.5-397B-A17B	1.994	2.153	2.185	2.102	0.191
Qwen3.5-35B-A3B	1.751	1.949	1.930	1.923	0.198
Qwen3.5-27B	1.870	2.016	2.090	1.928	0.220

跨语言稳定性。

8模型交集显示出适度的语言敏感性，而非单一语言崩溃。有两个模型在四种语言版本中保持了近乎一致的性能（）：Gemini 3.1 Pro（0.076）和GPT-5.4（0.086）。对于其余六个模型， 的范围在0.103到0.220之间。这些差异相对于完整中文排行榜上观察到的0.689的差异范围来说较为温和，但足以影响模型在头部集群内的排名。

目标语言偏移。

多数模型在至少一个目标语言版本上的得分高于中文源版本。英译中的平均偏移量为+0.128，但这不应被解读为英语具有内在优越性：语言转换会改变措辞、术语明确度或模型最终答案的形式。八款模型中有四款在俄语上的得分高于英语（Gemini 3.1 Pro、Qwen3.5-Plus、Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-27B），这提醒我们不应简单以英语为中心进行解释。总体而言，结果表明多语言表现反映了训练语言覆盖范围、目标语言术语、模型特定生成行为以及语言转换带来的措辞差异等多重因素的共同作用。

核心弱点依然存在。

尽管绝对分数和排名有所变化，但RQ2中报告的主要能力层级模式得以保留：在语言对齐的各版本中，标准与术语仍然是最薄弱的能力维度。这表明标准与术语方面的差距不太可能仅由中文措辞来解释。与此同时，翻译引发的措辞差异仍然是一个混淆因素，即使在经过忠实度审查和对标记项进行人工修正之后也是如此。因此，我们强调跨语言模式与相对稳定性，而非微小的绝对分数差异。

实际意义。

对于跨境工业应用而言，多语言稳定性应被明确评估，而非从单语表现中推断。在本实验中，Gemini 3.1 Pro和GPT-5.4的跨语言差异最小；其低差异度说明了为何在报告单语分数的同时，也应报告跨语言稳定性。

5.5 RQ4：原始准确率能否捕捉安全违规风险？

第4.1节中的安全违规调整捕捉到了一种仅凭原始正确性无法体现的失败模式。原始评分标准衡量的是回答与参考答案的匹配程度，而安全违规检查则考察回答是否违反了基于原始源文档的安全关键约束。这一区别在工业采购中至关重要：一个回答可能相关、流畅且部分正确，但仍可能违反强制性阈值、材料约束、操作条件或安全规程。对于此类情况，将该回答视为普通的局部正确会低估实际风险。

表11总结了全部17个评估模型的模型级安全违规率及其排名影响。在符合安全违规审查条件的非空回答中，整体安全违规率为13.8%。违规现象尤其集中在安全与合规（22.3%）和故障诊断（18.2%）领域，在这些领域中，正确答案往往依赖于精确的安全参数和程序约束。模型级安全违规率范围从2.8%（GPT-5.4）到20.7%（Qwen3-32B）不等。

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排名	模型	安全违规率	原始均值	最终（安全违规）	Delta	排名变化
闭源
1	Gemini 3.1 Pro	12.5%	2.253	2.083	0.170	0
2	Qwen3.6-Plus	14.3%	2.231	2.073	0.158	0
3	GPT-5.4	2.8%	2.131	2.071	0.060	+3
4	Claude Opus 4.6	12.0%	2.164	2.011	0.153	0
5	Qwen3.5-Plus	12.6%	2.115	1.995	0.120	+2
7	GPT-5.2	10.0%	2.142	1.976	0.166	2
8	Qwen3-Max	5.1%	2.080	1.974	0.106	+3
13	Claude Sonnet 4.6	14.4%	2.113	1.807	0.306	5
开源MoE
6	Qwen3.5-397B-A17B	5.5%	2.110	1.994	0.116	+3
9	Qwen3.5-122B-A10B	10.8%	2.108	1.960	0.148	+1
10	Kimi-k2.5-1T-A32B	17.2%	2.174	1.929	0.245	7
12	GLM-5-744B-A40B	12.2%	1.947	1.811	0.136	+2
14	MiniMax-M2.5-230B-A10B	12.7%	1.996	1.769	0.227	1
15	Qwen3.5-35B-A3B	16.5%	1.903	1.751	0.152	0
16	Qwen3-235B-A22B	17.6%	1.827	1.504	0.323	0
开源密集模型
11	Qwen3.5-27B	7.1%	2.024	1.870	0.154	+1
17	Qwen3-32B	20.7%	1.664	1.394	0.270	0

经 SV 调整后的结果从三个方面改变了对模型性能的解读。

SV 调整显著重塑了排行榜。GPT-5.4 展示了低 SV 风险的向上效应：虽然它并非原始分数领先者，但其 SV 率最低（2.8%），惩罚最小（），经 SV 调整后排名上升三位。Kimi-k2.5-1T-A32B 则呈现相反模式。它在开源模型中原始均值最高（2.174），但高 SV 率（17.2%）和大惩罚（）使其排名下降七位。其他模型也表现出类似的排名敏感性：Claude Sonnet 4.6 下降五位，而 Qwen3-Max 和 Qwen3.5-397B-A17B 因 SV 惩罚相对较小而排名提升。因此，SV 调整并非装饰性修正；它改变了用于部署决策的模型排序。

安全可靠性不能简化为原始准确率。高原始性能并不能保证低安全违规风险，而较低的原始排名也不一定意味着更高的 SV 风险。GPT-5.4 与 Kimi-k2.5-1T-A32B 之间的对比尤其具有启发性：一个在原始准确率上并非领先却相对安全，另一个原始分数能力很强但产生了巨大的 SV 惩罚。这表明工业可靠性不仅取决于模型是否拥有相关知识，还取决于它如何处理安全关键约束、不确定性以及基于来源的要求。这些差异可能反映的是后训练、响应校准、拒绝行为和答案风格控制，而不仅仅是原始知识。

低能力与高 SV 率可能叠加。Qwen3-32B 兼具最低原始均值（1.664）和最高 SV 率（20.7%），导致惩罚极大（），最终（SV）得分最低。这代表了一种尤其成问题的部署画像：知识覆盖有限，同时频繁出现安全关键矛盾。对于工业决策支持而言，此类模型需要特别强有力的人工监督，不应仅凭通用能力指标进行选择。

跨 RQ 综合。

这四项研究问题共同表明，IndustryBench 应被解读为一个诊断性基准，而非单一的排行榜。RQ1 显示，在 SV 调整评分下，当前模型远未达到基准饱和。RQ2 将“标准与术语”识别为最持久的能力短板，而 RQ3 表明，这一短板在基准的多语言对齐版本中依然可见。RQ4 进一步指出，安全可靠性是一个独立的评估维度：原始得分相近的模型可能产生截然不同的 SV 惩罚，且高原始准确率本身并不等同于低安全风险。推理模式对比进一步强化了这一观点，因为即便原始得分保持相对稳定，扩展推理也会增加平均 SV 惩罚。

综合来看，这些结果表明，工业模型选择不应依赖原始准确率或单一的聚合得分。与部署相关的评估需要同时考虑原始能力、特定能力短板、多语言稳定性以及安全违规行为，尤其是在目标用例涉及标准、操作限制或安全关键流程时。

6 讨论

IndustryBench 最好被解读为一个诊断性基准，而非单一的排行榜。当工业性能被简化为一个聚合得分时，许多实际重要的区别便会消失。最显著的结构性发现是“标准与术语”差距的持续性：这一能力切片在所有模型中均表现薄弱，而得分较高的切片差异更大，低支持维度则需谨慎对待。因此，工业能力并非单一的标量属性。一个模型可能在面向选择或流程的问题上表现尚可，却仍会在工业从业者所依赖的精确标准、定义和约束语言上失败。

构建流程也揭示了工业级 QA 基准为何需要比通用大模型生成的 QA 流程更扎实的立足点。在基于搜索的验证阶段，此前已通过大模型筛选的条目中有 70.3% 被驳回。这不仅说明生成过程存在噪声，更表明看似合理的工业级问答在作为需要外部证据支撑的主张时，往往经不起推敲。大模型生成对于规模化候选创建仍有价值，但在以标准和产品为根基的领域，必须配合独立验证与人工审核，最终生成的条目才能支撑可靠的评估。

多语言结果进一步表明，翻译不应被视为中立的预处理步骤。我们的多语言设置保留了条目身份，仅改变语言实现形式，而非构建独立的单语基准。这种设计揭示了同一工业内容在不同术语和语言表达下如何引发模型行为的差异。跨语言对齐版本中“标准与术语”持续表现薄弱，说明这一差距并非中文措辞的附带产物。与此同时，绝对分数与排名的变化也提醒我们，不应将翻译后的基准视为完全等价：术语、措辞以及模型特有的回答风格都会影响评估结果。

推理模式对比带来了部署层面的警示。扩展推理通常被认为能提升可靠性，但在我们的设置中，13 个模型里有 12 个在启用思考模式后得分更低，主要原因在于安全违规惩罚加重了。一个合理的解释是：更长的最终回答会创造更多机会，引入缺乏依据的安全关键细节、过度指定的阈值，或与原文冲突的程序性主张。这并不意味着推理本身有害，但它确实表明，推理模式需要在安全感知协议下进行评估，而非默认假设其能提升工业级可靠性。

最后，原始准确率与安全违规风险是两种截然不同的评估信号。安全违规分析表明，强大的原始性能并不能保证低安全风险，并且原始得分相近的模型可能产生截然不同的安全违规惩罚。这种区分对于工业部署至关重要：用户需要的答案不仅要接近参考答案，还必须符合强制性限制、操作要求及安全规程。因此，仅基于准确率的排行榜可能会高估模型在特定场景下的就绪程度——在这些场景中，错误的关键安全细节可能造成实质性损害。

从方法论角度看，这些结果支持将大语言模型作为评判者的评估方法作为一种可扩展的诊断工具——前提是该方法经过验证而非仅凭假设。我们的跨评判者一致性分析以及（针对领域专家的）人工校准研究提供了证据，表明该方案适用于大规模比较，而评判者之间的剩余分歧以及未来的评判者消融研究仍然是重要的局限性。因此，IndustryBench 上的高分不应被解读为部署认证。它们仅表明在受控、基于来源的协议下表现更优；实际工业应用仍需流程控制、特定管辖区的审查以及人工监督。

7 局限性

范围与代表性。

IndustryBench 基于中国国家标准（GB/T）及国内工业电商产品记录。因此，它不代表国际标准体系（例如 ISO、DIN、ANSI）、特定地区的监管制度，或所覆盖源领域之外的采购实践。英文、俄文和越南文版本是对中文源条目的语言对齐转译，而非独立采样的单语基准。因此，多语言结果应被解读为在固定条目内容下关于语言实现敏感性的证据，而非对跨语言和跨司法管辖区的全球工业知识的完整评估。

标签、评判者与稀疏单元。

难度标签源自模型专家组的表现排名（§3.4），应将其理解为基于专家组推导出的难度，而非人工评定的固有难度。能力与行业标签由三模型标注生成，并在出现分歧时由人工裁决；这些是针对本基准的诊断性分类，而非官方行业分类体系。我们使用 Qwen3-Max 作为主要评分裁判，并经过了跨裁判与人工验证（§4.2），但与人类专家或其他评分标准之间仍可能存在残余分歧。构建流程中的多个生成与过滤步骤也使用了 Qwen3-Max，因此可能残留一些构建阶段中模型家族效应的影响。来源锚定、外部搜索验证、阶段级人工审核以及最终的后处理流程减轻了这一担忧，而增加模型多样化的构建检查仍是未来有价值的工作。SV 检测器在分层抽样的 GLM-5 响应样本上经过了专家评审验证，这提供了一种有针对性的检查，但可能无法覆盖跨模型家族的所有违规样式，也无法覆盖所有需要更广泛流程上下文的案例。最后，附录 B 中故障诊断与工程计算两个维度的支持样本量较低，因此这些维度上的均值应视为指示性而非确定性结果。

评估协议与不确定性。

我们报告的分数来自每个模型单次标准化评估运行，因此自助法分析应理解为量化项目抽样不确定性，而非重复运行或解码层面的变异性。附录 I 报告了配对项目级自助法区间，以量化来自有限 2049 项基准样本的不确定性。该分析支持整体性能分层，但也提醒不要过度解读相邻的小排名差异。主要评估协议是零样本和闭卷式：被测试模型仅接收问题，不提供检索、工具、源文本或示例。因此，这些结果不能直接描述检索增强型、工具使用型或智能体型的工业系统。我们也没有报告人类表现基线。一个公平的人类基线很难建立，因为行业专家在回答此类问题时通常会查阅标准、产品手册或文档；禁止查阅不切实际，而允许查阅则会创造一个工具辅助环境，这与我们闭卷式模型协议无法直接比较。

新鲜度、部署与可比性。

国家标准会定期修订、被取代或废止，而验证过程中使用的产品记录或网络证据也可能随时间推移而发生变化。因此，长期复用需要定期刷新（附录 K，ds-7）。在 IndustryBench 上获得高分并不能证明在实际采购中的安全性、合规性或法律适用性。部署仍需流程控制、人工审核以及针对特定司法管辖区的审查。推理模式比较会受到不同供应商实现差异的影响，包括隐藏的推理深度、token 预算、最终答案风格以及安全行为。跨语言比较即使在审核后，仍会受到翻译、术语以及跨语言评判稳健性的影响，因为微妙的措辞差异可能对特定模型或语言有利或不利。

8 结论

我们推出了 IndustryBench，这是一个包含 2049 个条目、基于标准的基准测试，用于评估大语言模型在工业产品交易知识方面的表现。该基准测试基于中国国家标准（GB/T）和国内工业产品记录构建，通过一个包含外部验证的五阶段构建流程进行筛选，并使用经过验证的 Qwen3-Max 裁判（与领域专家对比）进行评估。结合英语、俄语和越南语的对齐版本、详细的构建文档、可直接使用的提示词和代码以及数据集文档，IndustryBench 被设计为一个基于来源的诊断性资源，而非通用的排行榜。对 17 个模型的中文评估以及跨四种语言的 8 个模型交叉评估显示，当前模型远未达到该基准测试的饱和状态（最佳最终 SV 得分：在 0-3 分制下为 2.083 分），标准和术语是最持久的结构性弱点，并且在跨语言对齐版本中仍然可见；此外，不应假设扩展推理能提高安全可靠性：在我们的协议下，思考模式会降低 13 个模型中 12 个模型的得分，这主要是由于更严格的安全违规惩罚，而 SV 调整会以原始分数单独无法体现的方式改变模型排序。未来的工作包括将范围从 GB/T 扩展到国际和特定区域标准，评估检索增强型、工具使用型和智能体系统，进行更广泛的裁判消融实验，并随着标准和产品记录的更新定期刷新该基准测试。总体而言，IndustryBench 表明，工业大语言模型评估应超越总体准确率，转向基于来源、具有安全意识的诊断。

† 作者贡献

项目负责人：

丁亮。

核心贡献者：

白松林、王欣桐¹¹¹通讯作者：hanfeng.wxt@alibaba-inc.com, cb242829@alibaba-inc.com, and zuorui.dl@alibaba-inc.com、于琳琳、陈斌¹¹¹通讯作者：hanfeng.wxt@alibaba-inc.com, cb242829@alibaba-inc.com, and zuorui.dl@alibaba-inc.com、丁亮¹¹¹通讯作者：hanfeng.wxt@alibaba-inc.com, cb242829@alibaba-inc.com, and zuorui.dl@alibaba-inc.com。

贡献者：

徐志昂、盛宇阳、昝长彤、朱晓峰、张一哲、李继儒、郭明泽、邹玲、李亚龙、霍成福。

伦理声明

IndustryBench 基于国家标准文件和公开产品列表构建，但发布的基准仅限于基准问答对、标签、提示词、评估代码以及验证所需的源追溯字段。它不会重新分发完整的 GB/T 文档、原始产品页面、私人通信或个人数据。参与标签审核和翻译质量检查的人工标注人员均按公平市场薪酬标准获得报酬。

可复现性声明

对于每个流程阶段，我们记录了所使用的模型（包括版本）、所有提示词模板、超参数（相似度阈值、评分截止值）以及数据数量。评判提示词全文见附录 D。数据集文档（附录 K，表 21）将文档字段索引到各章节；已知的研究局限性列于第 7 节。数据集、评估脚本以及所有提示词模板将在论文发表后发布。

更广泛影响声明

IndustryBench 旨在通过使知识差距变得可见且可衡量，来提高大语言模型在工业采购部署中的安全性和可靠性。该基准可能被无意中用作训练数据，这将损害其评估有效性；我们要求用户严格将其视为评估资源，不要将其纳入训练或微调语料库。

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• Rein 等人 (2024) David Rein, Betty Li Hou, Asa Cooper Stickland, Jackson Petty, Richard Yuanzhe Pang, Julien Dirani, Julian Michael, 和 Samuel R. Bowman。GPQA：一个研究生级别的防谷歌问答基准测试。载于《第一届语言建模会议》，第1–31页，美国宾夕法尼亚州费城，2024年。URL https://openreview.net/forum?id=Ti67584b98。
• 团队 (2026) Qwen 团队。Qwen3.5：通过原生多模态智能体加速生产力，2026年2月。URL https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5。
• Thakur 等人 (2025) Aman Singh Thakur, Kartik Choudhary, Venkat Srinik Ramayapally, Sankaran Vaidyanathan, 和 Dieuwke Hupkes。评判评判者：评估大语言模型作为评判者的对齐性与脆弱性。载于《第四届生成、评估与度量研讨会论文集》(GEM²)，第404–430页，奥地利维也纳，2025年7月。URL https://aclanthology.org/2025.gem-1.33/。
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• Wang 等人（2026）Ru Wang、Selena Song、Yuquan Wang、Liang Ding、Mingming Gong、Yusuke Iwasawa、Yutaka Matsuo 和 Jiaxian Guo。MMA：在歧义语境下对多模态大语言模型进行基准测试。载于《第三届简约与学习会议（CPAL 2026）论文集》，第 1–22 页，德国图宾根，2026 年。网址 https://openreview.net/forum?id=ywKlmMor0f。
• Wang 等人（2024a）Xiaoxuan Wang、Ziniu Hu、Pan Lu、Yanqiao Zhu、Jieyu Zhang、Satyen Subramaniam、Arjun R Loomba、Shichang Zhang、Yizhou Sun 和 Wei Wang。SciBench：评估大语言模型的大学水平科学问题解决能力。载于《第 41 届国际机器学习大会论文集》，第 235 卷，第 50622–50649 页，奥地利维也纳，2024 年 7 月 21–27 日。网址 https://proceedings.mlr.press/v235/wang24z.html。
• Wang 等人（2024b）Yubo Wang、Xueguang Ma、Ge Zhang、Yuansheng Ni、Abhranil Chandra、Shiguang Guo、Weiming Ren、Aaran Arulraj、Xuan He、Ziyan Jiang、Tianle Li、Max Ku、Kai Wang、Alex Zhuang、Rongqi Fan、Xiang Yue 和 Wenhu Chen。MMLU-Pro：一个更稳健且更具挑战性的多任务语言理解基准。载于《第 38 届神经信息处理系统大会（NeurIPS）论文集》，第 38 卷，第 95266–95290 页，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华，2024 年 12 月。网址 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/hash/ad236edc564f3e3156e1b2feafb99a24-Abstract-Datasets_and_Benchmarks_Track.html。
• Wei 等人（2022）Jason Wei、Xuezhi Wang、Dale Schuurmans、Maarten Bosma、Brian Ichter、Fei Xia、Ed Chi、Quoc V. Le 和 Denny Zhou。思维链提示激发大语言模型的推理能力。载于《神经信息处理系统进展》，第 35 卷，第 24824–24837 页，美国路易斯安那州新奥尔良，2022 年。网址 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Paper-Conference.pdf。
• Xie 等人（2024）钱茜、韩伟光、陈正宇、向若宇、张晓、何月如、孟晓、李栋、戴永福、冯端宇、徐一静、康浩强、匡子舟、袁晨瀚、杨凯来、罗哲恒、张天林、刘志伟、熊国军、邓志阳、蒋月晨、姚志远、李浩航、余洋洋、胡刚、黄佳佳、刘小洋、Alejandro Lopez-Lira、王本友、赖彦钊、王浩、彭敏、Sophia Ananiadou 与黄继民。FinBen：面向大语言模型的全面金融基准。收录于《第38届神经信息处理系统年度会议（NeurIPS）论文集》，第37卷，第95716–95743页，加拿大温哥华，2024年12月。URL https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/hash/adb1d9fa8be4576d28703b396b82ba1b-Abstract-Datasets_and_Benchmarks_Track.html。
• Yang 等人（2025）杨安、李安峰、杨宝松、张北辰、惠彬源、郑波、余博文、高畅、黄成恩、吕晨旭、郑楚杰、刘大义、周凡、黄飞、胡峰、葛浩、魏浩然、林欢、唐嘉隆、杨健、涂建红、张建伟、杨建新、杨佳曦、周静、周靖人、林俊阳、党凯、鲍克勤、杨可欣、余乐、邓良浩、李梅、薛明峰、李明泽、张沛、王鹏、朱勤、门睿、高瑞泽、刘世轩、罗双、李天浩、唐天一、尹文斌、任兴章、王新宇、张新宇、任宣丞、范阳、苏阳、张一昌、张英儿、万宇、刘玉琼、王泽坤、崔泽宇、张珍如、周志鹏与邱子涵。Qwen3 技术报告。arXiv 预印本 arXiv:2505.09388v1，2025年。URL https://arxiv.org/abs/2505.09388。
• Ye 等人（2025）叶嘉怡、王彦博、黄悦、陈东平、张启辉、Nuno Moniz、高天、Werner Geyer、黄超、陈品瑜、Nitesh V. Chawla 与张向阳。正义还是偏见？量化大语言模型作为评判者中的偏见。收录于《第十三届国际学习表征会议》，第5867–5906页，新加坡，2025年。URL https://openreview.net/forum?id=3GTtZFiajM。
• Zhang 等人（2025）Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Xin Zhang, Huan Lin, Baosong Yang, Pengjun Xie, An Yang, Dayiheng Liu, Junyang Lin, Fei Huang 和 Jingren Zhou。Qwen3 Embedding：通过基础模型推进文本嵌入与重排序。arXiv 预印本 arXiv:2506.05176v3，2025 年。网址：https://arxiv.org/abs/2506.05176。
• Zhang 等人（2024）Zhexin Zhang, Leqi Lei, Lindong Wu, Rui Sun, Yongkang Huang, Chong Long, Xiao Liu, Xuanyu Lei, Jie Tang 和 Minlie Huang。SafetyBench：评估大语言模型的安全性。载于《第 62 届计算语言学协会年会论文集（第一卷：长论文）》，第 15537–15553 页，泰国曼谷，2024 年 8 月。网址：https://aclanthology.org/2024.acl-long.830/。
• Zheng 等人（2023）Lianmin Zheng, Wei-Lin Chiang, Ying Sheng, Siyuan Zhuang, Zhanghao Wu, Yonghao Zhuang, Zi Lin, Zhuohan Li, Dacheng Li, Eric P. Xing, Hao Zhang, Joseph E. Gonzalez 和 Ion Stoica。使用 MT-Bench 和 Chatbot Arena 评判“大语言模型作为评判者”。载于《第 37 届国际神经信息处理系统会议论文集》，第 46595–46623 页，美国路易斯安那州新奥尔良，2023 年。网址：https://openreview.net/forum?id=uccHPGDlao。
• Zhou 等人（2025）Xiyuan Zhou, Xinlei Wang, Yirui He, Yang Wu, Ruixi Zou, Yuheng Cheng, Yulu Xie, Wenxuan Liu, Huan Zhao, Yan Xu, Jinjin Gu 和 Junhua Zhao。EngiBench：评估大语言模型工程问题解决能力的基准。arXiv 预印本 arXiv:2509.17677v1，2025 年。网址：https://arxiv.org/abs/2509.17677。

附录概述。附录遵循正文工作流程，提供因篇幅过长或过于详细而无法内嵌的材料：第 4 阶段搜索查询生成提示词（§A）；数据集标签分布（§B）；翻译与忠实度审查提示词（§C）；完整的原始评分评判提示词（§D）；安全违规审查提示词（§E）；成对评判一致性及人工-评判评分分布（§F–§G）；自助法置信区间与配对评分差异比较（§I）；经安全违规调整后的完整能力与行业评分矩阵（§H–§J）；以及数据集文档（§K）。

附录 A 第 4 阶段搜索查询生成提示词

基于搜索的事实核查阶段（第4阶段，§3.2）使用 Qwen3-Max 为每个问答对生成3条结构化搜索查询。以下提示词是所使用的精确模板；占位符 `${question}` 和 `${answer}` 在运行时根据每个项目填充。

查询生成后，通过 Google 搜索 API 执行这3条查询中的每一条，每条查询检索前5个结果。然后，Qwen3-Max 进行第二轮处理，汇总检索到的结果，做出二元事实性判断（已证实 vs. 未验证）。

附录B 基准测试数据分布

本节以表格形式列出了所发布基准测试的标签分布：有多少项目落入每个难度三分位、能力维度和行业类别。这些计数并非模型得分；它们描述的是数据集构成（参见§3.4）。与正文中的表3一起，它们使读者能够判断平衡性、稀疏性以及哪些单元格的统计数据会存在噪声。

B.1 难度分布

难度是通过对项目按评审团平均模型得分进行排序，并划分为三个三分位（简单/中等/困难）来分配的，因此这种划分在结构上大致是等大小的（表12）。

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难度	数量	百分比
简单	678	33.1
中等	726	35.4
困难	645	31.5
总计	2,049	100.0

B.2 能力维度分布

能力标签反映了每个项目主要测试的、与采购相关的技能；我们保留了自然的长尾分布（表13）。两个最小的单元格——故障诊断和工程计算——在任何按维度汇总的数据中都应谨慎解读（参见§7）。

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能力维度	数量	百分比	评估重点
选型与替代	649	31.7	模型选择、替代推荐、性能比较
标准与术语	610	29.8	国家标准引用、行业术语、技术规范
工艺原理	528	25.7	工艺流程、参数与结果关系
安全与合规	116	5.7	安全标准、风险缓解、法规遵从
质量与计量	93	4.5	测试方法、质量指标、测量标准
故障诊断	31	1.5	症状分析、故障排查逻辑、维修方案
工程计算	22	1.1	数值计算、参数估计、公式应用

B.3 行业类别分布

行业类别是通过对问题内容进行推断得出的，标注流程与能力标签所用的三模型标注程序相同；频次反映的是数据来源覆盖范围和发布采样情况，并非刻意设计的均衡分布（表 14）。

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行业类别	数量	百分比
机械与五金	477	23.3
化工与涂料	405	19.8
电子与传感器	333	16.2
电气与电力	239	11.7
跨行业	190	9.3
冶金与采矿	121	5.9
能源与储能	85	4.1
安防与消防	75	3.7
包装与印刷	75	3.7
纺织与皮革	49	2.4

附录 C 多语言翻译细节

我们使用单一翻译提示词（如下所示）为每个中文（问题，答案）对构建英语、俄语和越南语的语言对齐版本，然后使用另一个模型进行第二轮忠实度审查。在审查量表中得分低于最高分的条目将进入人工编辑队列；相关比率在 §3.5 中报告。

Gemini 3.1 Pro 运行翻译提示词；GPT-5.4 运行 1–5 分的忠实度审查（提示词如下所示）。

审查得分低于 5 分的条目进入人工审查队列。各目标语言的人工审查条目数量：英语 49 条（2.4%），俄语 29 条（1.4%），越南语 20 条（1.0%）。具备工业领域专业知识的人工审查员通过将目标语言的问题和答案与中文原文进行比对，最终确定被标记的条目。

附录 D 评判提示词

该基准测试在 §4.2 的验证之后，使用单一主评判模型（Qwen3-Max）；下方方框内复现了确切的提示词，以便在相同的 API/模型版本下评分可复现。占位符 ${question}、${answer} 和 ${llm_answer} 在运行时按每个条目填充。中文提示词用于中文基准测试；英文提示词用于英文及其他已发布的翻译版本。

附录 E 安全违规审查提示词

§4.1 中描述的逐项安全违规（SV）检查使用一个专用的提示词，该提示词与评分标准评判模型的提示词是分开的。使用相同的骨干模型（Qwen3-Max），但任务框架仅聚焦于模型回答是否与源知识文本中的安全关键要求相矛盾。占位符 ${question}、${ground_truth}、${knowledge_text} 和 ${model_response} 在运行时按每个条目填充。

附录 F 成对评判模型一致性

对于三项评判模型研究（§4.2.1）中使用的六个模型，表 15 报告了不同评判模型对相同回答的成对一致性。“一致性”指 0–3 分制的精确匹配； 指相差一分以内的比例；高差异对（ ）较为罕见，并驱动了加权 和 Spearman 。目标是表明评判模型间的可靠性在测试的模型中是稳定的——即评判协议在评分“更难”或“更易”的模型输出时不会失效。

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模型	评判模型对	一致性
闭源
Gemini 3.1 Pro	J1–J2	68.5%	93.5%	0.616	0.720
	J1–J3	75.3%	98.0%	0.750	0.814
	J2–J3	72.6%	93.3%	0.656	0.751
Claude Opus 4.6	J1–J2	71.6%	95.4%	0.676	0.775
	J1–J3	75.5%	98.3%	0.765	0.840
	J2–J3	70.6%	93.6%	0.662	0.775
Qwen3.5-Plus	J1–J2	70.3%	95.5%	0.688	0.792
	J1–J3	76.3%	98.3%	0.782	0.846
	J2–J3	72.5%	95.1%	0.709	0.813
Qwen3-Max†	J1–J2	70.0%	98.0%	0.719	0.826
	J1–J3	75.1%	98.3%	0.780	0.865
	J2–J3	69.3%	94.4%	0.693	0.815
开源 MoE
GLM-5-744B-A40B	J1–J2	71.6%	95.4%	0.666	0.764
	J1–J3	76.5%	98.5%	0.767	0.833
	J2–J3	74.1%	95.5%	0.697	0.795
开源密集模型
Qwen3.5-27B	J1–J2	74.0%	98.2%	0.755	0.834
	J1–J3	68.3%	95.5%	0.665	0.767
	J2–J3	72.8%	94.2%	0.697	0.794

在所有测试模型中，J1–J3 配对（Qwen3-Max 与 Claude Opus 4.6）始终取得最高且最紧凑的比率。这一模式在不同特性的模型上保持稳定，证实评分系统的可靠性不受被评估模型自身属性的干扰。

附录 G 人类与评判模型的分数分布

人类验证样本（§4.2.2）不仅允许直接比较分数分布。表 16 比较了领域专家与 J1（Qwen3-Max）在相同的 198 个（问题、参考、回答）三元组上的表现。

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	人类		J1（Qwen3-Max）
分数	计数	百分比	计数	百分比
0	27	13.6	28	14.1
1	22	11.1	26	13.1
2	6	3.0	22	11.1
3	143	72.2	122	61.6
均值	2.34		2.20

J1 给出的满分更少（61.6% 对比 72.2%），而部分得分（分数 2：11.1% 对比 3.0%）更多，因此均值更低（2.20 对比 2.34）。因此，在此样本上，J1 是比领域专家更严格的评分者——这是一种保守偏差，反而使得报告的模型分数更难被抬高，而非更容易。边际分布应与表 6 中的精确匹配率一同解读。

附录 H 能力维度分数（完整版）

表 17 报告了按能力维度划分的、经 SV 调整后的最终分数（0–3 分制），汇总了该维度下所有中文回答项。列出了全部 17 个被评估模型（8 个闭源、7 个 MoE、2 个密集模型），与正文排行榜（表 7）一致。粗体表示所列模型中的列最大值；阴影区分闭源 API、开源 MoE 和开源密集模型系列（与表 7 惯例相同）。

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模型	标准与术语	工艺原理	选用与代用	安全与合规	质量与计量	故障	计算
闭源
Gemini 3.1 Pro	1.756	2.357	2.113	2.139	2.258	2.300	2.364
Qwen3.6-Plus	1.649	2.461	2.071	2.397	2.161	2.097	2.500
GPT-5.4	1.573	2.398	2.187	2.371	2.161	2.419	2.182
Claude Opus 4.6	1.624	2.282	2.123	2.081	2.100	1.909	2.318
Qwen3.5-Plus	1.549	2.310	2.082	2.207	2.065	2.323	2.318
GPT-5.2	1.479	2.346	2.029	2.342	2.075	2.419	2.312
Qwen3-Max	1.500	2.377	2.040	1.922	2.151	2.452	2.318
Claude Sonnet 4.6	1.406	2.084	1.887	1.921	2.039	1.930	2.203
开源 MoE
Qwen3.5-397B-A17B	1.548	2.275	2.079	2.371	2.151	2.194	2.227
Qwen3.5-122B-A10B	1.516	2.312	2.029	2.069	2.151	1.903	2.500
Kimi-k2.5-1T-A32B	1.612	2.169	1.998	1.940	2.215	1.645	2.045
GLM-5-744B-A40B	1.502	2.114	1.775	2.017	2.043	1.774	2.182
MiniMax-M2.5-230B-A10B	1.386	2.070	1.849	1.759	1.871	1.839	2.318
Qwen3.5-35B-A3B	1.209	2.200	1.798	2.034	2.054	1.742	1.909
Qwen3-235B-A22B	1.158	1.806	1.549	1.390	1.790	1.534	1.826
开源密集模型
Qwen3.5-27B	1.358	2.269	1.924	2.150	2.130	1.862	2.091
Qwen3-32B	1.031	1.679	1.459	1.310	1.602	1.567	1.955

每一列的平均值表示该能力维度内各项在经过 SV 调整后的均值；项目数量较少的维度（附录 B）应比高频维度更谨慎地解读。

附录 I 最终（SV）得分的自助法置信区间

为了量化有限基准样本带来的不确定性，我们在中文基准上运行了配对项目级自助法。在每次重复中，我们使用有放回的方式重新抽样 2,049 个项目索引，并使用相同的重抽样索引为每个模型重新计算最终（SV）得分。使用相同的索引可以保留模型间逐项目的相关性，使得配对得分差异比独立的逐模型区间更具信息量。

表 18 报告了每个模型的 95% 置信区间半宽。这些区间描述的是对项目重抽样的敏感性，而非运行间、解码、提示词或裁判抽样的方差。表 19 报告了排名前九的模型的配对自助法差异检验，这些模型之间的排名差异最容易被过度解读。

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排名	模型	最终（SV）得分	95% 置信区间半宽
闭源
1	Gemini 3.1 Pro	2.083
2	Qwen3.6-Plus	2.073
3	GPT-5.4	2.071
4	Claude Opus 4.6	2.011
5	Qwen3.5-Plus	1.995
7	GPT-5.2	1.976
8	Qwen3-Max	1.974
13	Claude Sonnet 4.6	1.807
开源 MoE
6	Qwen3.5-397B-A17B	1.994
9	Qwen3.5-122B-A10B	1.960
10	Kimi-k2.5-1T-A32B	1.929
12	GLM-5-744B-A40B	1.811
14	MiniMax-M2.5-230B-A10B	1.769
15	Qwen3.5-35B-A3B	1.751
16	Qwen3-235B-A22B	1.504
开源 Dense
11	Qwen3.5-27B	1.870
17	Qwen3-32B	1.394

逐模型置信区间重叠是保守的：在此条件下，排名 1 至 6 形成一个单一的重叠簇，尽管排名第 1 与排名第 6 之间的分数差距（0.089）远大于任一模型置信区间半宽。针对每对模型分数差异的配对自助法区间，使用共享的题目重抽样，直接评估观察到的差距是否仍然与零分离。表 19 报告了前九名模型的这种配对比较，该比较基于同一组题目级别的重复样本计算得出。

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排名	模型	R1	R2	R3	R4	R5	R6	R7	R8	R9
1	Gemini 3.1 Pro	—	–	–	–	✓	✓	✓	✓	✓
2	Qwen3.6-Plus		—	–	–	–	✓	✓	✓	✓
3	GPT-5.4			—	–	✓	–	✓	✓	✓
4	Claude Opus 4.6				—	–	–	–	–	–
5	Qwen3.5-Plus					—	–	–	–	–
6	Qwen3.5-397B-A17B						—	–	–	–
7	GPT-5.2							—	–	–
8	Qwen3-Max								—	–
9	Qwen3.5-122B-A10B									—

表 19 的左上角区域完全由 – 条目组成，表明前四名模型在 95% 置信水平下，通过配对题目级别自助法无法可靠区分。在这个前沿组之外，模式变得复杂：从前三名到第 7 至第 9 名的一些较大差距仍然保持分离，而几个相邻的中上游比较则不然。在表 18 的逐模型题目级别置信区间下，排名最低的两个模型与前十五名分离；这应被解读为题目抽样证据，表明存在广泛的分层，而非关于跨运行或评估设置的普遍排序的主张。

附录 J 行业类别得分（完整版）

表20与表17结构相同，但按行业类别标签汇总了经SV调整后的最终得分。由于各行业类别的样本支持量不均衡（见表14），行业间的差异既反映了垂直难度，也反映了稀疏单元格中的采样噪声。

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模型	机械与五金	化工与涂料	电子与传感器	电气与电力	跨行业	冶金与矿业	能源	安防与消防	包装与印刷	纺织与皮革
闭源模型
Gemini 3.1 Pro	2.055	2.104	2.247	1.954	2.212	2.083	1.857	1.947	2.133	1.735
Qwen3.6-Plus	2.092	2.064	2.210	2.013	2.189	2.008	1.821	1.920	2.133	1.612
GPT-5.4	2.122	2.054	2.171	2.059	2.137	1.810	1.906	2.093	1.987	1.878
Claude Opus 4.6	2.013	2.021	2.140	2.013	2.071	1.884	1.885	1.865	1.986	1.556
Qwen3.5-Plus	2.010	2.027	2.078	1.928	2.037	1.967	1.706	2.013	1.947	1.776
GPT-5.2	1.959	1.967	2.110	1.945	2.061	1.787	1.903	2.036	1.809	1.882
Qwen3-Max	1.990	1.978	2.042	1.962	2.105	1.868	1.624	1.904	2.040	1.755
Claude Sonnet 4.6	1.848	1.789	1.966	1.699	1.962	1.693	1.490	1.503	1.808	1.706
开源MoE模型
Qwen3.5-397B-A17B	1.966	2.094	2.123	1.893	2.037	1.826	1.729	2.014	1.946	1.796
Qwen3.5-122B-A10B	1.910	1.968	2.127	1.895	2.068	1.785	1.702	2.013	2.080	1.755
Kimi-k2.5-1T-A32B	1.947	1.985	2.045	1.794	2.053	1.950	1.647	1.720	1.880	1.510
GLM-5-744B-A40B	1.774	1.941	1.780	1.710	1.921	1.760	1.682	1.893	1.827	1.592
MiniMax-M2.5-230B-A10B	1.771	1.849	1.898	1.660	1.746	1.648	1.553	1.560	1.880	1.653
Qwen3.5-35B-A3B	1.696	1.826	1.830	1.622	1.952	1.620	1.536	1.827	1.747	1.583
Qwen3-235B-A22B	1.590	1.539	1.606	1.386	1.503	1.400	1.219	1.367	1.441	1.309
开源稠密模型
Qwen3.5-27B	1.878	1.970	1.916	1.769	1.946	1.672	1.695	1.838	1.843	1.729
Qwen3-32B	1.404	1.386	1.596	1.256	1.437	1.289	1.212	1.360	1.338	1.184

附录K 数据集文档

本附录记录了在八个标准领域（ds-1 至 ds-8）发布的基准数据集，涵盖动机、构成、收集过程、预处理与标注、预期用途、分发、维护和局限性。读者可从表 21 开始，在正文中定位每个领域的叙述性说明；下文 ds-1 至 ds-7 段落将内容集中重述，以提供自包含的数据集文档。ds-8 指向第 7 节中关于局限性的完整讨论。

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领域	主要位置
ds-1 动机	第 1 节、第 2 节
ds-2 构成	第 3.4 节；附录 B 中的分布情况
ds-3 收集过程	第 3.1 节、第 3.2 节、第 3.3 节
ds-4 预处理与标注	第 3.3 节、第 3.4 节
ds-5 预期用途	第 4 节、第 5 节；评判提示词见附录 D
ds-6 分发	可复现性声明；以下发布条款
ds-7 维护	以下版本控制与刷新策略
ds-8 局限性	第 7 节（权威来源）；下文简要概述

ds-1. 动机。

IndustryBench 的创建是为了填补工业产品交易知识评估资源的空白。现有基准侧重于通用知识、学术工程或消费者电子商务；没有一个能系统性地评估工业采购中所需的、基于应用和标准化的专业知识。该数据集由阿里巴巴集团淘宝天猫的多模态与工业 AI 团队创建。

ds-2. 构成。

该数据集包含 2,049 个中文开放式问答对，并配有英文、俄文和越南文的语言对齐版本。每个实例由一个问题、一个参考答案和三个分类标签组成：能力维度（7 类）、行业类别（10 类）和难度级别（3 类）。该数据集不包含任何个人身份信息、冒犯性内容或受隐私限制的数据；所有源材料均来自公开的国家标准和仅包含技术规格的产品列表。

ds-3. 收集过程。

问题和参考答案是通过使用中国国家标准（GB/T）文档片段以及工业电商平台的结构化产品记录，对 Qwen3-Max 进行提示词生成而得到的。随后，构建过程遵循了第 3.2 节中描述的五阶段质量流水线：基于源文档的生成、语义去重、基于大语言模型的质量筛选、针对独立网络来源的搜索式事实核查，以及结合答案优化的深度验证。人工标注员参与了迭代式提示词优化、各阶段质量审计、标签分歧解决以及翻译审核。标注员均按公允市场薪酬标准获得报酬。

ds-4. 预处理、清洗与标注。

已发布的评测基准，在经过筛选、发布采样和最终后处理后，其规模约占最初生成候选总量的 0.9%。后处理包括精确匹配去重（移除了 25 项）和悬空引用检测（移除了 9 项）。能力标签和行业标签由三个模型（Gemini 3.1 Pro、Qwen3-Max、Claude Opus 4.6）的共识结果分配，对于缺乏多数一致意见的 150 项，则由人工进行裁决。难度标签则根据模型面板的性能三分位数得出（§3.4）。

ds-5. 用途。

该数据集旨在评估大语言模型在工业品交易知识方面的能力，包括横向模型对比、特定领域弱点的诊断定位，以及领域微调或检索增强系统的评估。用户应注意，该评测基准基于中国国家标准；国际标准体系（ISO、DIN、ANSI）尚未纳入。该数据集不应被用作训练数据，否则将损害其评估有效性。

ds-6. 分发。

该数据集、评估脚本以及所有提示词模板将在论文发表后，以宽松的开源许可证形式公开发布。该数据不存在任何出口管制或访问限制。

ds-7. 维护。

该数据集将由编写团队维护。我们计划定期更新，以扩大多语言覆盖范围、纳入更多行业类别，并在国家标准修订时更新问题。将采用版本管理方案追踪所有变更；社区反馈和错误报告将通过数据集的公共仓库接收。

ds-8. 局限性。

权威的局限性讨论见第7节。除了范围（以GB/T为中心）、模型推导的难度、残留的评判方差和稀疏单元之外，请注意，四种语言的多语言结果仅针对在中文、英文、俄文和越南文上均产生有效输出的8个模型交集进行报告（表10，第5.4节）；不应根据我们报告的数字推断该交集之外模型的跨语言性能。