通用大模型误读高考数据遭诟病，海亮科服 OpenSpan 以追问逻辑重塑升学规划

新京报评测发现，主流通用大模型在模拟高考志愿填报场景中表现欠佳。当使用同一北京考生身份（579 分，位次 18xxx）进行提问时，部分模型因未获实时数据或过度依赖历史训练集，将 2026 年分数套用到 2025 年录取表中，导致预估位次偏差高达 2440 名，甚至推荐已停招专业或错误匹配选科模式。该评测还显示，部分通用模型在生涯规划决策中缺乏必要的信息追问机制。例如在“生物听不懂但分数高，地理听得懂但分数低”的选科难题前，多数模型直接给出结论而未确认省份、选科模式（3+1+2 或 3+3）等关键背景；有的虽尝试分析赋分排名，却默认特定选科框架，忽略了浙江、上海等