司马阅一直在升级，这次升级后，我们将司马阅和主流的AI大模型再做一次测评。这次极端测评，主要pk各大模型对复杂文档处理的精确度。

我们选取的依然是这份专业的行业报告：《中国生成式AI开发者洞察》，共58页，信息量很大、数据复杂，几乎每一页都有图表，且数据具有隐秘性和迷惑性。

我们准备了3个问题，现在开测！

第1个问题：“生成式AI开发者职位中，哪三类最多，用表格呈现出来。”

我们先来问司马阅，司马阅快速理解并回答：资深研发人员占比34.6%，初级研发人员占比14.5%，技术总监占比12.2%。

我们看看原文档，的确是这三类职位，且数据一一对应，回答准确无误。

再来看豆包怎么回答，豆包回答的职位是：初级研发人员、资深研发人员、产品经理，职业与原文件不符，且把初级研发人员和资深研发人员的占比数据搞反了。

接着问通义千问，通义千问给出的职位是算法工程师、产品经理、大模型开发，三个职位全错，对应的数据自然也是错误的。

接着我们问Kimi，Kimi的回答是初级研发人员、产品经理、算法工程师，与原文件的前三类职业有差别，且读取的数据也是全错。

接下来问的是腾讯元宝，腾讯元宝回答对了资深研发人员和初级研发人员，前两类的数据也是正确的，但是它给出的第三类职位是产品经理，而原文中是技术总监，结果不完全正确。

接着我们问文心一言，文心一言给的占比数据是对的，但是三个职位全部对应错误，所以结果不准确。

接下来我们来问ChatGPT,ChatGPT给出的回答是算法工程师、产品经理、自然语言处理，职位和占比全错。

第1个问题测试完毕，接着进行第二轮测试。

第2个问题：“数字人和机器人在生成式AI开发者研究方向中分别占比是多少？”

首先来看司马阅是怎么回答的，数字人和机器人的占比分别是4.7%和4.0%，看看原文，回答准确。

接着来问豆包，豆包给出的答案是9.1%和6.7%，两个数据均错误。

接着我们来问通义千问，通义千问回答的占比都是4.0%，只回答对了机器人的占比。

接着我们问Kimi，Kimi的回答是数字人占比4.7%，机器人占比2.0%，只回答对了数字人的占比。

再看看腾讯元宝，腾讯元宝无法回答。

接着我们问文心一言，文心一言同样无法回答这个问题。

接下来我们来问ChatGPT,ChatGPT给出的回答是数字人占比6.0%，机器人占比4.0%，只回答对了机器人的占比。

第3个问题：“百川大模型和360智脑在开发者使用频率中分别占比”

来看看司马阅的回答，司马阅给出的答案是百川大模型的使用占比为4.0%，360智脑的使用占比为1.5%，原文也是这两个数据，回答正确。

再来看豆包怎么回答，豆包的回答是0.5%和1.9%，两个数据均和原文对不上。

接着问通义千问，通义千问无法给出百川大模型和360智脑在开发者使用频率中的占比。

接着我们问Kimi，Kimi的回答是百川大模型占比1.2%，360智脑占比1.3%，与原文差别较大。

接下来问的是腾讯元宝，腾讯元宝无法找到相关内容，提取信息失败。

接着我们问文心一言，文心一言说了很多，但同样无法直接给出占比。

接下来我们来问ChatGPT,ChatGPT给出的占比分别是4.0%和3.2%,百川大模型的使用占比回答正确，360智脑的使用占比错误。

3个问题测评下来，司马阅在对复杂文档处理的精确度上仍然具有领先的优势，这得益于DocMind文档智能大模型。

DocMind是司马阅自研文档智能大模型，基于Transformer结构，融合深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等技术的文档理解预训练模型，DocMind能够处理富文本文档中的复杂结构和视觉信息，提高信息抽取的准确性。

经过DocMind处理过的文档，然后通过大语言模型进行自然语言交互，相当于DocMind为大语言模型提供了更有价值的语料，最终回答精准度和实用性更高，也更适用于严肃商业应用场景。

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