AI 填志愿实测翻车：海亮 OpenSpan 用「画像前置」架构拿下 2.73 分碾压通用大模型
新智元 · wechat · 2026-11-05
新京报记者用同一考生身份实测 6 款主流 AI 填志愿，发现普遍翻车：有的拿 2026 年分数查 2025 年一分一段表、位次偏差 2440 名；有的推荐已停招专业、混淆冲稳保档位。新智元据此延伸探讨垂类生涯大模型与通用模型的差距。
核心差异：通用大模型「答在前问在后」，海亮科服的 e生涯/OpenSpan 则是画像前置——系统先追问省份、选科模式、成绩排名和专业方向，信息不足宁可不答。技术上有两个亮点：
- 模型无关设计：不绑定底座，意图识别用强推理模型、高频检索用低成本模型、图文用多模态模型，可热切换
- Agentic Skill Runtime：8 大类规划场景、20 余个细分方向封装为可插拔 Skill，配统一路由中枢，政策变更只更新知识不重训模型
评测数据：幻觉抑制测试通过率 88%，领先豆包 14 个百分点、DeepSeek 30 个百分点；专家评测得分 2.73/3，豆包 1.9、DeepSeek 2.0，画像维度领先 1.58 分、推理维度领先 0.90 分。支撑体系是混合 RAG 加四层安全防护，以及授权下跨小学到高中的动态成长档案——时间维度上的数据壁垒。
文章最后类比医疗赛道：垂类能否存活，取决于是否握有通用模型拿不到的专家工作流、校验知识库和长期数据。
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