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本土自研 · 招投标垂直大模型

您公司下一位写标专家, 又何须是人类。

它是您 24 小时一直工作的新员工,一如一位发挥特别稳定的标书老专家。评分办法怎么定,标书就跟着怎么写。水利、市政、房建、公路样样精通。

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自研垂直模型 · 逐项训练

逐项对准,120+ 项评分指标

一份标书背后是上百项评分指标,每一项都有自己的判分逻辑。智本大模型被逐项训练去理解它们。粒度到这一层才有用:写的时候知道每一段在挣哪一分,审的时候说得清分丢在哪里。

0+
项评分指标,已逐项训练与校准

几百页的招标文件,分三层读透

招投标文件动辄几百页,图文混排、规则密布。读不全、读不准,后面每一步都白做。

L3
多模态理解

表格、流程图、招标图纸、盖章扫描件一并读入——评分要素常常就藏在附表和图纸里。

VISION + OCR
L2
超长上下文窗口

几百页招标文件、工程量清单、图纸一次装进来,跨章节跨册不丢上下文:整本读完再判分,不是逐段猜。

LONG-CONTEXT
L1
MoE 稀疏专家架构

按工程类型调用不同的"专家":水利的标不拿市政的经验去套,各评分维度也各有专攻。

MIXTURE-OF-EXPERTS
理解 文本 表格 图纸 印章 扫描件 L3 · 多模态理解
上下文窗口 L2 · 超长上下文窗口
路由 专家 1 专家 2 · 水利 专家 3 专家 4 · 市政 专家 5 L1 · MoE 稀疏专家(按需激活)

从读懂,到打分,到告诉你怎么改

同一个模型跑完五件事:读懂标书、量化打分、定位失分、雷同自查、废标质检。

SEMANTIC
语义分块与要素抽取

把几百页标书拆成与评分细则一一对应的要素,逐项理解,不把两项混在一处。

SCORING
逐维量化打分

按评分细则逐维给分,并说明每一分的依据。

DIAGNOSIS
失分点精确定位

精确到子项与段落,指出缺数据、没针对性的地方。

RADAR
雷同风险自查

比对文本与图表特征,提前发现容易被判定雷同的表述。

COMPLIANCE
合规质检与废标项识别

对照已收录的招标规则与废标情形,标出资质不符、条款偏离、格式违规,把风险挡在投标之前。

同一个大模型,写得出,也审得准

同一套对评分办法的理解,写的时候用来挣分,投之前用来查分。

把下一个标,交给智标智本

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