长上下文推理（LCR）

题目覆盖学术论文、公司文件、政府咨询、法律文件、行业报告与营销材料等长文档类型。

每题要求跨多个分散段落进行多步推理与综合，目标是区分真实长文理解和简单信息抽取。

• 在长文档中定位分散证据。
• 连接跨章节、跨材料的信息并完成多步推理。
• 生成明确、可核对的开放式答案。

• 为每道题提供对应长文档集合，输入长度处于 10k 至 100k Token。
• 保留文档的领域结构与格式，让模型在完整上下文中作答。
• 每题配有标准答案，用于判断语义等价性。
• 每道题独立运行 3 次。

• 模型阅读文档和问题，从不同位置提取相关信息。
• 模型完成必要计算、排序或综合后提交一个开放式答案。
• 判分模型比较提交答案与标准答案是否等价。

• 每题采用通过/未通过判定。
• 答案被判定与标准答案等价时记为通过。
• 最终成绩是 100 道题、每题 3 次运行的平均通过率。

• 报告平均通过率及随发布日期的变化。
• 报告完整评测的输入、推理和答案 Token 用量。
• 报告完整评测成本，并按输入、推理和答案成本拆分。

• 开放式答案依赖语义等价判分模型的判断。
• 文档范围集中在列出的专业材料类型，不能代表全部长上下文场景。
• 大上下文窗口只表示容量，不保证在本评测中获得高分。