第 4 卷

文件数据读取

Kimi k1.5

Claude 3.5 sonnet

能够快速读取文件数据，并很好地完成了数据读取及提取

整理成可视化数据表格，但任务，没有漏数据指标，数据

填入数据有所缺失。

逻辑性很好

结论

DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 sonnet一次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。

Open AI o3mini能够更加高效地完成数据提取任务，输出表格准确，但暂不支持附件上传，文件读取依靠粘贴稍显不便；Kimi k1.5文

文本数据集成

任务提示词 1、分别阅读约7000token和15000token的文

【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读本内容，测试模型对中、长文本处理效果文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排

2、整理集成可视化的数据表格序（直接分析并输出结果，不使用python）

3、按照日期规范排序

DeepSeek R1Open AI o3mini

长文本（ 15000token）：

长文本（15000token）：暂时反应迅速，高效提取文本中

无法给出答复。

数据，输出格式规范的数据

表格，但集成数据维度仍然

文本数据集成

Claude3.5sonnet

一般文本（7000token）：

能够准确提取文本数据，并

整理成可视化图表，表格文

字简洁，没有提及文本中的

环比和同比数据。

长文本（15000token）：

长文本粘贴后会自动形成文

件，能够准确集成文本数据

表格，但数据维度有限。

结论

一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；

长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepSeek R1无法完成任务；

Kimik1.5

一般文本（7000token）：

能够快速提取文本数据，并整

理成可视化数据表格，数据准

确，所提取数据维度不够全面。

长文本（15000token）：同

样能够高效准确地提取文本中

数据，较一般长度文本所集成

数据维度反而更加全面。