任务域决策包
多针检索是 Sonnet 4.6 的能力断崖
c
我需要从 300 页技术报告中提取关键事实
r
locate@document_analysis/long_pdf_extraction
C'
多章节交叉引用和引用精度用 Opus 4.8。单次结构化提取且成本敏感用 Sonnet 4.6。无论模型如何，输出都必须回源验证。
OCG Lab任务域决策系统
D4
文档分析 / 长 PDF 提取
@document_analysis/long_pdf_extraction
返回任务域
决策栈
使用
structured PDF, single extraction pass, cost-sensitive
claude/sonnet-4.6使用
multi-section cross-reference, citation accuracy required, >100 pages
claude/opus-4.8避免
output will be used without manual verification
openai/gpt-5.5验证
any model output used for citation
human认知转移
模型层| ID | 关系 | 执行体 | 结果 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| CT-D4-001 | locate@cross_section | claude/opus-4.8 | 已接受 | strong multi-needle retrieval; improved citation precision; cheaper token cost in workflow tests |
| CT-D4-002 | locate@cross_section | claude/sonnet-4.6 | 有边界 | matches Opus on single-pass structured docs; degrades on multi-needle retrieval |
| CT-D4-003 | validate@citation | openai/gpt-5.5 | 拒绝 | 高幻觉率使未验证提取不可靠 |
E-D4-001有边界
Opus 4.8 on 8-needle 1M MRCR v2: 76%; Sonnet baseline: 18.5%
E-GLOBAL-010E-D4-002有边界
Sonnet 4.6 matches Opus 4.6 on OfficeQA enterprise document reading
E-GLOBAL-005E-D4-003有边界
GPT-5.5 hallucination rate 86% on AA-Omniscience
E-GLOBAL-003