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图 2： 单变量亚型分型和预后任务中 Meta-Encoder 策略的性能对比。

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核心发现：结构化生成是最大瓶颈，专业化学模型不敌通用模型 研究团队对包括 GPT-5.2、DeepSeek-v3.2、Llama-3.1 以及 ChemLLM 等在内的 18 个开源、闭源及领域专用模型进行了统一评测，主要发现如下： (1) 顶尖通才模型初步具备程序推理能力：表现最强的 GPT-5.2 取得 70.30 的综合得分，DeepSeek-v3.2 紧随其后（65.21），显示出在程序一致性方面的初步进展。

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