大语言模型模型卡差异分析器

当团队持续迭代大语言模型时，同款模型的模型卡可能随版本更新分散在多个来源，字段信息存在调整、措辞变化甚至表述冲突。直接人工比对不仅耗时，还容易遗漏关键变更，误判对现有应用的影响。

核心工作逻辑

• 先逐份记录模型卡的来源URL/文档、发布时间、模型ID、版本、提供方等基础信息，所有对比仅基于用户提供的资料或权威元数据，不使用记忆补全缺失字段。
• 对专业术语做标准化处理，同时保留原始表述的特定含义与不确定性，避免抹去不同提供方的差异化定义。
• 覆盖上下文、模态、工具支持、结构化输出、推理能力、知识截止时间、定价、调用限制、可用区域、安全策略、训练数据声明、许可及允许使用场景等维度的对比。
• 将变更分为破坏性、行为影响类、运维类、商业类、治理类、信息类六类，再把每个实质性变更映射到受影响的应用接口与测试场景。
• 重点标注字段被删除、弱化、新增歧义或不同文档间存在矛盾的情况。

输出与适用边界

输出包含并排对比表格、按影响排序的变更列表、待确认未知项、迁移影响说明及需新增/调整的测试项，尽量标注文档出处。需注意：未披露的信息不会被当作“不存在”的证据，仅基于现有资料做差异分析，不生成未公开的模型信息。