数据产品目录 24
这里展示部分公开产品。浏览规格、比较样例，把关注的方向整理成需求；未列出的任务也欢迎沟通。
精选数据方向 24
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从现有产品出发，也可以为新的领域、工作流和能力目标构建专属数据。
自定义数据
按你的业务领域、任务形态、输入模态与验收要求定制。
按需求，找到合适的数据。
仓库级软件工程
围绕真实代码库的跨文件修改、复杂状态逻辑与兼容性，检验编码智能体的工程完成能力。
输入形态与规模参考
代码 / 终端 · 2,000 题
完整软件重建
从程序行为与文档归纳需求，重建可运行软件，考察端到端开发与系统调试。
输入形态与规模参考
代码 / 终端 · 供给待确认
长程仓库级工程
围绕系统重写、跨语言移植与复杂制品交付，检验长链路工程执行能力。
输入形态与规模参考
代码 / 终端 · 供给待确认
超长程工程与研究
针对系统重写、性能优化与计算研究，观察智能体能否持续迭代并交付可靠成果。
输入形态与规模参考
代码 / 终端 · 2,000 题
真实终端任务
将环境探索、工具调用、调试与交付串成一项真实终端任务，用最终结果验证能力。
输入形态与规模参考
终端 / 代码 · 500 题
稳定版终端评测
关注运行配置、验证器与任务版本的一致性，减少环境噪声对终端评测的影响。
输入形态与规模参考
终端 / 代码 · 500 题
科研 Agent 工作流
让专业知识进入实际科研操作，覆盖科学计算、数据处理、工具使用与结果验证。
输入形态与规模参考
终端 / 代码 · 700 题
真实专业工作 Agent
以真实职业任务为起点，考察需求理解、桌面软件操作、跨工具协作与最终交付。
输入形态与规模参考
桌面 / 文档 · 600 道
自主模型后训练
围绕数据清洗、训练脚本、超参调整与下游评测，检验自主后训练流程。
输入形态与规模参考
代码 / 终端 · 供给待确认
企业 SaaS 自动化
从业务规则到跨系统操作，检验智能体是否能完整执行企业自动化流程。
输入形态与规模参考
API / 结构化 · 供给待确认
广谱专家级知识推理
覆盖多个学科的高难知识问题，用于观察模型的专家知识与综合推理边界。
输入形态与规模参考
文本 / 图像 · 3,000 道
复杂知识工作交付
从多文件项目材料中识别要求，产出分析、电子表格、演示文稿与备忘录。
输入形态与规模参考
文档 / 表格 · 供给待确认
真实职业工作成果
以可交付的文档、演示、图示与表格为核心，评估专业工作的实际完成质量。
输入形态与规模参考
文档 / 表格 · 600 道
科研代码生成
将科学概念与数学推导转成可执行代码，以运行结果检验计算实现。
输入形态与规模参考
代码 / 文本 · 2,000 道
知识可靠性与幻觉控制
同时关注回答准确性和不确定性表达，观察模型是否能识别自身知识边界。
输入形态与规模参考
文本 · 供给待确认
长 PDF 多模态理解
从长篇专业 PDF 的文字、表格与图像中定位证据，完成有依据的专业判断。
输入形态与规模参考
文档 / 图像 · 2,000 道
超长上下文多文档推理
跨多份长文档寻找分散证据，建立关联并完成多步推理。
输入形态与规模参考
文档 / 文本 · 供给待确认
研究级物理推理
面向复合物理研究问题，要求综合知识、数学推导与多阶段推理完成求解。
输入形态与规模参考
文本 / 代码 · 1,000 道
职业级图表理解
针对专业曲线、流向图与投影图，在领域语境中完成读图和多步计算。
输入形态与规模参考
图像 / 文本 · 5,000 题
研究级数学推理
面向现代数学中的高难问题，强调深层理论、多步推导与可自动核验的结果。
输入形态与规模参考
文本 / 代码 · 3,000 题
真实金融专业任务
从投研、量化、风控、会计及合规工作中提炼专业任务，按子领域定制难度与格式。
输入形态与规模参考
文档 / 表格 · 按需求定制
博士 / 研究级 STEM
围绕各 STEM 学科的专业研究问题，覆盖实验建模、理论推导与可核验结论。
输入形态与规模参考
文本 / 代码 · 3,000 题
行业专属数据生产
根据行业目标、知识体系与业务规则，定义专属数据格式、标签与样本分布。
输入形态与规模参考
文本 / 结构化 · 按需求定制
长期时序数据资产
围绕同一业务主体记录长期行为、状态与事件变化，支持连续状态理解和模型迭代。
输入形态与规模参考
结构化 / 文档 · 按需求定制
目录名称用于描述数据方向或对标任务形态；具体数据来源、版本及使用权在项目中确认，不表示销售官方基准的受限内容。
INSIDE THE DATA
从一条任务，看懂一类数据。
输入、参考、核验，连起来看。
Chartography
职业级图表理解
让模型按领域规则读懂专业图表，并把读数转成可靠的计算与判断。
读取幅频图的转折点和指定频率幅值，解释对数坐标。
一阶归一化频率响应
题目示意数据 / 非实测曲线
分别核查坐标理解、曲线选择、计算与数值容差。
把模型目标，变成可验收的交付。
选择方向，说明目标与运行条件。我们从样例和验收口径开始确认范围。