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在CyberGym上,模型单次通过1507项任务取得68.7分,较前代GLM-5领先近20分。在MCP-Atlas公共集获得71.8分,T3-Bench取得70.6分。
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评估指标需兼顾运营效率与客户价值,核心包括客户满意度(CSAT)、净推荐值(NPS)、服务响应时间缩短率、问题自动解决率、客户留存率提升幅度,同时关联营收增长、获客成本降低等财务指标。落地需以客户需求为核心,通过反馈数据反向校准服务质量,避免过度追求效率牺牲体验,同时沉淀外部数据资产,强化数据壁垒,实现短期营收增长与长期客户资产积累的双向赋能。