Files
MathApp/docs/benchmarks/2026-09-26-tutor-model
Zareian 5d490edaf9 keep the raw benchmark answers so the report's questions and answers never need re-running
102 unique textbook questions, 1,287 full model answers, per-answer cost and
the hand grades for both rounds. Book excerpts (retrieval context) are left out.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-26 10:43:43 +03:30
..

سنجشِ مدلِ دستیار، ۲۰۲۶-۰۹-۲۵ و ۲۶

خروجیِ خامِ rag_model_benchmark برای گزارش ۲۳. تصمیمی که از آن گرفته شد: دستیار از ۲۰۲۶-۰۹-۲۶ روی gpt-4.1-mini و پرامپتِ tutor-v5-slash-in-question است. شرح در docs/architecture.md.

۱۰۲ سوالِ یکتا و ۱٬۲۸۷ جواب. این فایل‌ها نگه داشته شده‌اند تا دیگر برای دیدنِ «کدام سوال، کدام جواب» لازم نباشد دوباره پول خرج شود. هر نتیجه این‌ها را دارد: صورتِ سوال، کلید، متنِ کاملِ جواب، هزینه‌ی دقیق (costUsd، از usage.costِ GapGPT)، زمان، و رأیِ داورِ خودکار (verdict).

داورِ خودکار (gpt-4.1) حدودِ ۷٪ اشتباه داوری کرد. ملاکِ نتیجه‌ها تصحیحِ دستی است و verdict فقط برای مرجع مانده.

فایل چیست
sample30.json ۳۰ سوالِ دورِ اول (۸ کتاب، سوم تا دوازدهم)
graded.json دورِ اول: ۱۴ مدل × ۳۰ سوال. g تصحیحِ دستی است (correct/wrong/error/excluded). سوالِ ۱۰۶۵ کنار رفت چون کلیدش غلط بود
summary.json جمع‌بندیِ دورِ اول برای هر مدل
probe-out.json غربالِ دو‌سوالیِ ۱۷ مدل، پیش از دورِ اول
sample100.json ۱۰۳ سوالِ دورِ دوم؛ سوالِ ۲۳۵ کنار رفت چون داده کم داشت، پس ۱۰۲
v3-*، v4-*، v5-* دورِ دوم. 4o = gpt-4o-mini و 41 = gpt-4.1-mini. v3 پرامپتِ قدیم است، v4 قاعده‌ی «/» در پرامپتِ سیستم، و v5 قاعده کنارِ سوال (منتشرشده)
round2.json تصحیحِ دستیِ دورِ دوم: برای هر اجرا، فهرستِ wrong (شناسه‌ی سوال‌های غلط)
primary.json ۴۶ سوالِ دبستانِ دورِ دوم
v5r-*، v6-41، v6b-* آزمایشِ «کسر را با بر بنویس» (v6)، و تکرارِ v5 برای سنجیدنِ نوسان. v6 منتشر نشد

بازسازیِ گزارش: build.py و داده‌ها در ~/Desktop/گزارشات Tadrisino/گزارش-۲۳/داده‌های-خام/ هستند (به‌همراهِ ctx100.json، بخش‌های کتاب که هر سوال دید، که اینجا عمداً نیامده).