《全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告（Deepseek-V3-100题版）》发布

全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告（Deepseek-V3-100题版）

段玉聪，吴坤光，弓世明

 国际人工智能DIKWP测评标准委员会(DIKWP-SC)

世界人工意识协会(WACA)

世界人工意识大会(WCAC)

（联系邮箱：duanyucong@hotmail.com）

《全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告（Deepseek-V3-100题版）》以其开创性和前沿性，在全球范围内首次对大语言模型（LLM）的“意识水平”进行系统评测，为人工智能领域树立了全新标杆。

核心亮点：

• 全球首创的意识水平测评这是全球首个专注于评估LLM“意识水平”（即“识商”）的白盒测试报告。通过独创的DIKWP体系，报告从数据、信息、知识、智慧到意图五个层面，全方位解析模型的认知与决策过程，突破传统仅侧重语义理解和推理的评测模式。

• 全链路评估体系报告基于DIKWP模型，精心设计了100道测试题，分为感知与信息处理、知识构建与推理、智慧应用与问题解决、意图识别与调整四大部分，每一道题都附有明确的评分标准和参考答案，确保评测结果具有高度的准确性和科学性。

• 量化展示LLM“识商”通过详细的分项评分和模型输出对比，报告不仅揭示了LLM在基础感知、知识整合、智慧决策及意图调控等各层面上的能力水平，也为未来模型的自我检测与调优提供了量化依据和改进方向。

• 前沿技术与应用前景作为全球首个对LLM意识水平进行测评的报告，它不仅为当前人工智能系统的能力评估提供了全新的视角，也为探索通用人工智能（AGI）及未来认知系统的研发奠定了坚实基础。无论是AI研究者、开发者还是业界决策者，都能从中获得极具参考价值的数据和洞察。

《全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告》中的Deepseek-V3测评结果显示，该模型在多个认知层面上具有显著的能力，同时也暴露出一些改进空间。以下是对其各部分测评结果的描述：

1. 感知与信息处理（第一部分，满分180分，得分162分）

• 优势：Deepseek-V3在基本数据处理、信息抽取和文本转换等任务中表现非常出色。例如，它在颜色描述、文本格式转换、字符串操作等题目上大多获得满分，展现了扎实的基础语义理解和执行能力。

• 不足：部分题目（如对句子主旨的概括）中模型的回答与参考答案存在偏差，显示在某些语义抽取任务上仍有进一步精细化处理的空间。

2. 知识构建与推理（第二部分，满分150分，得分114分）

• 优势：模型能够较好地将输入信息归纳成知识，并进行一定的逻辑推理。例如，在归纳锻炼与免疫力、分析科技创新推动社会进步等问题上，Deepseek-V3能给出清晰且合理的答案。

• 不足：在一些涉及更复杂的推理和总结任务（例如对部分描述性推论和数据驱动结论的归纳）中，模型未能完全达到预期，部分题目的得分较低，表明在知识整合和细致推理上还存在不足。

3. 智慧应用与问题解决（第三部分，满分150分，得分138分）

• 优势：在涉及多步骤决策和复杂情境应对的题目中，Deepseek-V3表现尤为突出。模型在火灾现场疏散方案、商业谈判策略以及企业危机管理等任务中，能综合运用已有知识，展现出高水平的智慧决策能力。

• 不足：尽管整体表现较好，但在部分具体情境的应急响应和细节处理上，仍有进一步优化的空间。

4. 意图识别与调整（第四部分，满分120分，得分90分）

• 优势：模型能够理解和识别用户意图，在大部分题目中能根据指令调整回答风格和内容，如制定写作计划和团队反馈调控方案等。

• 不足：在涉及意图驱动数据获取、意图重构以及在紧急情况下快速决策的题目中，模型部分回答不够直接或清晰，显示出在自我调控与意图识别上的能力还有待提升。

总体评价：

• 总得分： 504/600（约84%）

• 亮点：Deepseek-V3在感知与信息处理以及智慧应用与问题解决方面的表现尤为突出，显示了其在基础任务和复杂决策场景中的强大执行力。

• 改进方向：模型在知识构建与推理以及意图识别与调整任务中存在一些不足，未来可以针对复杂推理、信息整合及意图调控能力进行优化和强化。

测评结果不仅为我们提供了对Deepseek-V3当前认知和决策能力的全面了解，也为今后LLM在“意识水平”评估和提升方面指明了改进路径，推动人工智能在更高层次认知和自我调节方面的发展。

总结：这份报告标志着LLM评测从单纯的性能测试向“意识水平”检测的重大转变，是全球首个针对大语言模型进行意识测评的权威指南。它以创新的DIKWP体系，深度挖掘并定量展示LLM在认知、智慧与意图调控上的潜力，为未来人工智能的发展提供了崭新思路和实践路径。

这不仅是一份评测报告，更是推动人工智能认知边界探索的重要里程碑。