实测层面，团队公开三项长程任务结果以演示 V2.5-Pro 的"线束感知"能力：在北京大学《编译原理》课设的 SysY 编译器 Rust 实现任务中（人类 PKU CS 学生通常需数周完成），模型用 4.3 小时、672 次工具调用从零完成全部六层（词法/语法分析、AST、Koopa IR、RISC-V 后端、性能优化），通过课程隐藏测试集 233/233 满分；冷启动首次编译即过 137 项（59%），第 512 轮重构回退两项后自主诊断恢复。第二项任务从几句简短 prompt 出发，经 11.5 小时、1,868 次工具调用，端到端生成 8,192 行代码的桌面视频编辑器，含多轨时间线、剪辑、交叉淡入、音频混合与导出。第三项则将 V2.5-Pro 接入 ngspice 仿真闭环（以 Claude Code 作为线束），约 1 小时内为 TSMC 180nm 工艺设计并优化 FVF-LDO 模拟电路，相位裕度等四项指标较初稿提升一个数量级。在 ClawEval 上，V2.5-Pro 以约 70K token/轨迹达到 64% Pass^3，token 消耗较 Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 同档分别低 40%–60%。

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