FirmCORe：企业间合作机会的结构化推理基准

企业间关系的全面结构化数据往往稀缺或不可得，因为许多关系私下谈判、选择性披露，并分散于专有数据库。这阻碍合作机会发现，尤其影响初创与中小企业。企业简介易得，但合作潜力不能只从业务相似推断：相似企业可能是竞争者，不相似企业则可能在产品、技术、渠道、能力或资本上互补。我们提出人工标注基准FirmCORe，包含2805组有标签企业配对，用于弱结构化企业简介上的成对推理。给定两份简介，模型须判断证据是否支持合作机会；对正例同时预测强度、主要合作类型与角色方向。FirmCORe还提供实例及金标准完全相同的中英文平行评估集，支持受控分析输入语言敏感性。对代表性本地和托管大模型的实验显示，最强模型机会检测宏F1为74.51，但四个字段完全匹配率仅61.57%。语言效应随模型变化，高跨语言一致性可能掩盖两种语言共有的错误。结果表明，当前模型发现宽泛合作机会明显比识别具体类型与角色方向可靠。