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结论：现有资料只能给出方向性结论——PremiseCheck 以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率，但资料中没有给出具体的成本数值和准确率数值，因此无法量化两者的差异。

成本差异：PremiseCheck 的做法是先用 LLM 把审稿评论改写为显式前提，再用廉价判定模型逐条对照论文核验1；整体上以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率1。也就是说，成本约为直接使用前沿 LLM 的 50%，但资料未给出绝对金额、token 数或调用次数等具体数字1。
准确率差异：资料表述为“达到前沿 LLM 的准确率”1，即两者准确率大致相当，PremiseCheck 并未显示出准确率优势或劣势的具体幅度；资料未提供任何准确率百分比或分领域的具体数值1。
评测范围：上述结论基于 ReviewFact 基准，覆盖 NLP、机器学习与自然科学三个领域，任务是检测人类或 AI 审稿意见中对论文内容的事实性误述1。
需要注意的边界：该结论针对的是“审稿意见事实性误述检测”这一特定任务，不能直接外推到其他事实核验场景；资料也未说明与哪些具体前沿 LLM 对比、对比了几个模型1。

如需具体的成本与准确率数字（如每千条评论的美元成本、F1 或准确率百分点），现有资料不足以回答，建议查阅论文原文的实验章节。

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行业

提出 ReviewFact 基准与 PremiseCheck 框架，用于检测人类或 AI 审稿意见中对论文内容的事实性误述。做法是让 LLM 将评论改写为显式前提，再用廉价判定模型逐条对照论文核验，在 NLP、机器学习与自然科学三个领域以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率。

行业落地·arXiv cs.CL·5 天前