BizFinBench.v2: A Unified Dual-Mode Bilingual Benchmark for Expert-Level Financial Capability Alignment
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Error code: DatasetGenerationError
Exception: ArrowInvalid
Message: JSON parse error: Column(/choices/[]/message/content/[]/text) changed from number to string in row 34
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 174, in _generate_tables
df = pandas_read_json(f)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 38, in pandas_read_json
return pd.read_json(path_or_buf, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 815, in read_json
return json_reader.read()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1014, in read
obj = self._get_object_parser(self.data)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1040, in _get_object_parser
obj = FrameParser(json, **kwargs).parse()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1176, in parse
self._parse()
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/pandas/io/json/_json.py", line 1392, in _parse
ujson_loads(json, precise_float=self.precise_float), dtype=None
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ValueError: Trailing data
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1815, in _prepare_split_single
for _, table in generator:
^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 177, in _generate_tables
raise e
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 151, in _generate_tables
pa_table = paj.read_json(
^^^^^^^^^^^^^^
File "pyarrow/_json.pyx", line 342, in pyarrow._json.read_json
File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Column(/choices/[]/message/content/[]/text) changed from number to string in row 34
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1339, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 972, in convert_to_parquet
builder.download_and_prepare(
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 894, in download_and_prepare
self._download_and_prepare(
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 970, in _download_and_prepare
self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1858, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
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"text": "\n您是一个知识渊博且乐于助人的金融领域专家，需要基于<时间>和<内容>信息回答用户问题，给出令用户满意的答复。\n\n你需要在下面的内容数据中识别出哪些内容导致了海欣食品股票在2025-12-02涨停。\n|内容id|内容时间|内容详情|\n|---|---|---|\n|1|2025-10-29|味知香（SH 605089，收盘价：25.9元）10月28日晚间发布三季度业绩公告称，2025年前三季度营收约5.31亿元，同比增加3.95%；归属于上市公司股东的净利润约5290万元，同比减少21.9... | [
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"text": "\n您是一个知识渊博且乐于助人的金融领域专家，需要基于<时间>和<内容>信息回答用户问题，给出令用户满意的答复。\n\n请从下列内容数据中识别出与2025-12-02今飞凯达股票大涨无直接关联的内容。\n|内容id|内容时间|内容详情|\n|---|---|---|\n|1|2024-09-12|金融界2024年9月11日消息，天眼查知识产权信息显示，浙江今飞凯达轮毂股份有限公司申请一项名为“基于流场温度场控制的低压铸造模具和低压铸造方法“，公开号 CN202411068809.8 ，申请日期为20... | [
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"text": "\n您是一个知识渊博且乐于助人的金融领域专家，需要基于<时间>和<内容>信息回答用户问题，给出令用户满意的答复。\n\n你需要在下面的内容数据中识别出哪些内容导致了博通集成股票在2025-12-02大涨。\n|内容id|内容时间|内容详情|\n|---|---|---|\n|1|2025-10-24|创耀科技(688259)10月24日发布2025年三季报，公司第三季度营业收入1.07亿元，同比下降24.85%；净利润3682.43万元，同比增长208.96%。前三季度营业收入2.9亿元，同比下降3... | [
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"text": "\n您是一个知识渊博且乐于助人的金融领域专家，需要基于<时间>和<内容>信息回答用户问题，给出令用户满意的答复。\n\n你需要在下面的内容数据中识别出哪些内容导致了高乐股份股票在2025-12-02涨停。\n|内容id|内容时间|内容详情|\n|---|---|---|\n|1|2024-11-27|11月27日，高乐股份盘中10.09%涨停，截至09:48，报4.91元/股，成交7.33亿元，换手率17.46%，总市值46.51亿元。\n资料显示，广东高乐股份有限公司位于广东省普宁市池尾街道塘边村... | [
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End of preview.
BizFinBench.v2: A Unified Dual-Mode Bilingual Benchmark for Expert-Level Financial Capability Alignment
BizFinBench.v2 is the secend release of BizFinBench. It is built entirely on real-world user queries from Chinese and U.S. equity markets. It bridges the gap between academic evaluation and actual financial operations.
🌟 Key Features
- Authentic & Real-Time: 100% derived from real financial platform queries, integrating online assessment capabilities.
- Expert-Level Difficulty: A challenging dataset of 29,578 Q&A pairs requiring professional financial reasoning.
- Comprehensive Coverage: Spans 4 core business scenarios, 8 fundamental tasks, and 2 online tasks.
📊 Key Findings
- High Difficulty: Even ChatGPT-5 achieves only 61.5% accuracy on main tasks, highlighting a significant gap vs. human experts.
- Online Prowess: DeepSeek-R1 outperforms all other commercial LLMs in dynamic online tasks, achieving a total return of 13.46% with a maximum drawdown of -8%.
📢 News
- 🚀 [06/01/2026] TBD
📕 Data Distrubution
BizFinBench.v2 contains multiple subtasks, each focusing on a different financial understanding and reasoning ability, as follows:
Distribution Visualization
Detailed Statistics
| Scenarios | Tasks | Avg. Input Tokens | # Questions |
|---|---|---|---|
| Business Information Provenance | Anomaly Information Tracing | 8,679 | 4,000 |
| Financial Multi-turn Perception | 10,361 | 3,741 | |
| Financial Data Description | 3,577 | 3,837 | |
| Financial Logic Reasoning | Financial Quantitative Computation | 1,984 | 2,000 |
| Event Logic Reasoning | 437 | 4,000 | |
| Counterfactual Inference | 2,267 | 2,000 | |
| Stakeholder Feature Perception | User Sentiment Analysis | 3,326 | 4,000 |
| Financial Report Analysis | 19,681 | 2,000 | |
| Real-time Market Discernment | Stock Price Prediction | 5,510 | 4,000 |
| Portfolio Asset Allocation | — | — | |
| Total | — | — | 29,578 |
✒️Citation
Coming Soon
📄 License
Usage and License Notices: The data and code are intended and licensed for research use only.
License: Attribution-NonCommercial 4.0 International It should abide by the policy of OpenAI: https://openai.com/policies/terms-of-use
💖 Acknowledgement
- Special thanks to Ning Zhang, Siqi Wei, Kai Xiong, Kun Chen and colleagues at HiThink Research's data team for their support in building BizFinBench.v2.
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