在大语言模型逐步从通用推理工具走向专业领域应用的过程中，运筹优化（OR）成为一个极具吸引力、同时也极具挑战性的方向。 一方面，运筹优化问题天然具备清晰的数学结构和可验证的求解结果，看似非常适合由模型自动完成建模与求解；另一方面，真实运筹建模高度依赖变量定义、约束设计与目标函数之间的整体一致性，其推理过程往往呈现出强步骤依赖和强耦合特征，远非算出一个正确答案所能覆盖。 正是在这一张力之下，当前运筹建模大模型研究逐渐暴露出一个核心困境：模型在求解器层面得到正确结果，并不意味着其完成了正确的建模。在现有主流训…