# Reddit 网友实测 288 次模型调用，把本地模型输出 JSON 时的各种翻车方式全整理了一遍，还写了个修复库

> 原标题：I catalogued every way local models break JSON output and built a repair library, here's what I found across 288 model calls

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-11T21:17:18.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/17680
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tagtpv/i_catalogued_every_way_local_models_break_json/

## 摘要

Reddit 用户 kexxty 用 OpenRouter 跑了 288 次结构化输出测试，覆盖 Llama 3、Mistral、Command R、DeepSeek、Qwen 等模型，发现本地模型和纯 API 模型在 JSON 上出的错其实差不多。他把这些失败归类后，写了一个叫 outputguard 的 Python 修复库，用 MIT 协议开源。...

## 推荐理由

HKR 三项都成立：288 次调用不是随便跑跑，outputguard 库和 15 步修复链给了可复用的实操细节。信息源是单篇 Reddit 帖子，没有第三方验证或论文背书，所以放在 72-77 的 featured 档位，不往上走。

## 锐评

Reddit 用户 kexxty 用 OpenRouter 跑了 288 次结构化输出测试，覆盖 Llama 3、Mistral、DeepSeek 等主流模型，结论是本地模型和纯 API 模型在 JSON 上出的错类型高度相似。他把失败案例归类后，写了一个叫 outputguard 的 Python 修复库，用 MIT 协议开源，不依赖任何特定模型供应商。库的逻辑是先拿 JSON Schema 校验，再按顺序上 15 种修复策略，总共包含 2001 个测试用例。

这个工作的价值在于把“模型输出 JSON 老坏”这件事从吐槽变成了可复现的工程问题。15 种修复策略覆盖了哪些具体错误、修复成功率多少，正文没披露，这点先别太激动。另外测试只跑了 288 次调用，样本量偏小，不同模型之间的失败分布差异也没展开。如果作者能补上修复前后的通过率对比，以及哪些策略最管用，参考价值会大很多。