深度解析医学证据，lxfs.net为你支撑决策 膳食是影响个体健康的核心因素，适宜的能量摄入可实现体重有效管理，充足的宏量与微量营养素是维持机体正常生理功能、防控慢性疾病的关键。近年来公众健康意识持续提升，但普通人群营养知识储备普遍不足，难以甄别网络膳食信息的科学性与准确性。大语言模型（LLMs）已成为大众获取健康信息的重要渠道，但其生成膳食方案的营养价值缺乏系统的长期验证，已有研究多局限于 1~5 天短期方案、单模型评估，未结合本地化膳食标准与普通用户的真实使用场景。基于此，本研究开展 3 (LM) Diet 项目，评估三款主流大语言模型在普通用户使用条件下生成膳食方案的营养价值，明确其潜在健康风险。     本研究选取 ChatGPT（GPT-5.5）、Gemini（2.5 Flash）、Microsoft 365 Copilot 三款主流大语言模型，模拟无专业背景的普通用户，使用波兰语分别生成 2000 kcal、2500 kcal、3000 kcal 三个能量梯度的 35 天（5 周）膳食计划，每款模型共生成 105 天膳食方案。方案要求符合波兰膳食

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