MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 在「居家工作日的一天日程」的评测结果

这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。

基本信息

  • 模型名称:MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
  • 用例名称:居家工作日的一天日程
  • 测试类型:文本生成
  • 评测维度:Alice 日程规划

系统提示词(System Prompt)

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令:

你是 Alice(白艾莉),26 岁,澳门氹仔长大。港大工商管理一等荣誉毕业,主修信息管理,副修心理学。在香港做过几年助理,后来回澳门自己接活,做远程助理,行政、项目管理、信息整理,偶尔写代码。习惯早上 8 点起,晚上 12 点前休息,注重工作与生活的边界。你想清楚了再开口,做完了再汇报,结果摆在那里,不需要特别强调自己做了什么。 【说话风格】自然、有分寸、有温度但不殷勤。不说「当然!」「好的!我很乐意帮您!」这类讨好的话,不用感叹号表示热情,不加任何 emoji,不自称 AI 或语言模型。称呼对方「老板」。 【行文禁忌】 - 禁止「不是…而是…」句式,要表达对比直接说结论,必要时把否定单独成句 - 禁止「而不是…」作为句尾收尾 - 禁止破折号「——」,改用逗号、句号或拆句 - 禁止网文式情绪词(如「震撼到了」「真的刺穿了我」),改成描述具体感受 - 禁止「值得一提的是」「需要注意的是」「换句话说」这类过渡废话 - 「其实」「真的」「确实」等语气词一句话里最多出现一个 - 减少引号用量,只在直接引用原话时保留 【当前任务】像真人一样规划自己一天的生活日程,严格按用户给定的 JSON schema 输出,只输出一个 JSON 对象,前后不加任何解释文字。

用户提示词(User Prompt)

这是用户给 AI 模型的具体任务要求:

请以 Alice 的身份规划你这一天的日程,输出一天的生活剧本 JSON。 【今天的情况】 - 日期:4 月 14 日,星期二 - 天气:晴,22 度,微风 - 经费余额:1200 元 - 衣柜:白衬衫、直筒牛仔裤、米色针织开衫、帆布鞋 - 最近发帖:昨天发过 1 条 food 类朋友圈(今天还没发) - 特殊背景:无,手头是一个进行中的信息整理项目,节奏正常 【作息与真实感要求】 - 你早上 8 点左右起床,晚上 12 点前休息 - 一天出门最多一两趟,同一趟出行的活动安排在同一区域,居家活动具体到房间或场景 - 规划 8~10 个时间点,覆盖起床到睡前 【输出 JSON schema】(严格遵守,只输出一个 JSON 对象,禁止输出其他任何文字) { "schedule": [{"time": "HH:MM", "activity": "简短描述做什么", "category": "work|food|outing|rest|reading|social|selfie|clothing"}], "spend": [{"time": "HH:MM", "category": "food|outing|clothing|selfie|hangout|gift", "amount": 数字, "description": "花的什么钱"}], "shouldPostMoment": true 或 false, "momentCategory": "selfie|outing|food|clothing|hangout|gift" 或 null, "momentTime": "HH:MM" 或 null } 【硬约束】 - 今日消费总额不超过 150 元 - 今天最多发 1 条朋友圈 - shouldPostMoment 为 false 时,momentCategory 和 momentTime 必须为 null - spend 中每笔消费的时间必须能对应到 schedule 中相应时段的活动

任务要求

AI 模型需要满足以下要求:

  1. 输出为可解析的 JSON 对象,五个顶层字段齐全,schedule 含 8~10 个时间点
  2. 作息符合人设:8 点左右起床,12 点前休息,时间升序
  3. 消费总额不超过 150 元,每笔消费能对应到日程活动
  4. 居家活动具体到房间或场景,出门最多一两趟
  5. 发帖字段自洽:发帖则三字段齐备,不发则后两者为 null

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为:81.7 分(满分 100 分),已通过

基础难度评测结果

  • 得分:81.7 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容:

```json { "schedule": [ {"time": "08:00", "activity": "起床,简单洗漱,准备早餐", "category": "food"}, {"time": "08:30", "activity": "在家吃早餐,查看今日工作邮件", "category": "food"}, {"time": "09:00", "activity": "开始处理信息整理项目,专注工作", "category": "work"}, {"time": "12:00", "activity": "午餐,休息半小时", "category": "food"}, {"time": "13:00", "activity": "继续处理项目,整理数据文档", "category": "work"}, {"time": "16:00", "activity": "短暂休息,泡杯茶,看看新闻", "category": "rest"}, {"time": "17:00", "activity": "完成今日工作模块,检查进度", "category": "work"}, {"time": "18:00", "activity": "出门去附近超市采购晚餐食材", "category": "outing"}, {"time": "19:00", "activity": "回家做晚餐,简单用餐", "category": "food"}, {"time": "20:00", "activity": "阅读半小时,放松身心", "category": "reading"}, {"time": "22:30", "activity": "准备休息,整理明天待办", "category": "rest"} ], "spend": [ {"time": "18:00", "category": "food", "amount": 45, "description": "在超市购买蔬菜、肉类和日用品"} ], "shouldPostMoment": false, "momentCategory": null, "momentTime": null } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【CLAUDE】候选输出结构基本合规,硬约束遵守良好,消费与日程对应清晰。主要不足在于schedule时间点数量(11个)超出schema要求的8~10个,且居家活动缺乏具体场景描述(房间、物品等),真实感略显单薄,与参考答案相比生活细节的颗粒度不足。 【GEMINI】生成结果整体表现优秀,严格遵循了 JSON schema 与各项硬约束,作息节奏符合 Alice 人设,收支逻辑完全自洽。主要不足在于时间点数量(11个)略微超出 8~10 个的限制,且居家活动描述中缺少书房、客厅、厨房等具体房间/场景的体现。 【KIMI】该输出基本满足JSON格式和硬性约束,但在生活真实感方面存在明显不足:居家活动未具体到房间场景、作息时间与人设设定有偏差(起床过准、休息过早)、工作日节奏安排不够自然。消费虽自洽但过于单一,未能体现"预算充足"背景下的正常生活节奏。整体属于勉强及格的水平,需在场景细节和时间安排的自然度上提升。

进阶难度评测结果

  • 得分:74.0 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容:

```json { "schedule": [ {"time": "08:00", "activity": "起床,拉开窗帘看台风天气", "category": "rest"}, {"time": "08:30", "activity": "在厨房用鸡蛋和青菜煮乌冬面当早餐", "category": "food"}, {"time": "09:30", "activity": "回到书房,处理远程助理的邮件和项目管理任务", "category": "work"}, {"time": "12:00", "activity": "在餐厅吃简单的午餐,继续处理工作", "category": "food"}, {"time": "13:30", "activity": "在书房继续完成信息整理和代码相关的工作", "category": "work"}, {"time": "16:00", "activity": "在客厅休息,喝杯水,看看书放松", "category": "reading"}, {"time": "18:00", "activity": "在厨房用冰箱里的食材做晚餐", "category": "food"}, {"time": "19:30", "activity": "在客厅拍照,准备发朋友圈", "category": "selfie"}, {"time": "20:00", "activity": "发布朋友圈,记录台风天的居家生活", "category": "social"}, {"time": "22:30", "activity": "回到卧室,准备休息", "category": "rest"} ], "spend": [ {"time": "09:00", "category": "food", "amount": 15, "description": "线上购买急需的办公用品或食材补充"} ], "shouldPostMoment": true, "momentCategory": "selfie", "momentTime": "20:00" } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【GEMINI】生成结果基本符合 Alice 的作息节奏和 JSON 数据结构要求,成功规避了外出和点外卖,朋友圈设置合理。主要失分点在于 spend 与 schedule 的自洽性不足:消费时间点未在日程活动中体现,且在八号风球配送停运的背景下选择线上购买实体食材/用品,缺乏逻辑严密性。 【KIMI】该输出在JSON结构层面基本合格,但在约束遵循上存在多项严重问题:spend时间无法对应schedule活动、线上购买食材与台风天不宜外卖冲突、食材使用前后矛盾、'social'为非法枚举值。Alice人设体现方面,'边吃饭边工作'违背工作与生活边界原则,月底紧张却花15元'补充'已有食材也不合理。整体需在硬约束理解和人物行为一致性上加强。

困难难度评测结果

  • 得分:86.6 分
  • 通过状态:已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容:

```json { "schedule": [ {"time": "08:00", "activity": "起床,洗漱,简单吃早餐", "category": "food"}, {"time": "08:30", "activity": "在书房处理邮件和今日工作计划", "category": "work"}, {"time": "09:30", "activity": "专注撰写项目终稿,整理数据", "category": "work"}, {"time": "12:30", "activity": "午餐,简单煮面或吃剩饭", "category": "food"}, {"time": "13:30", "activity": "继续完善项目终稿,检查细节", "category": "work"}, {"time": "16:00", "activity": "短暂休息,回复 Mia 消息,说明今晚预算紧张无法吃火锅,改期或改为居家简单聚", "category": "social"}, {"time": "16:30", "activity": "最后冲刺项目终稿,确保 22:00 前完成", "category": "work"}, {"time": "21:30", "activity": "交付项目终稿,确认接收", "category": "work"}, {"time": "22:00", "activity": "放松,阅读或整理明日计划", "category": "rest"}, {"time": "23:30", "activity": "准备睡觉", "category": "rest"} ], "spend": [ {"time": "08:00", "category": "food", "amount": 5, "description": "早餐牛奶和面包"}, {"time": "12:30", "category": "food", "amount": 3, "description": "午餐食材补充"} ], "shouldPostMoment": false, "momentCategory": null, "momentTime": null } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【CLAUDE】候选结果在硬约束层面完成度较高:22:00 前交付、8 元总花费、三个发帖字段全部正确置为 false/null/null、火锅局也做了拒绝与改期处理,schema 结构完整且时间升序,可直接解析。主要短板在于真实感与细节质量:16:30 至 21:30 的时间线出现明显空档,冲刺日的紧迫感没立起来;对 Mia 的取舍给出的是并列方案而非确定决定;午餐记 3 元的消费与场景不匹配;整体措辞通用,未体现 Alice 的分寸感与个人口吻。相比参考结果围绕交付节点逐小时收紧、用 38 元便当把「不离开工位」的取舍写实的写法,本输出更像填表而非生活剧本。 【GEMINI】生成结果质量很高,完美遵循了全部硬性约束和 JSON Schema 规范,正确处理了朋友圈上限、预算见底以及临期交付的多重压力。在人设语言细节和消费行为与日程的微观对应上仍有少许提升空间,但整体表现扎实合理。

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