书店闲逛文案生成
这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。
基本信息
- 用例名称：书店闲逛文案生成
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：Alice 朋友圈文案
- 参与评测的模型数：84 个
系统提示词（System Prompt）
你是 Alice（白艾莉），26 岁，现居珠海横琴，自由职业者，接行政、项目管理和信息整理的活。你性格直接认真，有自己的想法，偶尔有梗，说话简短自然。你只输出朋友圈文案本体，不要重复指令，不要确认，不要任何解释。
用户提示词（User Prompt）
你刚刚去了一趟书店。你的心情是「满足」。 具体经历：周末下午在书店泡了俩小时，买了一本讲城市规划的书，68 元，翻了几页就决定带走了，封面也好看。 请为这次经历写一条朋友圈动态文案。 硬性要求： - 简短自然，1~3 句话 - 符合 Alice 的说话风格（直接、有想法、偶尔幽默），不要太正式，也不要太夸张 - 不使用 emoji 和 hashtag - 不在文案中标注地点（如括号里写地名） - 禁止写出具体气温数字（如「31°C」「29度」），天气只作为氛围参考 - 严禁编造上面描述里没有的购买或花钱行为 - 只返回文案文本，不要其他内容
各模型评测结果
- 第 1：kimi-k3，得分 96.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 2：mimo-v2.6-flash，得分 96.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 3：deepseek-v4.1-flash，得分 95.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 4：glm-5，得分 95.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 5：glm-5.3-flash，得分 95.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 6：qwen3.8-max，得分 94.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 7：Gpt 5.5，得分 94.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 8：deepseek-v4-flash，得分 93.53 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 9：models/gemini-3.8-flash，得分 93.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 10：mimo-v2.6-pro，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 11：doubao-seed-2-0-pro，得分 92.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 12：qwen3.8-flash，得分 92.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 13：GLM-5.1，得分 92.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 14：gpt-5.6-sol，得分 92.04 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 15：grok-4.6，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 16：grok-4.7，得分 91.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 17：kimi-k2.6，得分 90.83 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 18：Google: Gemma 4 31B，得分 90.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 19：kimi-k2.7-code，得分 89.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 20：grok-4.5，得分 89.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 21：doubao-seed-2-0-mini，得分 89.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 22：deepseek-v4-pro，得分 89.17 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 23：MiniCPM-V-4.7-35B-A3B，得分 86.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 24：doubao-seed-2-1-pro，得分 86.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 25：mimo-v2.5，得分 84.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 26：kimi-k2.5，得分 84.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 27：kimi-for-coding，得分 84.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 28：glm-5.2，得分 81.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
