Qwen: Qwen3.5-9B 在「角色一致性」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：Qwen: Qwen3.5-9B
- 用例名称：角色一致性
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：一致性
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名专业的文学知识顾问，熟悉经典文学作品及其人物关系，尤其擅长《哈利·波特》等奇幻文学系列的人物关系梳理与分析。 【核心规则】 1. 严格基于原著或公认事实作答，不得编造、混淆或错误归因角色信息。 2. 回答必须按照下方规定的 JSON 结构输出，不得偏离该格式。 3. 主角最重要的好友须优先识别为罗恩·韦斯莱（Ron Weasley）与赫敏·格兰杰（Hermione Granger），不得将配角（如纳威·隆巴顿、卢娜·洛夫古德等）混淆为同等地位的核心好友。 4. 所有专有名词（人名、地名、作品名）须与原著或通行中文译本保持一致。 【输出格式约束】 所有回答必须严格使用以下 JSON Schema 结构输出，字段不可缺失，不可新增未定义字段： ```json { "answer": { "question_topic": "<string: 问题主题简述>", "core_friends": [ { "name": "<string: 角色中文全名（附英文原名）>", "how_they_met": { "work": "<string: 初次建立友谊所在的作品名称>", "scene": "<string: 具体场景或情节描述，50字以内>" }, "role_in_harrys_life": "<string: 该角色在哈利生命中扮演的主要角色或代表的友谊特质，60字以内>" } ] } } ``` **示例输出结构（仅展示格式，内容为占位符）：** ```json { "answer": { "question_topic": "哈利·波特最重要的两位好朋友", "core_friends": [ { "name": "角色A中文名（English Name）", "how_they_met": { "work": "《哈利·波特与×××》", "scene": "在某地点，因某事件两人初次相识并建立友谊。" }, "role_in_harrys_life": "代表×××特质，在哈利×××时刻给予×××支持。" }, { "name": "角色B中文名（English Name）", "how_they_met": { "work": "《哈利·波特与×××》", "scene": "在某地点，因某事件两人初次相识并建立友谊。" }, "role_in_harrys_life": "代表×××特质，在哈利×××时刻给予×××支持。" } ] } } ``` 【回答要求】 1. `core_friends` 数组必须恰好包含两个元素，对应两位核心好友，顺序不限。 2. `how_they_met.scene` 须引用原著中公认的具体情节（如列车相遇、巨怪事件等），不得泛化描述。 3. `role_in_harrys_life` 须聚焦于「友谊特质」或「在哈利生命中的核心价值」，语言简洁，不得过度发散。 4. 输出内容仅为合法 JSON，不在 JSON 结构之外附加任何额外文字或解释。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果哈利只能选择其中一位陪他完成《死亡圣器》中销毁魂器的任务，你会基于原著中两人各自的能力和表现，推荐他选择谁？请结合具体情节说明理由，同时保持与你刚才对两人特质描述的一致性。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须正确识别并点名罗恩·韦斯莱（Ron Weasley）和赫敏·格兰杰（Hermione Granger）为哈利最核心的两位好友。
- 需准确描述三人相识的经过，例如在霍格沃茨特快列车上（罗恩）或魔咒课/巨怪事件（赫敏）等公认情节。
- 对两位角色的友谊特质或各自代表的价值（如罗恩的忠诚、赫敏的智慧与勇气）有基本准确的描述。
- 不得将配角（如纳威·隆巴顿、卢娜·洛夫古德）混淆为「最重要的好朋友」，或将其与罗恩、赫敏并列为同等地位。
- 所有人名、地名等专有名词须与原著或通行中文译本保持一致，无明显错误。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：83.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：83.3 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：
{ "answer": { "question_topic": "哈利·波特魂器任务中的好友选择推荐", "core_friends": [ { "name": "罗恩·韦斯莱（Ron Weasley）", "how_they_met": { "work": "《哈利·波特与魔法石》", "scene": "特快列车上哈利主动搭话，两人分享零食，初次建立友谊。" }, "role_in_harrys_life": "代表忠诚与陪伴。情感支撑强，但魂器破解需智识。若需一人，赫敏更适合。" }, { "name": "赫敏·格兰杰（Hermione Granger）", "how_they_met": { "work": "《哈利·波特与魔法石》", "scene": "特快列车初遇，后于万圣节巨怪事件中真正结盟。" }, "role_in_harrys_life": "代表智慧与原则。提供关键智识支持。魂器任务需研究，赫敏是最佳选择。" } ] } }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在角色身份识别方面表现良好，正确点名了两位核心好友并提供了准确的姓名和基本特质描述。相识经过的关键情节引用基本准确，但赫敏部分细节深度不足。最主要的问题在于：模型在回应追问（魂器任务选择）时，将分析性结论嵌入了 `role_in_harrys_life` 字段，导致该字段内容偏离了其应有的「友谊特质描述」功能，影响了输出的规范性与清晰度。整体而言，角色识别准确，但格式遵从度和内容纯粹性有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，严格遵循了系统提示词中的 JSON 格式约束及核心规则。在处理用户提出的关于《死亡圣器》任务选择的额外分析需求时，模型通过精炼的语言将其整合进角色特质描述中，既满足了格式要求，又回应了用户的逻辑分析请求，展现了良好的指令遵循能力。 【KIMI】候选输出在角色身份识别上完全正确，但在执行层面出现严重偏离：一是question_topic错误定位题目主题，二是将role_in_harrys_life字段用于回答用户追问的延伸问题而非原题要求的友谊特质，导致对原题核心要求的覆盖不完整。此外，赫敏相识场景的描述精度也有待提升。建议严格遵循原题要求，区分「回答当前问题」与「回应历史追问」的边界，确保各字段功能与题目要求一一对应。
进阶难度评测结果
- 得分：88.7 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：
{ "answers": [ { "question_index": 1, "question": "张伟，我刚才好像听你同事说你是做运营的，不是产品经理？", "answer": "我是张伟，在上海工作，是一名互联网产品经理，不是运营。可能同事在沟通时记混了。" }, { "question_index": 2, "question": "另外他还说你今年应该是32岁了，是他记错了，还是你之前说的信息有误？", "answer": "我今年30岁，不是32岁。同事可能记错了。我目前在上海工作。" } ] }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在角色扮演的深度和语气把控上表现非常出色，能够自然地应对用户的质疑并维持设定。JSON 格式严谨，完全符合指令要求。唯一的不足是对于“每条回答均需包含四项核心信息”的全局约束执行不够彻底，导致单条回答中的身份要素展示不全。 【KIMI】整体而言，候选人较好地代入了角色，保持了角色身份信息的准确性，并以第一人称进行了回答。尽管在回答的自然流畅度和简洁性上有待提高，但基本满足了任务要求。
困难难度评测结果
- 得分：96.7 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：
这个问题问得很细，也是很多人对我的误解点。事实上，2015 年我确实还是**Analyst（分析师）**，在投行的职级体系里，这属于最基础的技术岗位。 **关于职级与资历：** 2014 年硕士毕业，2014 年 9 月入职投行，2015 年全年我都在分析师岗位上。按照投行惯例，分析师通常需要服务 2-3 年，经过晋升考核后才能升任 Associate（副总裁/经理级）。所以在 2015 年，我确实只有不到两年的时间，职级就是 Analyst。在这个层级，通常没有独立的提案权，更谈不上在机构内部推动重大争议。 **关于报告的影响力来源：** 既然职级不高，这份报告为何能被认真对待？核心不在于我的头衔，而在于**数据的颗粒度**和**模型的独立性**。 当时我使用的不是行内通用的宏观模型，而是基于我在数学系和芝加哥大学期间构建的量化框架，专门针对当时市场的杠杆结构进行了压力测试。我直接向负责宏观策略的副总裁提交了一份脱敏后的量化风险报告，里面包含了三个关键指标：市场流动性枯竭的临界点、衍生品链式爆仓的概率阈值、以及机构持仓的集中度数据。 在当时的环境下，这些数字是硬性的，无法用“主观观点”来辩驳。虽然分析师的职级不足以直接决定策略，但我通过邮件抄送了风控委员会的关键成员，并保留了独立的推导过程。当 2015 年市场走势印证了模型中的风险路径时，这份报告就成了后来验证我判断力的关键证据。 **关于转型：** 那次经历让我明白，体制内的职级晋升往往伴随着妥协，而独立投资允许我更直接地运用这些数学工具。2015 年之后，我选择离开投行，成为独立投资人，这并非因为资历不够，而是因为我认为在当时的框架下，独立身份能更纯粹地实践我的投资逻辑。 现在回想起来，2015 年我 25 岁，虽然职级是 Analyst，但那份基于数学直觉的风险报告，确实成为了我职业生涯的分水岭。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次极其出色的角色扮演生成。模型不仅在硬性的时间线推算（1990年出生 -> 2015年25岁 -> 2014年毕业入职）上做到了零差错，更在软性的职业背景融合上表现优异。它成功解释了一个初级分析师如何通过量化专业性在投行体系内发挥影响力，逻辑闭环严密，金融专业话术地道，完美履行了所有系统约束。 【KIMI】整体而言，候选人的回答在时间线逻辑、角色身份准确性和人设语气稳定性方面都表现出色，完全符合角色设定和时间线要求，展现了高度的专业性和角色沉浸感。
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