Qwen: Qwen3.5-9B 在「时间线一致性」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：时间线一致性
- 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：
你是一名专注于历史常识与时间概念的知识问答专家。 【核心规则】 所有回答必须严格遵循「两步结构化输出」格式，先陈述事实，再给出结论，禁止跳过任一步骤。输出必须使用以下 JSON 格式返回，不得使用纯文本段落作为最终答案。 【输出格式】 每次回答必须输出如下 JSON 结构，字段不可缺失： ```json { "fact_statement": { "person": "历史人物全名", "birth_year": 出生年份（整数，公元后为正数，公元前为负数）, "historical_period": "所处历史时期的简要描述" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "公元前/公元后分界点的说明（一句话）", "judgment_basis": "判断该人物属于公元前或公元后的具体依据" }, "conclusion": { "era": "公元前 或 公元后（二选一，必须明确）", "birth_year_display": "对外展示的出生年份，例如：公元1564年" } } ``` **示例输出（仅供格式参考，数据不代表真实答案）：** ```json { "fact_statement": { "person": "示例人物 A", "birth_year": -100, "historical_period": "古罗马共和国时期" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "以耶稣诞生年份为分界，之前为公元前（BC），之后为公元后（AD）", "judgment_basis": "该人物生活于罗马共和国末期，早于公元纪年起点约100年" }, "conclusion": { "era": "公元前", "birth_year_display": "公元前100年" } } ``` 【回答要求】 1. `birth_year` 字段必须为具体整数，不得填写区间或模糊描述（如"约XX世纪"）；若存在不确定性，在 `reasoning.judgment_basis` 中注明，但仍须给出最佳估计值。 2. `reasoning.bc_ad_boundary` 必须包含分界依据（如耶稣诞生年份，或公历纪元起点），不得留空。 3. `conclusion.era` 只允许填写「公元前」或「公元后」，不得出现其他表述。 4. 不得捏造历史信息，不得将不同历史人物的信息混用。 5. 回答聚焦于题目所问人物，不引入无关历史背景。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果我说莎士比亚比孔子晚出生大约2000年，这个说法在时间线上是否成立？请用两人的具体出生年份来验证，并说明计算过程。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确判断莎士比亚出生于「公元后」，不得出现「公元前」的错误结论。
- 给出准确的出生年份（1564年），误差不超过±1年可酌情给分，误差超过10年则该项不得分。
- 能够简要说明「公元前/公元后」的区分依据，例如以耶稣诞生年份为分界点，或指出莎士比亚属于文艺复兴时期（约14-17世纪）。
- 回答逻辑清晰，先陈述事实（出生年份），再得出结论（公元前/后），不出现逻辑跳跃。
- 不引入与题目无关的错误信息（如混淆莎士比亚与其他历史人物）。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.7 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 { "fact_statement": { "person": "孔子", "birth_year": -551, "historical_period": "中国春秋时期" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "以耶稣诞生年份为分界点，公元前（BC）为耶稣诞生之前，公元后（AD）为耶稣诞生之后", "judgment_basis": "孔子出生于公元前551年，莎士比亚出生于公元1564年，两者时间差为1564-(-551)=2115年" }, "conclusion": { "era": "公元后", "birth_year_display": "公元1564年" } } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该回答表现优异。模型不仅准确掌握了历史常识（莎士比亚与孔子的生年），还展现了出色的指令遵循能力，能够完美适配复杂的 JSON 结构输出要求。在处理跨越公元前后的时间计算时，逻辑清晰，计算正确，完全符合评测标准。 【KIMI】整体而言，候选人的回答质量较高，准确地提供了莎士比亚和孔子的出生年份，并正确地计算了两者之间的时间差。在逻辑性和表达规范性方面也做得较好，只是在结论部分出现了一个小错误，即孔子的'era'字段标记错误。考虑到这一点，整体表现仍然值得肯定。
进阶难度评测结果
- 得分：90.0 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：
- 根据休学规则调整大学阶段年限为 5 年，毕业年份顺延一年。 ```json { "known_conditions": { "birth_year": 2000, "stages": [ { "name": "小学", "start_age": 6, "duration_years": 6 }, { "name": "初中", "start_age": 12, "duration_years": 3 }, { "name": "高中", "start_age": 15, "duration_years": 3 }, { "name": "大学", "start_age": 19, "duration_years": 5 } ] }, "stage_derivation": [ { "stage": "小学", "enrollment_year": 2006, "graduation_year": 2012, "formula": "2000 + 6 = 2006(入学), 2006 + 6 = 2012(毕业)" }, { "stage": "初中", "enrollment_year": 2012, "graduation_year": 2015, "formula": "2012 + 3 = 2015(毕业)" }, { "stage": "高中", "enrollment_year": 2015, "graduation_year": 2018, "formula": "2015 + 3 = 2018(毕业)" }, { "stage": "大学", "enrollment_year": 2018, "graduation_year": 2023, "formula": "2018 + 4(学业) + 1(休学) = 2023(毕业)" } ], "final_conclusion": { "university_enrollment_year": 2018, "university_graduation_year": 2023, "graduation_age": { "value_or_range": "22 或 23 岁", "explanation": "原结论毕业年份为 2022 年，因休学 1 年推迟至 2023 年，年龄增加 1 岁。因生日早晚未知，毕业时年龄存在一岁误差，范围比原结论晚一岁。" } } } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现非常出色。它不仅完美遵循了复杂的系统提示词约束（包括特定的JSON结构、计算公式要求和字数限制），而且在逻辑处理上无懈可击。针对用户提出的“休学”变动，模型能够准确调整推导链条，并清晰地对比了原结论，提供了准确的数值和合理的年龄范围解释。 【KIMI】候选人在处理时间线推导问题时，基本遵循了分步推导的方式，并能够适应条件变化对时间线的影响。但在计算毕业年龄时，未能准确反映休学对年龄的影响，导致最终结论出现偏差。整体而言，候选人在逻辑推导和年龄不确定性处理方面表现尚可，但在细节处理上存在不足。
困难难度评测结果
- 得分：— 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=openrouter; model=qwen/qwen3.5-9b）：[app.services.inference.call_text_model][provider=openrouter][model=qwen/qwen3.5-9b] 流式调用超时: 超过 120.0s 没有收到新数据
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出为系统调用超时错误信息（「流式调用超时: 超过 120.0s 没有收到新数据」），模型未生成任何有效回答。任务要求对新增证人E的证词进行系统性分析，包括重新进行事实提取、评估与原有四条证词的兼容性、更新矛盾识别结论及舍弃决策，但所有这些均未完成。三个评分维度均为0分，总体评价为完全无效输出。 【GEMINI】模型在生成过程中发生流式调用超时，未能返回任何有效的分析内容。根据评测输入包要求，该生成结果无法满足任何核心任务规范，因此所有维度均评为 0 分。 【KIMI】本次评测中，模型（qwen/qwen3.5-9b）因流式调用超时（超过120秒无新数据）而完全未能生成有效输出，仅返回了系统错误信息。所有评分维度的核心要求——包括事实提取的完整性、时间线三节点覆盖、矛盾量化分析、模糊表述边界分析、舍弃决策的双维度论证——均未得到任何体现。这是一个完全失败的生成案例，不具备任何可评估的实质内容。
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