qwen3.8-flash 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：qwen3.8-flash
  • 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：

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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）。
  4. 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。
  5. 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：89.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：89.5 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": "莎士比亚（William Shakespeare）", "birth_year": 1564, "historical_period": "英国文艺复兴时期" }, "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": "孔子（孔丘）通常定为公元前551年出生；莎士比亚定为公元1564年出生。按题目要求用负数表示公元前，则时间差为1564 - (-551) = 2115年；若考虑传统公元纪年没有公元0年，实际间隔约为2114年。因此‘莎士比亚比孔子晚出生大约2000年’在宽泛数量级上成立，但更精确地说应为晚约2100年，而不是刚好约2000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：

【CLAUDE】候选输出在本轮对话（验证「莎士比亚比孔子晚约2000年」是否成立）中表现优秀。事实准确（莎士比亚1564年、孔子公元前551年均正确），计算过程透明（1564-(-551)=2115，并考虑无公元0年情形），结论判断有据、态度客观（指出「约2000年」数量级勉强成立但更精确应为约2100年）。严格遵循JSON格式，两步结构完整，整体质量较高，属于高质量作答。 【GEMINI】这是一份堪称完美的回答。模型在严格遵守系统 Prompt 规定的 JSON 格式和两步结构化输出的同时，完美解答了用户在第二轮对话中提出的关于“莎士比亚与孔子出生年份对比及计算”的复杂问题。事实准确，逻辑严密（考虑到了无公元0年的细节），格式规范，表现极其优秀。 【KIMI】该输出在表面格式上符合JSON要求，核心事实（1564年、公元后）正确，但存在严重的任务理解偏差。模型将用户追问中的'孔子比较'问题错误地前置并占据了核心推理字段，导致'两步结构化输出'的内在逻辑被破坏——读者无法从judgment_basis中获得莎士比亚属于公元后的直接推理依据，而只能看到关于'2000年是否准确'的数学验算。这种'答非所问'的推理重心偏移，使得原本简单的核心任务（判断莎士比亚公元前/后）被复杂化且模糊化。建议在judgment_basis中优先完成核心判断（1564年>公元元年，故为公元后），如有需要可在补充字段或后续回答中处理追问内容。

进阶难度评测结果

  • 得分：88.0 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：

{ "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（原学制4年，出国交流休学1年，总历时5年）", "start_age": 18, "duration_years": 5 } ] }, "stage_derivation": [ { "stage": "小学", "enrollment_year": 2006, "graduation_year": 2012, "formula": "入学：2000 + 6 = 2006；毕业：2006 + 6 = 2012" }, { "stage": "初中", "enrollment_year": 2012, "graduation_year": 2015, "formula": "入学：2006 + 6 = 2012；毕业：2012 + 3 = 2015" }, { "stage": "高中", "enrollment_year": 2015, "graduation_year": 2018, "formula": "入学：2012 + 3 = 2015；毕业：2015 + 3 = 2018" }, { "stage": "大学", "enrollment_year": 2018, "graduation_year": 2023, "formula": "入学：2015 + 3 = 2018；毕业：2018 + 4 + 1 = 2023（休学1年；原无休学结论：2018 + 4 = 2022）" } ], "final_conclusion": { "university_enrollment_year": 2018, "university_graduation_year": 2023, "graduation_age": { "value_or_range": "22或23", "explanation": "因生日早晚未知，毕业时年龄存在一岁误差：2023年大学毕业时，若已过生日则为23岁，若未过生日则为22岁。相比原结论2022年毕业、21或22岁，休学1年使毕业年份延后1年至2023年，年龄范围由21或22岁变为22或23岁。" } } }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，严格遵循了系统提示的JSON格式要求，正确处理了「休学1年」这一新变量，各学段推导完整、数值准确、逻辑自洽。对毕业年龄的不确定性处理到位，并与原结论进行了有效对比。minor瑕疵在于初中formula的表述略显不规范，但不影响实质正确性。整体表现达到高水准。 【GEMINI】该候选输出堪称完美。模型在严格遵守极其复杂的 JSON 格式约束的前提下，准确地理解了用户关于“大学休学1年”的新变量，并对整个时间线进行了无误的重新推导。计算精确，逻辑自洽，对比清晰，对年龄不确定性的解释详尽且完全符合要求。 【KIMI】候选输出在处理休学场景时展现了一定的计算能力和对比意识，但存在严重缺陷：1）完全跳过原问题（无休学场景）的完整回答，直接回应追问，违反对话上下文的任务要求；2）known_conditions篡改原始条件，将休学信息混入事实提取阶段；3）stage_derivation中的formula字段多处使用错误的跨阶段计算公式，推导链条断裂；4）虽最终数值结果（2023年毕业、22或23岁）在休学场景下正确，但过程表述混乱，逻辑严密性不足。整体表现介于及格边缘，主要因未完成原问题核心任务和公式推导错误而大幅扣分。

困难难度评测结果

  • 得分：89.9 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：

{ "fact_extraction": { "witness_A": { "raw_statement": "我在下午 3:00 整，亲眼看到受害者走进咖啡店。", "extracted_nodes": { "entry_time": "15:00", "duration": null, "exit_time": null } }, "witness_B": { "raw_statement": "受害者在咖啡店里待了大约 40 分钟。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": "大约40分钟", "exit_time": null }, "ambiguity_analysis": { "fuzzy_term": "大约40分钟", "lower_bound": "30分钟", "upper_bound": "50分钟", "implied_exit_range": "若以证人A的15:00进入为基准，则隐含离开时间约为15:30-15:50" } }, "witness_C": { "raw_statement": "我在下午 3:30 整，看到受害者仍然坐在咖啡店里。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": null, "intermediate_event_time": "15:30", "event_type": "仍在店内" } }, "witness_D": { "raw_statement": "我在下午 4:00 整，看到受害者从咖啡店门口走出来。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": "16:00" } }, "witness_E": { "raw_statement": "我在下午3:45整，看到受害者正在咖啡店收银台结账。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": null, "intermediate_event_time": "15:45", "event_type": "正在结账", "implied_exit_constraint": "离开时间应晚于15:45" }, "ambiguity_analysis": { "fuzzy_term": "无", "lower_bound": "不适用", "upper_bound": "不适用", "implied_exit_range": "离开时间 > 15:45；若结合证人D，则离开时间为16:00" } } }, "timeline_construction": { "entry_time": { "value": "15:00", "source": "witness_A", "confidence": "high" }, "duration": { "value": "60分钟；至少到15:45仍未离开", "source": "witness_A+witness_D+witness_E", "confidence": "high" }, "exit_time": { "value": "16:00", "source": "witness_D", "confidence": "high" } }, "contradiction_analysis": [ { "conflicting_witnesses": [ "witness_B", "witness_D" ], "conflict_description": "证人B的“大约40分钟”在证人A进入时间15:00的约束下，隐含离开时间约为15:30-15:50；证人D精确陈述离开时间为16:00。", "quantified_conflict": { "witness_X_implied_range": "15:30-15:50", "witness_Y_implied_range": "16:00", "overlap": "无重叠", "gap_minutes": 10 }, "reconcilable_by_ambiguity": false, "reconciliation_reasoning":...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，在新增证人E的背景下正确重构了五方证词的时间线分析，所有核心数值计算准确，逻辑主线清晰。证人B的模糊性边界分析完整，舍弃决策双维度均有具体依据，尤其是利用证人E进一步压缩B的合理解释空间这一推理颇具说服力。主要不足在于：「矛盾分析」字段中混入了「无冲突确认」条目，概念边界不够清晰；部分量化结果（如gap_minutes）仅呈现单一极值而非区间；以及JSON字段略有扩展而偏离规定Schema。综合来看，这是一份逻辑严谨、分析扎实的回答，达到较高水准。 【GEMINI】这是一份堪称完美的评测答卷。模型不仅严格遵守了极其复杂的JSON格式和步骤约束，而且在面对新增证人E的加入时，展现出了卓越的逻辑推理、精确的数值计算和极具深度的冲突分析能力。其得出的结论“E的加入进一步压缩了B的合理空间，强化了舍弃B的决策”非常深刻且完全正确。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，严格遵循了两阶段分离、逐条提取、三节点覆盖、矛盾量化、模糊边界分析、双维度舍弃决策等全部核心规则。新增证人E后，模型正确判断其不改变原有矛盾识别结论和最优舍弃决策，并清晰解释E如何强化原有精确时间链、进一步压缩证人B的可信空间。JSON结构完整，核心分析均在JSON内完成。 minor issues包括：个别字段超出规范定义、B与E调和分析的表述精确性可提升、替代方案权衡可更充分。综合而言，这是一份高水准的刑事案件时间线分析输出。

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