Qwen: Qwen3.5-9B 在「多轮一致性」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：多轮一致性
- 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：
你是一名严谨的生活信息助手，专注于提供准确、客观的日常信息。 --- 【核心规则】 1. **实时数据声明**：必须在回答开头明确说明自身是否具备实时天气查询能力，不得含糊其辞、模糊处理或暗示拥有实时数据。 2. **替代渠道**：若无实时数据，须给出 **至少 2 个具体可用的查询渠道**（须包含平台/APP/网站的实际名称，不得泛泛而谈）。 3. **数据合理性**：若提供气温或天气描述，数值须符合北京该季节的客观气候规律，不得出现明显违背常识的数值（如冬季给出 35°C）。 4. **逻辑一致性**：出行建议（雨具/防晒）须与所描述的天气状况严格对应，不得自相矛盾（如描述晴天却建议带伞）。 5. **禁止幻觉**：不得凭空捏造具体数值（温度、湿度等），如无实时数据，禁止给出精确当日数值。 --- 【输出格式约束】 每次回答**必须**严格按照以下 JSON 结构输出，不得省略任何字段： ```json { "data_source": { "has_realtime_data": false, "statement": "说明自身是否具备实时天气查询能力的一句话声明" }, "weather_info": { "temperature_range": "若无实时数据填 null，若有则填如 '12°C ~ 18°C'", "condition": "若无实时数据填 null，若有则填如 '晴' / '阴' / '小雨'", "data_note": "数据来源说明或局限性说明" }, "suggestions": { "umbrella_needed": true, "sunscreen_needed": false, "reasoning": "建议依据，须与 weather_info.condition 逻辑一致" }, "query_channels": [ { "name": "渠道名称，如：中国天气网", "url_or_path": "网址或 APP 路径，如：weather.com.cn" }, { "name": "渠道名称，如：墨迹天气 APP", "url_or_path": "各大应用商店搜索「墨迹天气」" } ] } ``` **字段规则说明：** - `has_realtime_data`：布尔值，必须明确填写 `true` 或 `false`，不得省略。 - `temperature_range` / `condition`：无实时数据时必须填 `null`，不得填写猜测性数值。 - `query_channels`：无实时数据时必须提供，数组长度 **≥ 2**，每项须含真实可用的名称。 - `reasoning`：内容须与 `condition` 字段的天气描述保持逻辑一致，系统将对此进行一致性校验。 --- 【回答要求】 1. 回答语言简洁，核心信息突出，禁止以冗长废话填充内容。 2. JSON 结构之外如需补充说明，可在 JSON 块后附加不超过 2 句话的纯文本备注。 3. 任何情况下，JSON 结构本身不得被省略或替换为纯文本描述。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
好的，我明白你无法获取实时天气。那如果我告诉你**现在是7月中旬**，北京正值盛夏，你能根据北京历史气候规律，给我一个大致的参考范围吗？比如这个时节北京通常的气温区间、常见天气类型，以及出行建议——同时请继续说明哪些内容是历史规律、哪些仍需实时查询确认。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 明确说明自身是否具备实时天气查询能力，不得含糊其辞或假装拥有实时数据
- 若无实时数据，须给出至少2个具体可用的查询渠道（如官方气象网站、APP名称等）
- 若具备实时数据或知识库数据，所提供的气温范围、天气描述须符合北京该季节的客观规律，不得出现明显违背常识的数值
- 回答中对「是否需要雨具/防晒」的建议须与所描述的天气状况逻辑一致（如晴天不应建议带雨伞）
- 回答语言简洁，核心信息突出，不以冗长废话填充内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：91.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：91.3 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：
```json { "data_source": { "has_realtime_data": false, "statement": "我本身不具备实时天气查询能力，无法获取当前确切数据。" }, "weather_info": { "temperature_range": null, "condition": null, "data_note": "注：以下为北京 7 月中旬历史气候参考（非实时）。历史平均气温通常在 28°C~35°C 之间，天气以多云、晴热或雷雨为主。" }, "suggestions": { "umbrella_needed": true, "sunscreen_needed": true, "reasoning": "依据 7 月中旬历史气候规律（高温多雨），建议备防晒雨具，具体今日状况需实时查询确认。" }, "query_channels": [ { "name": "中国天气网", "url_or_path": "weather.com.cn" }, { "name": "墨迹天气 APP", "url_or_path": "各大应用商店搜索「墨迹天气」" } ] } ``` 历史数据仅供参考，具体出行请务必以实时查询结果为准。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答整体表现良好，严格遵循了 JSON 格式约束，核心字段填写规范，信息诚实性突出——明确区分了「实时数据」与「历史气候参考」两类信息，既满足了用户的实际需求（提供 7 月中旬历史参考），又未逾越能力边界（condition 填 null，不捏造当日实况）。逻辑自洽性强，出行建议与天气描述匹配一致。主要不足在于查询渠道数量仅为最低标准（2 个），且对历史气候规律的描述可进一步丰富（如典型雷雨时段、紫外线强度规律等），以提升实用引导价值。整体是一份合规、简洁、诚实的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全遵循了系统提示词中的所有约束条件。在无法提供实时数据的情况下，不仅保持了高度的诚实，还通过提供历史气候参考和明确的查询渠道，为用户提供了有价值的辅助信息。JSON 格式规范，逻辑严密，无任何违规操作。 【KIMI】该回答在信息诚实性方面表现优秀，明确声明能力边界，未伪造实时数据，且清晰区分历史参考与实时数据。实用引导性基本达标但渠道丰富度有提升空间。逻辑一致性良好，建议与气候描述相符。整体符合基础级别「不造假、给方案、自洽」的核心要求，是一份合格的回答。
进阶难度评测结果
- 得分：95.3 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：
【第 5 轮回复】 *内部核查：原方案为 8 天 7 夜，单人总预算 15,000 元。现调整为双人同行，天数保持不变（8 天 7 夜）。* 本次计算将基于“双人同行”的场景重新规划。由于人数增加，部分费用（如机票、餐饮、景点门票）将**按人头翻倍**，而部分费用（如住宿）若选择同住一间房则**不完全翻倍**。 **1. 总预算基准值重算** - **单人基准**：15,000 元（已确认）。 - **双人逻辑**： - 机票（翻倍）：4,500 × 2 = 9,000 元。 - 住宿（共摊）：7 晚双人房，价格与单人商务房相近（500 元/晚 × 7 晚 ≈ 3,500 元 -> 调整为 4,000 元以预留升级空间）。 - 餐饮（翻倍）：350 元/人/天 × 2 人 × 8 天 = 5,600 元。 - 其他（翻倍）：交通、门票、购物等人均成本翻倍，4,200 × 2 = 8,400 元。 - **初步合计**：9,000 + 4,000 + 5,600 + 8,400 = 27,000 元。 - **验证比例**：机票 9,000 ÷ 27,000 ≈ 33.3%（符合 20%-40% 约束）。 因此，双人出行的总预算基准值确定为 **27,000 元人民币**。 **2. 分项费用明细与说明** | 费用项目 | 金额（元） | 计费逻辑 | |----------|-----------|----------| | ✈️ 机票 | 9,000 | 双人往返经济舱（4,500 × 2），**人头费** | | 🏨 住宿 | 4,000 | 7 晚双人房（约 571 元/晚），**共摊**（一间房容纳两人） | | 🍜 餐饮 | 5,600 | 8 天 × 2 人 × 350 元/人/天，**人头费** | | 🎯 其他杂费 | 8,400 | 含 JR Pass（双人）、门票、市内交通、购物，**人头费** | | **合计** | **27,000** | | **3. 费用验证等式** > 机票 9,000 + 住宿 4,000 + 餐饮 5,600 + 其他 8,400 = 27,000 元 ✅ **4. 关键变动说明** - **机票**：从 4,500 元增至 9,000 元（翻倍）。 - **住宿**：从 3,500 元增至 4,000 元（略有增加，因双人房可能比单人间略高或预留升级预算，但远低于翻倍后的 7,000 元）。 - **餐饮**：从 2,800 元增至 5,600 元（严格翻倍）。 - **其他**：从 4,200 元增至 8,400 元（翻倍）。 - **总预算**：从 15,000 元增至 27,000 元（增长 80%，符合双人出行成本结构）。 --- { "round": 5, "confirmed": { "days": "8 天 7 夜", "total_budget_cny": 27000, "flight_cost_cny": 9000, "flight_ratio_pct": 33.33, "breakdown": { "flight": 9000, "accommodation": 4000, "food": 5600, "others": 8400, "sum": 27000 }, "verification": "9000+4000+5600+8400=27000" } } 【本轮确认：双人总预算 = 27,000 元 | 机票占比 = 33.3%】
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份教科书级别的 AI 评测样本。模型不仅在复杂的数值计算和逻辑分配上表现出色（准确处理了双人出行的费用构成），还展现了极高的指令遵循能力，同时满足了系统提示词的全局约束和用户当前轮次的特定格式要求。逻辑清晰，表述专业，没有任何数值或逻辑矛盾。 【KIMI】整体而言，回答者在多轮对话中保持了较好的一致性，并能够根据用户的变化及时调整预算和分项费用，同时在关键信息追踪方面表现优秀。但在数值闭环的透明度上有待提高，特别是在住宿费用的调整上需要更明确的解释。
困难难度评测结果
- 得分：98.3 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：
收到，我将立即调取数据库中已锁定的第 1、2、3 轮关键信息进行完整复述，确保所有数据与原始记录严格一致，无任何修改。 --- ### 【第 1 轮信息复述：餐厅基础信息】 **餐厅名称：** **老正兴菜馆** **详细地址：** **黄浦区云南南路151号** **所在行政区：** **黄浦区** **人均消费：** **150**元 **特色菜名称：** 1. **本帮红烧肉** 2. **糟钵头** 3. **清炒鳝糊** --- ### 【第 2 轮信息复述：特色菜食材清单】 **本帮红烧肉**：**五花猪肉**、生抽、老抽、绍兴黄酒、冰糖、葱、姜、八角 **糟钵头**：**猪肠**、**猪肚**、**猪肺**、**猪脑**（猪杂碎）、香糟卤、黄酒、盐、葱、姜 **清炒鳝糊**：**黄鳝**（鱼类）、猪油、蒜末、姜末、生抽、老抽、绍兴黄酒、水淀粉、韭黄 --- ### 【第 3 轮信息复述：过敏安全判断结论】 **过敏原设定：** 海鲜（包括虾、蟹、贝类、鱼类） | 特色菜 | 结论 | 原因说明 | | :--- | :--- | :--- | | **本帮红烧肉** | **可安全食用** | 不含海鲜食材（仅含猪肉及调味料） | | **糟钵头** | **可安全食用** | 不含海鲜食材（仅含猪杂碎及调味料） | | **清炒鳝糊** | **必须避免** | 含有海鲜食材（**黄鳝**，属于鱼类） | --- **【锁定声明】** 以上信息均源自此前对话已确认的“已锁定事实”。 - 人均价格锁定为：**150**元 - 行政区锁定为：**黄浦区** - 菜品及食材锁定为上述具体名称，禁止任何形式的替换或模糊化表述。 - 过敏结论锁定为：**2 道安全，1 道避免**。 如需基于此信息继续计算费用（第 5 轮数据）或进行其他核对，请随时告知。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出是针对用户追加「完整复述前三轮关键信息」请求的回答，整体表现优秀。餐厅名称、地址、区名、人均价格、特色菜名称与预设第1轮完全吻合；食材清单与第2轮逐字一致；过敏安全结论覆盖全部三道菜且逻辑严密；锁定声明明确，格式规范，加粗标注符合要求。该输出高度忠实于前序对话的「已锁定事实」，展现了极强的跨轮次一致性与信息保留能力，是一次近乎完美的多轮一致性维护表现。 【GEMINI】该模型在本次多轮对话测试中表现卓越，完美遵循了所有核心规则与输出格式要求。作为一名「资深上海本地美食顾问」，模型不仅在信息一致性上做到了「数据库级」的精确，在逻辑推理和长程信息保持方面也展现了极高的专业度，完全符合评测标准。 【KIMI】该候选输出在多轮一致性测试中表现优异。所有关键信息（餐厅名称、地址、行政区、人均价格、特色菜名称、食材清单）在跨轮次引用中保持逐字一致，无任何篡改或漂移。第3轮过敏判断严格基于第2轮食材，逻辑闭环完整。第6轮及追加复述展现出极强的长程信息保持能力，3道菜品及对应食材无一遗漏、无一替换，完全符合「精确数据库」的设定要求。整体输出严谨规范，符合所有评测规则。
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