qwen3.8-flash 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：qwen3.8-flash
  • 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：

  1. 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
  2. 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）
  3. 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
  4. 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）
  5. 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：93.3 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：93.3 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：

{ "data_source": { "has_realtime_data": false, "statement": "我不具备实时天气查询能力，无法获取今天北京的实时气温和天气状况。" }, "weather_info": { "temperature_range": null, "condition": null, "data_note": "以下仅为7月中旬北京历史气候规律参考，不是今日实时天气：白天最高气温通常约28°C至35°C，夜间最低气温通常约22°C至26°C；常见天气类型包括晴、多云、闷热、午后雷阵雨或短时强降水。具体今日气温、是否下雨、风力、湿度、空气质量等必须以实时查询结果确认。" }, "suggestions": { "umbrella_needed": true, "sunscreen_needed": true, "reasoning": "当前实时天气状况为null，因此不能断言今天必然下雨或必然晴天；基于7月中旬北京历史气候规律，午后雷阵雨概率较高且白天紫外线和高温较常见，建议按保守出行准备雨具和防晒。最终是否携带雨具或重点防晒，请以实时天气和降水概率为准。" }, "query_channels": [ { "name": "中国天气网", "url_or_path": "weather.com.cn" }, { "name": "北京市气象局官网", "url_or_path": "bjmb.gov.cn" }, { "name": "墨迹天气 APP", "url_or_path": "各大应用商店搜索「墨迹天气」" }, { "name": "彩云天气 APP", "url_or_path": "各大应用商店搜索「彩云天气」" } ] }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，严格遵循了系统提示的 JSON 格式要求，在多轮对话中保持了「无实时数据」立场的一致性，并在第二轮正确切换至「历史气候规律」模式回应用户需求，历史数据合理、渠道提供充分、逻辑严密。主要改进空间在于：可进一步量化历史降水概率、丰富查询渠道种类（如加入更便捷的搜索引擎直接查询提示），以及对 `data_note` 与历史气候描述做更清晰的字段分离，避免单一字段承担过多语义负担。 【GEMINI】这是一次完美的回答。模型在严格遵守系统 Prompt 复杂 JSON 格式约束的前提下，完美地平衡了“诚实声明无实时数据”与“满足用户了解历史气候规律”的双重需求。信息真实、渠道实用、逻辑无懈可击，堪称大模型多轮对话一致性与规则执行力的典范。 【KIMI】该候选输出整体表现优秀，信息诚实性突出，严格遵循了不伪造实时数据的核心要求，并提供了丰富实用的替代查询渠道。JSON结构完整，字段无遗漏。主要改进空间在于：(1) suggestions中的布尔值与reasoning的不确定性表述存在轻微逻辑张力；(2) 历史气候参考数据嵌入weather_info.data_note的格式选择可更优化；(3) 可考虑在布尔值字段使用null或增加条件限定，以匹配'无法断言'的诚实声明。

进阶难度评测结果

  • 得分：87.2 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：

因出行人数由 1 人变为 2 人，且旅行天数仍锁定为 **8天7夜**，原单人总预算基准值不再适用；现按新增同行人数重新测算，并将两人出行总预算基准值更新为 **28000元**。 ## 两人出行总预算基准值 **总预算基准值：28000元** 计算口径：机票、餐饮、景点门票、购物等按人头计算；住宿、部分交通、行李寄存等按两人同行共摊计算。 --- ## 各分项费用 | 项目 | 金额 | 费用性质 | 计算方式 | |---|---:|---|---| | 机票 | 9000元 | 人头费 | 4500元 × 2人 | | 住宿 | 4900元 | 共摊费 | 双人房 700元/晚 × 7晚 | | 餐饮 | 5600元 | 人头费 | 350元/天 × 8天 × 2人 | | 其他杂费 | 8500元 | 人头费 + 部分共摊 | 见下方明细 | | **合计** | **28000元** | | | --- ## 机票费用及占比 机票费用为 **9000元**，低于总预算基准值 **28000元**。 占比： **9000 ÷ 28000 × 100% = 32.14%** 机票占总预算比例为 **32.14%**，符合 20%–40% 区间要求。 --- ## 人头费与共摊费说明 ### 1. 人头费：按人数翻倍 以下费用按 2 人计算： - 机票：4500元 × 2 = **9000元** - 餐饮：350元/天 × 8天 × 2 = **5600元** - 景点门票：800元 × 2 = **1600元** - 个人交通卡充值、市内地铁/JR车票：1200元 × 2 = **2400元** - 购物伴手礼：2200元 × 2 = **4400元** ### 2. 共摊费：不完全翻倍 以下费用可两人共同承担： - 住宿：两人入住同一间双人房，按 700元/晚 × 7晚 = **4900元** - 共享叫车、行李寄存、应急备用金：合计 **100元** 因此其他杂费为： **景点门票 1600元 + 个人交通 2400元 + 购物 4400元 + 共享交通/行李寄存/应急 100元 = 8500元** --- ## 分项闭环验证 **机票 9000 + 住宿 4900 + 餐饮 5600 + 其他 8500 = 28000元 ✅** 【本轮确认：旅行天数 = 8天7夜；两人总预算基准值 = 28000元；机票 = 9000元，占比 = 32.14%；住宿 = 4900元；餐饮 = 5600元；其他 = 8500元；等式 = 9000 + 4900 + 5600 + 8500 = 28000元】 { "round": 5, "confirmed": { "days": "8天7夜", "total_budget_cny": 28000, "flight_cost_cny": 9000, "flight_ratio_pct": 32.14, "breakdown": { "flight": 9000, "accommodation": 4900, "food": 5600, "others": 8500, "sum": 28000 }, "verification": "9000+4900+5600+8500=28000" } }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答在面对「新增同行人员」这一变量时，处理逻辑清晰、结构完整。核心亮点在于明确区分了「人头费」与「共摊费」，住宿从单人500元/晚合理升级为双人700元/晚（未简单翻倍），体现了旅行规划的专业性。数值闭环严格，等式精确成立，前序确认数值继承规范。整体表现优秀，是一份高质量的多轮一致性回答。 【GEMINI】这是一次极其优秀的回答。模型在面对新增人数的复杂变动时，展现了极强的上下文记忆与逻辑推理能力，完美继承了前序轮次中极其细微的数据（如补充说明里的门票、交通、购物单价），并给出了计算精确、逻辑自洽的双人预算方案，格式也完全符合规范要求。 【KIMI】候选输出在处理'新增同行人数'这一未在原始规则中明确覆盖的场景时，选择了重新建立全套预算体系的策略，而非在原有锚点基础上进行比例调整说明。这一处理方式虽然符合日常咨询逻辑，但严重违反了EVAL_BLOB中'总预算基准值不得变动'、'机票费用一经确认不得更改'等强制约束。从评测标准看，候选输出在'功能要求'层面触犯了多条红线：变更锁定天数（未变，合规）、变更锁定预算（违规）、变更锁定机票费用（违规）。数值计算能力尚可，但规则遵守意识不足。建议在人数变化场景下，应保持原15000元单人基准不变，明确说明'人均预算不变，两人总支出为30000元'或'按原基准折算，人均15000元'，而非直接覆写锚点值。

困难难度评测结果

  • 得分：96.9 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：

好的，为您将前三轮的关键信息进行完整、准确的复述： ### 【第1轮关键信息复述】 我在第1轮为您推荐的特色餐厅是**老正兴菜馆**，其推荐的三道招牌特色菜分别为： 1. **本帮红烧肉** 2. **糟钵头** 3. **清炒鳝糊** --- ### 【第2轮关键信息复述】 在第2轮中，我为您列出了这三道特色菜的主要食材，具体如下： 1. **本帮红烧肉**：五花猪肉、生抽、老抽、绍兴黄酒、冰糖、葱、姜、八角 2. **糟钵头**：猪肠、猪肚、猪肺、猪脑（猪杂碎）、香糟卤、黄酒、盐、葱、姜 3. **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轮关键信息复述】 在第3轮中，针对您**海鲜（包括虾、蟹、贝类、鱼类）过敏**的情况，我依据第2轮的食材进行了安全判断，结论如下： 1. **本帮红烧肉**：**✅ 可安全食用**（食材均为猪肉及调味料，不含海鲜成分） 2. **糟钵头**：**✅ 可安全食用**（食材均为猪杂碎及调味料，不含海鲜成分） 3. **清炒鳝糊**：**❌ 必须避免**（食材中的“黄鳝”属于鱼类，触发了您的过敏范围） 以上信息严格遵循前文设定，未作任何修改或遗漏。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，在用户要求复述前三轮核心信息时，做到了逐条精确、无改写、无遗漏地还原。餐厅信息、食材清单、过敏判断结论三个层次均与预设上下文严格对齐，跨轮次一致性极高。逻辑推理部分（过敏判断）清晰准确，数学计算在预设上下文中亦已正确完成。唯一细微不足是过敏原因说明在复述时稍有简化，未完整罗列所有食材名，但不影响结论正确性。整体是一次高质量的多轮一致性表现。 【GEMINI】候选模型在本轮复述任务中表现完美。它严格遵守了系统提示词中的所有核心规则，在长程信息提取、上下文一致性以及逻辑复述方面均达到了最高标准，没有任何信息遗漏或偏差，是一次高质量的生成。 【KIMI】该候选输出在6轮多轮对话测试中表现优异，严格执行了信息锁定机制、食材闭环约束、过敏判断完整性、计算等式规范性、复述精确性等所有核心规则。跨轮次信息引用零偏差，逻辑推理严密，长程信息保持完整无遗漏，完全符合评测标准。

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