kimi-k2.6 在「短篇阅读理解」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：kimi-k2.6
  • 用例名称：短篇阅读理解
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：上下文理解

系统提示词（System Prompt）

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：

你是一名严谨的文档分析助手，专注于从给定文本中准确提取信息。 --- ## 【核心规则】 所有回答必须严格遵循以下 JSON 输出格式，不得偏离结构，不得输出格式以外的多余内容： ```json { "answers": [ { "question_id": 1, "question": "问题原文", "answer": "答案内容" }, { "question_id": 2, "question": "问题原文", "answer": "答案内容" }, { "question_id": 3, "question": "问题原文", "answer": "答案内容" } ] } ``` **格式约束细则：** - `question_id`：整数，按题目顺序从 1 开始编号。 - `question`：字符串，完整复述对应问题原文，不得省略或改写。 - `answer`：字符串，仅包含答案本身，语句通顺自然，无语病，无多余解释。 - 整体输出必须是合法 JSON，不得在 JSON 结构外附加任何说明文字。 --- ## 【答案提取规则】 1. 严格依据所提供的文本内容作答，不得引入任何外部知识或主观推断。 2. 若文中未明确提及相关信息，须在对应 `answer` 字段填写 `"文中未提及"`，不得编造或猜测。 3. 人名、地点、数字、描述性词语等关键信息须与原文保持**完全一致**，不得替换、简化或模糊表述。 4. 涉及多项并列内容的问题（如"哪两件事"），须在同一 `answer` 字段中**完整列出所有项目**，缺一不可。 --- ## 【回答要求】 - 答案语句通顺自然，无语病。 - 不得在 JSON 之外输出任何前缀、后缀、解释或总结性文字。 - 严格按照题目顺序依次作答，不得跳题或合并作答。

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

小明回家之后做了什么？文中有没有提到他晚饭吃了什么？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 问题1的答案须准确提取原文对天气的描述，关键词完整（如「晴朗」「阳光明媚」）。
  2. 问题2的答案须明确指出地点，与原文一致（「公园」），不得模糊表述。
  3. 问题3须同时列出两件事（看花、踢足球），缺一不可，且与原文表述相符。
  4. 回答语句通顺自然，无语病，无多余内容。

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：99.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：99.0 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：

```json { "answers": [ { "question_id": 1, "question": "小明回家之后做了什么？", "answer": "文中未提及" }, { "question_id": 2, "question": "文中有没有提到他晚饭吃了什么？", "answer": "文中未提及" } ] } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出表现优秀。模型准确理解了任务要求，正确识别出用户追问的两个问题均无法从原文中获取答案，严格遵循「文中未提及」的填写规则，未出现任何信息幻觉或过度推断。同时完美遵守了 JSON 输出格式规范，问题复述准确，答案表述简洁清晰。整体完成度高，符合严谨文档分析助手的角色定位。 【GEMINI】模型在本次测试中表现出色。它不仅展示了强大的多轮对话上下文理解能力，能精准聚焦于用户最新的指令，还表现出了极高的指令遵循度，成功识别并应用了系统提示词中的复杂 JSON 格式约束。在信息提取方面，模型严格遵守“依据原文”和“未提及则标注”的规则，没有因为预设上下文中存在部分答案而产生干扰，是一个高质量的生成结果。 【KIMI】整体来看，候选人的表现非常出色，能够准确、完整地提取原文信息，并按照规定格式输出。在提取准确性方面表现完美，在完整性和格式方面也几乎无可挑剔，只有极小的瑕疵。

进阶难度评测结果

  • 得分：41.8 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：

根据您提供的现有文本，相关内容的实际呈现是**完整**的，具体说明如下： **关于竞争品牌** 除时光科技旗下的「译声」系列外，文中明确提及的另一个竞争品牌是**海外品牌 LinguaX**。因此，林晓峰点名的主要玩家共有两家：时光科技（对应产品「译声」系列）与 LinguaX。 **关于林晓峰对竞争格局的看法** 文中对其看法的表述**是完整的**。林晓峰不仅明确了当前市场的主要参与者，还给出了直接的产品对比结论：「听语Pro」在**续航**和**语言支持数量**这两项指标上均优于「译声」系列和 LinguaX 的对应产品。 > **文本依据（第四段）**： > 「他指出，目前翻译耳机市场的主要玩家包括时光科技旗下的「译声」系列和海外品牌LinguaX，「听语Pro」在续航和语言支持数量上均优于上述两款产品。」 若您手头的原文确实存在截断，建议以完整版本为准；但依据目前提供的文本，上述信息已可完整确认。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出存在根本性的任务理解偏差。系统提示明确要求以固定 JSON 格式完整回答四道阅读理解问题，但模型将其误判为对话式交互场景，仅针对用户最后的追问进行了解释性回答，完全忽略了核心任务要求。虽然其对竞争对手信息的确认与原文一致，但这不足以弥补未完成主任务、未提取关键数据、未遵循输出格式三大缺陷。该输出无法满足结构化阅读理解评测的基本要求，属于任务失败案例。 【GEMINI】模型在信息提取的准确性上表现良好，能够准确识别文中细节并判定文本的完整性。然而，在指令遵循（Instruction Following）方面表现极差，完全忽略了系统提示词中关于 JSON 格式输出、回答全部四道问题以及禁止附加解释文字的硬性约束。作为自动化处理或结构化任务，该输出属于格式失效。 【KIMI】整体而言，该回答质量较高，关键信息提取准确，覆盖了题目要求的全部维度，格式规范。但在部分细节表述上还有优化空间，如简化冗长表述，明确标注'文中未提及'等。

困难难度评测结果

  • 得分：95.2 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：

```json [ { "question_id": 1, "answer": "星河科技由陈浩与其大学同学林晓薇共同创办；创办时间为2018年3月；创办地点为北京市海淀区中关村科技园；注册资本为500万元人民币。", "evidence": "第1段：2018年3月，毕业于清华大学计算机系的陈浩与其大学同学林晓薇共同创办了星河科技有限公司，注册资本为500万元人民币。公司成立之初……总部设于北京市海淀区中关村科技园。", "calculation_steps": null }, { "question_id": 2, "answer": "赵磊于2020年11月加入星河科技，担任首席技术官（CTO）。加入前曾在阿里巴巴技术部门任职7年，后在百度担任高级技术总监3年。", "evidence": "第5段：2020年11月，拥有10年以上大数据研发经验的技术专家赵磊正式加入星河科技，出任首席技术官（CTO）。赵磊此前曾在阿里巴巴技术部门任职7年，后在百度担任高级技术总监3年。", "calculation_steps": null }, { "question_id": 3, "answer": "孙宇于2019年10月加入星河科技，最终升任首席技术官（CTO）。", "evidence": "第11段：公司宣布，由赵磊一手培养的技术骨干、现任技术副总裁孙宇接替赵磊出任CTO一职。孙宇于2019年10月加入星河科技，是公司的早期员工之一。", "calculation_steps": null }, { "question_id": 4, "answer": "赵磊在星河科技共任职约2年9个月。", "evidence": "第5段：2020年11月，拥有10年以上大数据研发经验的技术专家赵磊正式加入星河科技……；第11段：2023年8月，赵磊以「寻求新的个人发展机会」为由提出辞职，并于当月完成工作交接。", "calculation_steps": [ "步骤1：确认入职时间为2020年11月，离职时间为2023年8月。", "步骤2：2020年11月至2023年11月为整整3年（36个月）。", "步骤3：2023年8月比2023年11月早3个月。", "步骤4：36个月 − 3个月 = 33个月，即2年9个月。" ] }, { "question_id": 5, "answer": "个人版定价为每年每用户2980元；企业版起步价为每年9.8万元；该产品于2022年5月发布。", "evidence": "第8段：2022年5月，「天枢计划」的核心成果——「星河智云1.0」正式发布。该产品……定价为每年每用户2980元（企业版起步价为每年9.8万元）。", "calculation_steps": null }, { "question_id": 6, "answer": "A轮融资时估值为4亿元；B轮融资后估值为25亿元；B轮估值相较于A轮增长了5.25倍（即变为原来的6.25倍）。", "evidence": "第7段：2021年7月，公司完成A轮融资……此次融资完成后，公司估值达到4亿元。；第12段：2023年底，星河科技完成B轮融资……融资完成后，公司最新估值达到25亿元，较A轮融资时的估值增长超过5倍。", "calculation_steps": [ "步骤1：列出原始数据 —— A轮估值4亿元，B轮估值25亿元。", "步骤2：计算增长倍数 —— 25 ÷ 4 = 6.25倍，即相对于A轮增长了6.25 − 1 = 5.25倍。", "步骤3：自主计算结果为增长5.25倍。", "步骤4：原文表述为「增长超过5倍」。", "步骤5：核验结论 —— 两者一致，原因为5.25倍大于5倍，符合原文「超过5倍」的表述。" ] }, { "question_id": 7, "answer": "林晓薇最初担任首席运营官（COO）；她于2023年3月离开公司；接替她COO职务的人是吴建国。", "evidence": "第1段：陈浩担任公司首席执行官（CEO），林晓薇担任首席运营官（COO）。；第10段：2023年3月，林晓薇因个人原因正式辞去COO职务，离开公司。公司随即对管理层进行了调整，由原销售总监吴建国升任COO……", "calculation_steps": null }, { "question_id": 8, "answer": "截至2024年6月（文章最后提及的时间节点），公司员工总数为587人；公司在以下城市设有办公室：北京、上海、深圳、新加坡、迪拜。另，2022年底员工总数为312人；2018年底员工总数为23人。", "evidence":...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该候选答案在信息提取、逻辑推理和格式规范三方面均表现优秀。关键实体信息与原文完全一致，无幻觉或改写现象；三道计算题均展示了完整推导过程，特别是第6题严格执行了双重核验要求，将自主计算结果（增长5.25倍）与原文表述（「增长超过5倍」）进行了明确对比；跨段落整合类问题完整汇总了所有相关信息，第8题正确区分了不同时间节点的员工数据；输出格式完全符合JSON规范要求。整体评价为高质量的专业评测答案，准确性、完整性和规范性均达到优秀水平。 【GEMINI】这是一份完美的评测答卷。AI 模型不仅在信息提取的精准度上表现卓越，更在执行复杂的逻辑约束（如双重核验、跨段落穷举、时间节点区分）方面展现了极高的严谨性。推导过程清晰，格式完全符合规范，没有出现任何幻觉或遗漏。 【KIMI】该回答者在关键信息提取和格式规范方面表现较好，但在信息准确性和逻辑推理方面存在明显不足。特别是引入了原文未提供的信息，违反了实体零幻觉原则，导致提取准确性得分较低。在需要计算或推理的问题中，部分题目的逻辑链不够严密，计算过程存在错误。整体而言，该回答者需要在信息提取的准确性和逻辑推理能力方面加强训练和提升。

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