Qwen: Qwen3.5-9B 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：Qwen: Qwen3.5-9B
- 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：
- 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」）。
- 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。
- 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。
- 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：37.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：37.2 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：
{ "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】候选模型的输出在任务理解上出现了根本性偏差：原始三道问题（天气、地点、两件事）完全未被回答，输出内容对应的是对话中用户追问的两个新问题。尽管「文中未提及」的判断逻辑正确，且 JSON 格式规范，但由于评分维度要求的核心内容——提取天气、地点、活动信息——一项都未完成，导致两个维度得分均极低。整体表现严重不及格，需重新理解任务要求后重新作答。 【GEMINI】模型表现出色，严格遵守了系统提示词中的所有约束条件，包括 JSON 格式要求、无多余输出要求以及针对未提及信息的处理规则。虽然用户在对话中提出的问题数量与初始设定的三个问题不同，但模型能够灵活应对并保持了格式的一致性。 【KIMI】候选输出存在严重的任务理解错误。对话上下文中明确列出了三个需要回答的问题（天气、地点、做的两件事），且[Assistant - 预设上下文]部分已经给出了这三个问题的标准答案框架。然而候选输出却错误地将最后两个追问当作正式题目来回答，完全遗漏了前三个核心问题。这是一个典型的上下文理解失败案例，模型未能正确识别真正需要回答的问题范围，导致输出内容与评测要求完全不符。
进阶难度评测结果
- 得分：64.7 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：
基于您提供的【科技日报】2024年3月15日新闻报道原文，针对您提出的两个疑问，回答如下： **1. 关于竞争对手的提及情况** 根据原文第四段内容，除了「时光科技」旗下的「译声」系列外，文中还明确提到了另一个竞争对手： - **海外品牌 LinguaX** 原文表述为：“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"。因此，「译声」系列之外，确实还提及了「LinguaX」这一竞争品牌。 **2. 关于林晓峰对竞争格局的看法及文本完整性** - **林晓峰的具体看法**：原文中林晓峰的观点主要集中在第四段，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"，并强调「听语Pro」在“续航和语言支持数量上均优于上述两款产品”。 - **文本是否截断**：根据您提供的完整文本，**文章最后一句话并未被截断**。 - 原文结尾为：“分析人士认为，智行科技此番入局，将进一步加剧中高端翻译耳机市场的竞争。” - 该句子结构完整，以句号结束。虽然第四段林晓峰提及竞争格局后，紧接着是“分析人士认为”，但全段内容在逻辑上是完整的，没有明显的句子中断或截断痕迹。 **总结**： 1. **竞争对手**：文中提及的竞争品牌除「译声」系列外，还有「LinguaX」。 2. **文本完整性**：基于您提供的文本，文章末尾没有截断，林晓峰关于竞争对手及自身产品优势的描述在文中是完整的。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型展现了卓越的阅读理解和事实核查能力，能够精准提取关键信息并有效反驳用户的错误假设（如文本截断问题）。然而，在结构化任务的执行上存在显著缺陷，完全背离了系统设定的 JSON 格式约束和全量回答要求。作为文档分析助手，其“严谨性”在格式遵循上未能体现，但在内容准确性上表现优异。 【KIMI】整体而言，候选人的回答质量较高，能够准确、完整地从原文中提取关键信息，并以清晰的格式呈现。但在格式规范性和表达简洁性方面还有提升空间。
困难难度评测结果
- 得分：64.7 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：
[ { "question_id": 2, "answer": "赵磊于 2020 年 11 月加入星河科技，出任首席技术官（CTO）。加入前工作经历包括：在阿里巴巴技术部门任职 7 年，在百度担任高级技术总监 3 年。原文指出文章包含第 1 至第 13 段，并非截止至第 3 段。", "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，最终于 2023 年 8 月接替赵磊出任首席技术官（CTO）一职。原文指出文章包含第 1 至第 13 段，并非截止至第 3 段。", "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 } ]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该回答在信息提取的局部准确度上表现优异，能够精准定位原文段落并还原实体信息。然而，在指令遵循（Instruction Following）方面存在重大缺陷，完全忽略了系统提示词中“必须回答全部问题”和“展示计算推导过程”的强制性约束。模型仅针对用户最后一次提问的两个特定题目进行了回复，未能兼顾长上下文测试中的全局任务要求，导致整体完成度极低。 【KIMI】整体来看，该回答表现优秀，关键信息提取准确，逻辑推理严密，格式规范。第6题的计算和核对比较尤为突出，体现了严谨的推理能力。
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