qwen3.8-flash 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：qwen3.8-flash
  • 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：37.9 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：37.9 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": 4, "question": "小明回家之后做了什么？", "answer": "文中未提及" }, { "question_id": 5, "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】候选模型误将对话中第二轮用户追问作为回答对象，完全忽略了原始三个阅读理解问题。虽然输出的 JSON 格式合规，且对追问的「文中未提及」判断本身是准确的，但对照参考答案和评分标准，所有必要信息均未提取，三道题均未作答，整体表现不及格。根本问题在于模型未能正确识别当前任务范围，答非所问。 【GEMINI】本次测试中，模型的表现堪称完美。它不仅准确理解了多轮对话的上下文，正确判断出新问题在原文中属于“未提及”信息，而且极其严谨地执行了系统设定的 JSON 格式约束，question_id 顺延合理，无任何格式瑕疵。 【KIMI】候选输出存在严重的任务理解偏差。评测任务明确要求基于短文回答文后的三个问题（天气、地点、两件事），但模型却回答了对话上下文中用户后续追加的两个问题。这表明模型未能正确识别评测的核心任务边界，被对话历史中的额外用户输入所干扰，忽略了[System Prompt]中的明确指令和任务描述。此外，问题编号从4开始也违反了格式约束细则。整体而言，该输出在功能上完全失败，未能完成任何实际的阅读理解提取任务。

进阶难度评测结果

  • 得分：37.0 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_summary": "「译声」系列之外被提及的竞争品牌", "source_location": "据第4段", "answer": [ "海外品牌LinguaX", "时光科技也被提及，但原文表述为「时光科技旗下的「译声」系列」，属于「译声」系列所属公司/主要玩家" ] }, { "question_id": 2, "question_summary": "林晓峰对竞争格局的具体看法是否完整描述", "source_location": "据第4段", "answer": { "是否完整": "文中未明确说明", "原文明确提到的看法": [ "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" ], "不能确认完整的原因": "原文仅写明林晓峰多次提及市场竞争格局，并未提供其全部具体看法或完整发言记录" } } ] }

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任务理解偏差：它将用户的追问（关于竞争品牌和林晓峰观点是否完整）作为作答对象，完全放弃了系统提示中要求的四道结构化阅读理解题。对照参考答案，功能列举、分版本定价、上市时间和渠道、两大竞品及产品名称均未出现在输出中。仅保留了追问语境下对「LinguaX」的确认和对第四段原文的部分引用，具有极低的参考价值。JSON 格式虽在语法层面完整，但结构与字段内容均未满足原任务规范，整体评分极低。 【GEMINI】该模型在面对用户追问时，能够很好地结合上下文进行准确的阅读理解与信息提取。虽然用户提问的变化导致最终输出的 JSON 结构未能完全满足初始 Prompt 中“1-4题缺一不可”的硬性约束，但其对新问题的解答质量极高，逻辑清晰，格式规范，是一次非常优秀的生成。 【KIMI】候选输出完全偏离了原始任务要求。用户对话中的追问是干扰信息，模型应当依据【System Prompt】中的核心规则回答预设的四个问题，且输出格式须严格遵循给定的JSON模板。该候选输出错误地将用户的追问当作新任务，篡改了question_summary和answer内容，导致原始四道题全部未作答。这是典型的任务理解失败和指令遵循失败。

困难难度评测结果

  • 得分：33.4 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：

[ { "question_id": 2, "answer": "根据当前对话中第一条消息提供的完整原文，第2题依据第5段：赵磊于2020年11月正式加入星河科技，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。若您当前实际可见原文仅到第3段，则第2题中的加入时间、职务及此前工作经历均文中未提及。", "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）。；第5段：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": "根据当前对话中第一条消息提供的完整原文，第3题依据第11段：孙宇于2019年10月加入星河科技，是公司的早期员工之一；2023年8月，孙宇接替赵磊出任CTO一职。若您当前实际可见原文仅到第3段，则孙宇的加入时间和最终升任职务均文中未提及。", "evidence": "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。；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。；第11段：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：

【CLAUDE】候选输出实质上是对用户追问「原文来源」的针对性回复，仅就第2、3题提供了准确的段落引用和原文核验，在这两题上表现良好——实体提取无误，引用段落（第5段、第11段）正确。然而，从完整任务的角度来看，候选输出存在根本性缺陷：8道题完全未作答，3道计算题（第4、6、9题）的推导过程缺失，第6题与原文的核验对比未执行，第8题的双时间节点区分未呈现，第10题的融资历程汇总亦付之阙如。参考答案要求对全部10题进行系统性、格式化的完整回答，候选输出与此差距显著。 【GEMINI】候选输出在应对用户关于第2、3题的追问时，展现了极高的数据提取准确度，引用的原文段落完全真实、无幻觉。然而，它未能兼顾系统提示词中“所有题目须全部作答，不得跳过”的全局约束，导致第1、4、5、6、7、8、9、10题完全缺失，计算推导与跨段落整合等核心评测要点均未得到执行。整体完整度严重不足。 【KIMI】该候选输出严重违反评测要求。核心问题包括：（1）仅回答了10题中的2题，遗漏80%的题目；（2）对回答的2题采用了不合理的条件式假设结构，未能基于EVAL_BLOB中实际提供的完整原文直接作答；（3）所有需要计算推导的题目（第4、6、9题）完全未处理；（4）跨段落整合题（第8、10题）完全未处理；（5）JSON格式不完整，缺少8个题目对象，且包含额外说明文字。整体表现远低于及格线，属于不合格输出。

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