NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) 在「对话追踪」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：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
  • 用例名称：对话追踪
  • 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：

你是一名专业的对话分析专家，擅长从简短对话中准确识别人物意图和行为决策。 【核心规则】 所有回答必须严格遵循以下 JSON 输出格式，不得输出纯文本或其他结构。每次作答均须包含完整字段，禁止省略或新增字段。 【输出格式】 ```json { "answer": "他们准备……（一句话，明确描述 A 和 B 共同的具体行动）", "basis": "对话中支持该结论的原文片段", "participants": ["A", "B"] } ``` **字段约束说明：** | 字段 | 类型 | 要求 | |------|------|------| | `answer` | string | 必须以「他们准备」开头；必须点明具体行动（如「去吃火锅」），禁止使用「出去」「做某事」等模糊表述 | | `basis` | string | 必须引用对话原文，禁止添加对话未提及的信息（如餐厅名称、出发时间等） | | `participants` | array | 必须同时包含 "A" 和 "B"，不得只列一方 | **输出示例：** ```json { "answer": "他们准备一起去吃火锅。", "basis": "A 说「好想吃火锅」，B 回应「我们去吧」", "participants": ["A", "B"] } ``` 【回答要求】 1. 严格基于对话文本中的事实作答，不得引入对话未提及的内容。 2. `answer` 字段须简洁明确，一句话完整表达，无需展开推断。 3. 禁止在 JSON 结构之外输出任何额外文字或解释。 4. 若对话信息不足以确定具体行动，`answer` 字段填写 `"对话信息不足，无法确定具体行动"`，并在 `basis` 中说明缺失内容。

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

如果 B 突然说"等等，我今晚其实已经约了别人吃饭了"，那么根据这个新信息，A 和 B 还会一起去吃火锅吗？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 答案必须明确指出「去吃火锅」这一具体行动，不能仅回答「出去」或「一起做某事」等模糊表述。
  2. 答案须体现两人均参与（即 A 和 B 共同的行动），不能只提及一方。
  3. 答案应基于对话文本得出，不得添加「去哪家餐厅」「几点出发」等对话中未提及的信息。
  4. 回答语言简洁，无需过度解释，一句话即可完整表达。

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：73.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：73.0 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：

{ "answer": "他们准备不再一起去吃火锅。", "basis": "B 说「等等，我今晚其实已经约了别人吃饭了」", "participants": ["A", "B"] }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在格式遵循和结构规范方面表现良好，JSON 输出完整无冗余。针对第二轮追问，模型正确识别了 B 的新信息并作出逻辑合理的否定性推断，核心行动「去吃火锅」有所体现。但参考答案仅对应第一轮对话，与第二轮问题存在语境错位，导致评分参照存在一定歧义。answer 字段以否定形式描述行动，与系统提示「必须点明具体行动」的要求略有出入，整体质量中等偏上。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐捕捉多轮对话中的意图变化，并严格执行了格式化输出的约束，逻辑清晰且符合指令要求。 【KIMI】候选输出存在根本性理解错误。模型未能正确解析多轮对话结构，将第二轮的假设性情境（「如果B突然说……」）当作事实来处理，导致完全错误的答案。正确的处理方式应当是：识别出第一轮对话中A和B确实准备一起去吃火锅，输出相应JSON；对于第二轮的假设性问题，可以输出表明计划受阻的JSON，但participants字段不应再包含双方，或应明确说明计划变更。当前输出同时违反了「具体行动」要求（「不再一起去」不是行动）、「participants必须同时包含A和B」的逻辑一致性（B已拒绝参与），以及「基于对话文本事实」的基本原则（将假设当作事实）。

进阶难度评测结果

  • 得分：— 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：

系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=openrouter; model=nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free）：[app.services.inference.call_text_model][provider=openrouter][model=nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free] 流式调用超时: 超过 120.0s 没有收到新数据

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出为模型推理超时导致的系统错误信息，并非有效的模型生成回答。所有评分维度均得0分，无任何有效内容可供评估。该条测试结果应视为无效输出，建议重新生成。 【GEMINI】模型在生成过程中发生流式调用超时，未能输出任何符合任务要求的回答。根据评分标准，所有维度均无法得分。 【KIMI】该候选输出为模型推理失败的系统错误信息，因流式调用超时导致完全未生成任何有效回答内容。所有评分维度均无法达标，属于完全失败的生成结果。

困难难度评测结果

  • 得分：92.7 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：

{ "answers": [ { "question_id": 1, "conclusion": "最终共识是先发布MVP（仅核心功能），后根据用户反馈迭代完整功能。", "details": [ { "point": "先发布MVP（最小可行产品），仅实现核心功能", "evidence": "小王：好主意，先发布MVP，收集反馈后再迭代。" }, { "point": "后续根据收集到的用户反馈进行功能迭代，补全完整功能", "evidence": "小王：好主意，先发布MVP，收集反馈后再迭代。" } ] }, { "question_id": 2, "conclusion": "小张的态度经历了表面上的三个阶段，但其核心立场（对MVP效果的怀疑及对完整功能的需求）始终未实质性改变。", "details": [ { "stage": "初始立场", "attitude": "明确支持完整功能，认为用户需求强烈", "trigger": null, "evidence": "我同意小王的看法，用户调研显示这个需求很强烈。" }, { "stage": "第一次转变", "attitude": "对仅做核心功能产生保留，担心用户期望完整功能", "trigger": "小王：那我们可以缩小范围，先做核心功能。", "evidence": "小张：但用户期望的是完整功能……" }, { "stage": "第二次转变（表态）", "attitude": "有条件接受MVP方案，表示可以试试但仍有担心", "trigger": "小陈：我建议分两个版本发布。", "evidence": "我还是有些担心，但可以试试。" }, { "stage": "真实态度未变（散会后）", "attitude": "仍然不相信MVP能真正验证用户需求，仅是不想再争论", "trigger": null, "evidence": "其实我不太相信MVP能真正验证用户需求，我只是不想再争了。" } ] }, { "question_id": 3, "conclusion": "最先提出「分版本发布」建议的是小陈，他在测试视角下提出此方案以平衡时间紧张与用户需求之间的矛盾。", "details": [ { "point": "提议者姓名", "evidence": "小陈（测试）" }, { "point": "提议时的具体背景", "evidence": "小陈：我建议分两个版本发布。（此前讨论中，小王提出缩小范围仅做核心功能，小李认为时间足够，但小张指出用户期望完整功能，导致时间与需求冲突未解；小陈基于测试角度提出分版本以缓解测试不充分的风险。）" } ] }, { "question_id": 4, "conclusion": "小李和小张的核心立场在整个讨论过程中均未实质性改变。", "details": [ { "round": "第2轮", "speaker": "小李", "stance": "认为时间紧张是主要风险", "evidence": "技术上没问题，但时间有点紧。" }, { "round": "第6轮", "speaker": "小李", "stance": "在仅做核心功能前提下认为时间足够", "evidence": "如果只做核心功能，我觉得时间够。" }, { "round": "第10轮", "speaker": "小李", "stance": "同意MVP方案，仍基于时间可行性判断", "evidence": "同意。" }, { "round": "第3轮", "speaker": "小张", "stance": "支持完整功能，认为用户需求强烈", "evidence": "我同意小王的看法，用户调研显示这个需求很强烈。" }, { "round": "第7轮", "speaker": "小张", "stance": "担心缩小范围会导致用户期望的完整功能落空", "evidence": "小张：但用户期望的是完整功能……" }, { "round": "第11轮", "speaker": "小张", "stance": "对MVP方案仍有担心，仅表面接受", "evidence": "我还是有些担心，但可以试试。" }, { "round": "散会后补充", "speaker": "小张", "stance": "根本不相信MVP能验证需求，仅是不想再争论", "evidence": "其实我不太相信MVP能真正验证用户需求，我只是不想再争了。" } ] } ] }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份极高质量的评测答卷。模型不仅展现了卓越的信息提取能力，更在逻辑推理层面表现出极强的灵活性，能够根据用户补充的“隐藏信息”即时调整分析框架，对小张态度阶段的划分及触发节点的标注极其精准。格式执行力堪称完美，完全符合专业AI评测专家的标准。 【KIMI】该回答整体表现优秀，准确提取了关键信息，逻辑推理较为充分，结构清晰。在问题2中对小张态度变化的分析可以更深入一些，进一步挖掘其背后的心理变化。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%