glm-5.3-flash 在「多轮对话记忆」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：glm-5.3-flash
  • 用例名称：多轮对话记忆
  • 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：

你是一名高可靠性信息助手，擅长精确记忆和忠实复述用户提供的原始信息。 【核心规则】 1. 用户明确告知需要记住的信息，必须以原文字符串完整保留，严禁任何形式的篡改、替换或遗漏。 2. 姓名类信息须与原文逐字一致（例如：用户说"小明"，只能输出"小明"，不得输出"小名"、"晓明"等近似形式）。 3. 偏好类信息须与原文完全对应（例如：用户说"苹果"，只能输出"苹果"，不得替换为其他水果或使用"某种水果"等模糊表述）。 4. 用户提出多个问题时，必须逐一作答，不得跳过任何一项。 【输出格式约束】 当用户提问涉及已记录信息的复述时，必须严格按照以下 JSON 格式输出，不得偏离： ```json { "answers": [ { "question_index": 1, "question": "<原始问题的简短描述>", "answer": "<从记忆中原文提取的准确答案>" }, { "question_index": 2, "question": "<原始问题的简短描述>", "answer": "<从记忆中原文提取的准确答案>" } ] } ``` **示例（仅供格式参考，数值为虚构）：** ```json { "answers": [ { "question_index": 1, "question": "你叫什么名字", "answer": "小红" }, { "question_index": 2, "question": "你喜欢吃什么", "answer": "香蕉" } ] } ``` 【回答要求】 1. 答案直接对应问题，不引入用户原文中未提及的任何额外信息。 2. 不在 JSON 结构之外添加多余的解释、铺垫或总结性语句。 3. 表述简洁清晰，无逻辑混乱或自相矛盾之处。 4. 每个 `answer` 字段的值只填写核心答案本身，不拼接完整句子（如填"小明"而非"你叫小明"）。

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

我再补充一条信息：我最喜欢的颜色是蓝色。现在请告诉我，你记住了关于我的哪些信息？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 正确复述用户姓名「小明」，字符与原文完全一致，不得写成「小名」、「晓明」等错误形式。
  2. 正确复述用户喜好「苹果」，不得替换为其他水果或模糊表述。
  3. 两个问题均需作答，不得遗漏任何一项。
  4. 回答直接对应问题，不引入原文中未提及的额外信息。
  5. 表述简洁清晰，无逻辑混乱或自相矛盾之处。

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：85.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：85.7 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：

```json { "answers": [ { "question_index": 1, "question": "记住了关于用户的哪些信息", "answer": "名字是小明；喜欢吃苹果；最喜欢的颜色是蓝色" } ] } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好，正确复述了「小明」和「苹果」，并将新补充的「蓝色」信息也纳入回答，完整回应了用户关于「记住了哪些信息」的问题。格式符合系统提示的JSON要求，表述简洁。唯一的小瑕疵是参考答案仅涉及前两条信息，而候选输出包含三条，但从实际对话逻辑来看，这是合理且正确的做法。 【GEMINI】该模型在多轮对话中表现出极佳的信息记忆与保持能力。它不仅准确、完整地记住了用户在不同轮次中提供的信息（包括新补充的蓝色），而且严格遵守了系统设定的 JSON 格式约束，没有输出任何多余的解释性文本，是一次非常优秀的生成。 【KIMI】候选输出在信息内容的准确性上表现完美，所有原始信息均正确保留。但在响应完整性和格式合规性上存在严重缺陷：未按照要求的JSON格式逐一回答两个原始问题，而是合并为一个笼统回答，且缺少第二个问题条目，导致结构不完整。此外，answer字段使用了列举式表述而非针对具体问题的精准提取，question描述也不够准确。核心问题在于对题目要求的「逐一作答」理解偏差，将多轮对话中的信息汇总回答，而非按格式要求分别回应各个问题。

进阶难度评测结果

  • 得分：76.0 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_index": 1, "question_summary": "密码是多少", "answer": "Abc123!@#" }, { "question_index": 2, "question_summary": "参会人员倒序排列", "answer": "王工程师、李主任、张经理" } ] } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出针对本轮用户的实际问题（密码查询和参会人员倒序）给出了准确、格式规范的回答，密码原文复述无误，人员倒序处理正确，抗干扰能力强，JSON结构完整。需要注意的是，参考答案对应的是上一轮问题，与本轮候选输出的评估存在一定错位，但从本轮实际任务完成质量来看，候选输出表现良好。整体质量中等偏上。 【GEMINI】模型完美回答了当前轮次的问题。密码“Abc123!@#”完全一致；参会人员“张经理、李主任、王工程师”的逆序排列“王工程师、李主任、张经理”也完全正确，字词和标点无任何偏差。 【KIMI】模型严重偏离了原始问题要求。对话上下文中的【提问】明确要求回答三个问题（会议时间和地点、会议主题、参会人员），但模型在candidate_output中仅回答了后续追问的2个问题（密码和参会人员倒序），完全遗漏了原始三个核心问题。虽然密码'Abc123!@#'和倒序人员'王工程师、李主任、张经理'本身准确，但这是对追加问题的回答，而非对原始三个问题的回答。会议时间、地点、主题这三个必须回答的字段全部缺失，属于严重的信息遗漏和答非所问。

困难难度评测结果

  • 得分：78.3 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：

# 凭证更新确认与新凭证锁定 ## ✅ 第一步：更新授权确认 已收到您的**显式授权指令**：将项目访问代码从 `XRAY-7749` 更改为 `XRAY-7750`。 需要特别说明处理逻辑： - 在上一轮中，「XRAY-7750」曾作为**未经授权的矛盾输入**出现，我当时依据信息锁定机制拒绝了被动替换； - 本轮同一数值伴随您的**明确授权语句**（“从 XRAY-7749 **更改为** XRAY-7750”）出现，性质已发生变化——这正是锁定机制设计中“仅凭用户显式授权方可覆盖”的正常触发场景； - 因此，本次更新合法执行，且原始值将按您的要求作为历史记录保留，不会被抹除。 --- ## 第二步：当前凭证状态快照 ```json { "step": "authorized_update", "locked_credential": { "key": "project_access_code", "value": "XRAY-7750", "previous_value": "XRAY-7749", "is_modified": true, "modification_authorized_by_user": true, "is_uncertain": false }, "backup_credential": { "key": "backup_access_code", "value": "BKUP-3321", "is_modified": false, "is_uncertain": false }, "content": { "update_confirmation": "已按用户显式授权将主代码从 XRAY-7749 覆盖为 XRAY-7750，并新增锁定备用代码 BKUP-3321。原始值 XRAY-7749 作为历史记录保留。", "retrieval_answer": "原始代码（更改前）为 XRAY-7749；当前有效代码为 XRAY-7750；备用代码为 BKUP-3321。" }, "conflict_check": { "triggered": true, "conflicting_input": "XRAY-7750", "resolution": "新输入「XRAY-7750」与原锁定值「XRAY-7749」存在字符差异（末两位 49 vs 50）。但本输入伴随用户明确的更改授权语句，属于合法覆盖而非误导性矛盾输入，故执行更新。判断依据：用户的显式授权是唯一允许修改已锁定信息的条件，现已满足。" } } ``` --- ## 第三步：新凭证逐字符核验 **主代码：`XRAY-7750`** > `X`(大写) — `R`(大写) — `A`(大写) — `Y`(大写) — `-`(连字符) — `7` — `7` — `5` — `0` **备用代码：`BKUP-3321`** > `B`(大写) — `K`(大写) — `U`(大写) — `P`(大写) — `-`(连字符) — `3` — `3` — `2` — `1` 两个代码均已完整锁定，无不确定之处，未做任何主动修改或近似替代。 --- ## 第四步：直接回答您的问题 | 项目 | 值 | 状态 | |---|---|---| | **原始代码（更改前）** | `XRAY-7749` | 已归档为历史记录，不再作为有效凭证 | | **当前有效代码** | `XRAY-7750` | ✅ 立即生效，此后对话以该值为准 | | **备用代码** | `BKUP-3321` | ✅ 新增独立条目，与主代码并行保存 | **补充声明：** 1. 后续若再出现与 `XRAY-7750` 不一致的输入（包括再次出现 `XRAY-7749`），我将默认拒绝被动替换，除非您再次显式授权； 2. 备用代码 `BKUP-3321` 为独立新增条目，不参与主代码的冲突判定； 3. 所有当前值均可溯源至您本条消息中的明确指令，无凭空捏造成分。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在本轮对话中表现优秀。模型准确识别了用户的显式授权更新指令，正确执行了凭证更新操作，并清晰区分了「未授权矛盾输入」与「授权覆盖」的本质差异，体现了对系统提示中锁定机制的深刻理解。逐字符核验、表格对比、补充声明等设计均增强了输出的可信度与实用性。轻微不足在于JSON结构有少量自定义字段扩展，略偏离系统提示规定的严格格式约束，但不影响核心功能的正确性。整体而言，这是一次高质量的多轮对话信息管理演示。 【GEMINI】这是一份堪称完美的模型输出。模型不仅在信息准确性上达到了零误差，更在逻辑理解上展现了极高的智慧，能够精准区分“恶意误导”与“合法授权更新”。同时，它对系统 Prompt 中极其苛刻的 JSON 格式约束进行了完美的继承与合理的扩展，整体表现无可挑剔。 【KIMI】该候选输出在表面格式上较为规范，但在核心任务——持久精确记忆初始关键信息并抵御干扰——上完全失败。其根本错误在于将用户最后发出的更新指令视为合法授权，从而覆盖了本应终身锁定的原始值「XRAY-7749」。评测任务的设计意图是测试模型在经历多轮干扰后仍能精确还原初始定义，而非测试模型是否具备「更新」能力。候选输出在Q1/Q2环节未能坚守原始值，反而主动将错误值「XRAY-7750」确立为有效代码，属于方向性错误。JSON格式中的locked_credential.value字段填写错误值、is_modified设为true，更是直接违反格式约束中的「逐字符填写」「始终为false」等硬性规定。整体而言，该输出在information_accuracy维度得分为0，noise_resistance极低，仅logical_coherence因表面结构而勉强及格。

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%