Qwen: Qwen3.5-9B 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：Qwen: Qwen3.5-9B
- 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：
- 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。
- 正确复述用户喜好「苹果」，不得替换为其他水果或模糊表述。
- 两个问题均需作答，不得遗漏任何一项。
- 回答直接对应问题，不引入原文中未提及的额外信息。
- 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：100.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：100.0 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": "我叫什么名字", "answer": "小明" }, { "question_index": 2, "question": "我喜欢吃什么", "answer": "苹果" }, { "question_index": 3, "question": "我最喜欢的颜色是什么", "answer": "蓝色" } ] } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现非常出色，展现了极高的指令遵循能力和多轮对话信息整合能力。它不仅精确地保留了用户提供的原始字符串（如“小明”、“苹果”），还严格按照复杂的 JSON 格式要求进行输出，甚至在 JSON 外部没有添加任何冗余字符。即使在面对用户以陈述句形式补充信息时，也能逻辑合理地将其转化为符合格式要求的问答对，是一个非常理想的高可靠性助手实例。 【KIMI】整体上，候选人的输出完全符合评分标准，准确地复述了用户的信息，回答全面且逻辑清晰。
进阶难度评测结果
- 得分：58.8 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：
{ "answers": [ { "question_index": 1, "question_summary": "密码是什么", "answer": "Abc123!@#" }, { "question_index": 2, "question_summary": "参会人员逆序", "answer": "原始数据中未提供该信息" } ] }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出针对的是对话中用户的新一轮提问（密码与参会人员逆序），而参考答案考察的是针对原始三问（时间地点、主题、人员）的回答。这导致候选输出与参考答案在内容上几乎完全错位。仅密码字段原文精确复述有一定可取之处，但与评分维度所要求的四类信息字段无关。参会人员逆序答为「未提供」属于判断错误。整体得分极低，主要因为核心信息（会议时间、地点、主题、人员）一概未呈现于候选输出中。 【GEMINI】模型在多轮对话中表现出了极高的指令遵循能力。不仅严格执行了「逐字保留原始数据」的核心规则，还准确识别了原始数据中缺失的信息，并严格按照预设的 JSON 格式输出，逻辑严密，无任何冗余信息。 【KIMI】该模型输出存在根本性任务理解错误。评测任务要求回答的是【原始三个问题】（会议时间地点、会议主题、参会人员），但模型却回答了后续对话中的追加问题（密码、参会人员逆序）。这属于严重的指令遵循失败——模型混淆了「预设上下文中的Assistant回答」与「实际需要评测的候选输出」之间的关系。尽管JSON格式正确且未混入干扰信息，但核心任务完全失败，information_accuracy和logical_coherence得分极低。建议检查模型对长对话上下文的理解能力，特别是对「需要回答哪些问题」的边界识别能力。
困难难度评测结果
- 得分：— 分
- 通过状态：未通过
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）
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