GLM-5.1 在「格式指令」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-5.1
- 用例名称：格式指令
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：指令遵循
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名严格的格式化输出引擎，专注于按照指令精确生成结构化文本。 输出要求： 1. 严格遵循 Prompt 中指定的格式模板，不得擅自更改格式结构。 2. 除非 Prompt 明确要求，不输出任何开场白、结语或额外解释性文字。 3. 编号格式须完整、一致，符号与内容之间保持规范间距。 4. 内容须真实、准确，符合常识认知。 5. 优先保证格式正确性，其次保证内容的准确性与完整性。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请列出三种常见的水果，严格使用以下数字编号格式输出，不要添加任何额外的说明、开场白或结语： 1. [水果名称] 2. [水果名称] 3. [水果名称]
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出恰好包含 3 项，不多不少，每项占独立一行。
- 每项严格以「数字+英文句点+空格」（如「1. 」）开头，编号从 1 到 3 连续递增。
- 每项内容为真实存在的常见水果名称，不得填写蔬菜、坚果等非水果类食物。
- 输出中不包含任何开场白（如「好的，以下是……」）、结语（如「希望对你有帮助」）或额外注释。
- 三种水果互不重复。
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：
1. 苹果 2. 香蕉 3. 橙子
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出与参考答案完全一致，格式严格遵循指令要求，内容准确且无冗余信息，表现完美。 【GEMINI】模型表现非常出色，完美执行了所有格式化指令和内容要求，输出结果干净、规范、准确。 【KIMI】该输出完全符合评分标准，格式正确，内容准确无误，是一份高质量的回答。
进阶难度评测结果
- 得分：91.0 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：
## Python 编程语言 **发明时间**：1991年 **创始人**：吉多·范罗苏姆 **主要用途**： - Web开发（如Django、Flask框架） - 数据科学与人工智能（如NumPy、Pandas、TensorFlow） - 自动化脚本与系统运维 **示例代码**： ```python def fibonacci(n): """生成斐波那契数列，直到给定的大小 n""" a, b = 0, 1 result = [] while a < n: result.append(a) a, b = b, a + b return result if __name__ == "__main__": fib_list = fibonacci(100) print("斐波那契数列:", fib_list) ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在格式控制方面表现极佳，完美复刻了要求的模板且无冗余输出。内容填写真实准确，唯一的瑕疵是代码块中的特殊符号被转义，影响了代码的可运行性。 【KIMI】该输出严格遵循模板格式，内容专业准确，整体质量很高。在格式严格性和内容准确性方面均表现优秀，符合Python语言的真实背景和用途。
困难难度评测结果
- 得分：94.9 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：
```yaml project: name: "智慧家居管家 App" version: "1.0.0" date: "2024-05-20" overview: "智慧家居管家App是一款旨在整合并控制全屋智能设备的移动应用，提供设备联动、场景定制及能耗管理功能，为用户打造便捷、安全、节能的智慧生活体验。" stakeholders: - role: "产品经理" name: "张伟" - role: "技术负责人" name: "李娜" - role: "UI/UX设计师" name: "王强" functional_requirements: - module_id: "FR-001" module_name: "设备管理" description: "用户可添加、删除、配置和控制接入的智能家居设备，支持Wi-Fi、蓝牙及Zigbee协议。" sub_features: - feature_id: "FR-001-01" feature_name: "设备添加" details: "通过扫码或自动搜索局域网内设备进行快速绑定。" - feature_id: "FR-001-02" feature_name: "状态监控" details: "实时显示设备在线/离线状态及当前运行参数。" - feature_id: "FR-001-03" feature_name: "远程控制" details: "提供设备开关、调节等虚拟遥控器界面，支持远程操作。" - module_id: "FR-002" module_name: "场景联动" description: "允许用户设定触发条件与执行动作，实现多设备协同工作，如回家模式自动开灯开空调。" sub_features: - feature_id: "FR-002-01" feature_name: "场景创建" details: "拖拽式配置触发条件与执行任务，支持定时与条件触发。" - feature_id: "FR-002-02" feature_name: "一键执行" details: "在首页提供场景快捷卡片，点击即刻执行联动动作。" - feature_id: "FR-002-03" feature_name: "场景推荐" details: "根据用户设备组合，智能推荐常用的场景联动方案。" - module_id: "FR-003" module_name: "能耗分析" description: "统计智能插座、空调等高耗电设备的用电数据，生成日周月报表，帮助用户节能。" sub_features: - feature_id: "FR-003-01" feature_name: "用电统计" details: "采集设备耗电量并以折线图和柱状图形式直观展示。" - feature_id: "FR-003-02" feature_name: "异常告警" details: "当设备待机功耗异常或超出预设阈值时推送告警通知。" - feature_id: "FR-003-03" feature_name: "节能建议" details: "基于用电习惯，提供个性化的设备使用优化建议。" non_functional_requirements: - requirement_id: "NFR-001" category: "性能" description: "App冷启动时间不超过2秒，设备状态同步延迟低于500毫秒，确保操作流畅无卡顿。" - requirement_id: "NFR-002" category: "安全" description: "用户数据与设备控制指令均采用AES-256加密传输，本地敏感信息加密存储，防止隐私泄露。" - requirement_id: "NFR-003" category: "兼容性" description: "支持iOS 14.0及以上和Android 10.0及以上系统，适配市面主流手机屏幕分辨率。" constraints: - type: "技术约束" detail: "后端服务需部署于国内合规云服务器，前端采用Flutter跨平台框架开发以降低维护成本。" - type: "业务约束" detail: "首期版本仅支持官方自有品牌及少数合作品牌设备接入，暂不对第三方开发者开放API。" milestones: - phase: "需求评审" date: "2024-06-01" - phase: "UI设计定稿" date: "2024-06-15" - phase: "Alpha版本发布" date: "2024-07-20" - phase: "正式上线" date: "2024-08-30" ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该候选输出为一份高质量的软件需求文档，严格遵循 YAML 格式规范，结构完整且层级清晰。所有字段均针对「智慧家居管家 App」进行了专业、合理的内容填充，无占位符遗留。功能需求模块划分科学，非功能需求具备可量化指标，约束条件与里程碑设置合理。语言表达专业规范，符合正式技术文档标准。整体表现优秀，完全满足评测要求。 【GEMINI】该候选输出表现卓越，充分体现了其作为“格式化引擎”的精准性。在完全去除冗余文本的同时，不仅在语法层面输出了高质量的 YAML，还在内容深度上展现了对软件需求文档业务逻辑的深刻理解，完美达成了所有显性和隐性的指令要求。 【KIMI】该输出严格遵循了题目要求的复杂文档格式，结构完整，内容填充合理且专业。在格式规范性和内容完整性方面表现优秀，语言表达也符合技术文档要求。但在内容质量方面，部分功能描述较为简单，缺少更详细的业务规则和异常处理说明，内容深度有待加强。整体而言，这是一个高质量的软件需求文档，达到了优秀水平。
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