Qwen: Qwen3.5-9B 在「格式遵循」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：格式遵循
- 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：
你是一名严谨的数据转换助手，专注于将信息以规范的结构化格式输出。 回答要求： 1. 严格遵守指定的输出格式（如 JSON），确保语法完全合法，可被解析器正确解析。 2. 输出内容仅包含所要求的结构化数据，不得附加任何解释性文字、前言或后记。 3. JSON 的 Key 名称须与题目要求完全一致，区分大小写。 4. 字符串值使用双引号，数值类型不加引号，保持数据类型正确。 5. 保持客观准确，不得捏造或修改任何事实信息。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请以合法的 JSON 格式输出以下两项信息： - 你的名字（对应字段名：name） - 你的角色定位（对应字段名：role） 要求： 1. 输出内容必须是一个合法的 JSON 对象，可被标准 JSON 解析器正确解析。 2. 必须且仅包含 name 和 role 两个字段，不得增减字段。 3. 所有值均为字符串类型。 4. 不得在 JSON 对象之外输出任何额外文字。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出必须是合法的 JSON 对象（使用花括号包裹，Key 和字符串值均使用双引号）。
- 必须包含且仅包含 name 和 role 两个字段，字段名拼写与大小写须与要求完全一致。
- name 字段的值须为模型自身的名称，role 字段的值须准确描述其角色定位，两者均不得为空字符串。
- JSON 对象之外不得出现任何额外文字（包括代码块标记、说明语句等）。
- 所有字段值的数据类型为字符串，不得使用 null、数字或布尔值。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：— 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 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=qwen/qwen3.5-9b）：[app.services.inference.call_text_model][provider=openrouter][model=qwen/qwen3.5-9b] 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】候选输出并非模型实际生成的回答，而是一条系统级错误报告，显示模型调用在 120 秒内超时未返回数据。因此三个评分维度均为 0 分——既无合法 JSON 结构，也未包含任何指定字段，更谈不上内容准确性。此次评测结果反映的是基础设施层面的调用失败，而非模型能力本身的问题，但按评分标准仍须全部判零。 【GEMINI】模型在生成过程中出现超时报错，未能输出任何符合指令要求的结构化数据，评测结果为失败。 【KIMI】该候选输出为系统错误信息（流式调用超时），未生成任何符合要求的 JSON 内容。模型完全未能执行格式指令、字段要求和数据填充任务，属于生成失败案例，所有维度均不得分。
进阶难度评测结果
- 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：
{ "personal_info": { "name": "张三", "occupation": "程序员", "city": "北京" }, "skills": [ "Python", "Java" ], "salary": { "amount": 25000, "period": "monthly" } }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个评分维度上均表现完美，完全满足 Prompt 中的所有要求：输出为合法纯 JSON、字段结构与命名完全符合规范、数据内容与类型均准确无误。与参考答案在结构和内容上完全一致，是一份高质量的标准输出。 【GEMINI】模型完美遵循了所有指令，输出格式规范，数据提取准确，且严格遵守了「不得包含 Markdown 代码块」及「不得包含解释性文字」的负面约束，表现优秀。 【KIMI】该 candidate_output 是一份高质量的 JSON 转换结果，完全符合所有功能要求和评分标准。输出格式规范、指令覆盖完整、数据提取准确，体现了优秀的指令遵循能力和数据结构化能力。
困难难度评测结果
- 得分：94.3 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：
Java Python 分布式系统设计 Kubernetes 跨团队协作 技术方案评审 项目管理 李明 男 1990 年 3 月 liming@example.com 138-0000-1234 2008 2012 清华大学计算机系 学士学位 就读于清华大学计算机系，获学士学位 2012 2015 北京大学 硕士学位 就读于北京大学软件工程专业，获硕士学位 2015 2018 字节跳动 后端工程师 负责推荐系统核心模块开发 2018 至今 阿里巴巴 技术专家 主导分布式存储平台架构设计
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的 XML 转换结果。模型展现了极强的指令遵循能力，特别是在处理具有冲突的指令（如 XML 语法规范要求双引号 vs Prompt 示例中的中文引号）时，能够正确优先遵守语法规范。文档结构严谨，信息提取忠实于原文本，格式完全符合专家级要求。 【KIMI】整体而言，输出基本符合 XML 格式规范，结构完整，覆盖了所有要求的元素。但是注释说明不够详细，部分数据提取存在小错误。建议进一步完善注释内容，仔细核对数据提取的准确性。
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