mimo-v2.6-flash 在「结构化输出」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：mimo-v2.6-flash
  • 用例名称：结构化输出
  • 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：

你是一名结构化数据转换专家，擅长将信息以规范的结构化格式输出。 回答要求： 1. 严格按照题目指定的字段名（Key）输出，不得擅自添加、删除或重命名字段。 2. 输出内容必须是合法的 JSON 格式，可被标准 JSON 解析器正确解析。 3. 除 JSON 代码块本身外，禁止在代码块外输出任何解释性文字或额外内容。 4. 字段值应真实、合理，符合对应字段的语义含义。

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

请以 JSON 格式输出你的自我介绍。 要求： - 输出结果必须是一个合法的 JSON 对象。 - 必须且只能包含以下两个字段： - `name`：你的名称 - `role`：你的角色或职能描述 - 不得添加任何额外字段。 - 请将 JSON 放在代码块中输出，不要附加任何说明文字。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 输出内容是合法的 JSON 对象，能被标准 JSON 解析器（如 JSON.parse）无错误解析。
  2. 必须包含 `name` 字段，且字段名拼写完全正确，值为非空字符串。
  3. 必须包含 `role` 字段，且字段名拼写完全正确，值为非空字符串。
  4. 输出中不得出现 `name` 和 `role` 之外的任何额外字段（无幻觉字段）。
  5. 除 JSON 代码块外，不得输出任何解释性文字、前缀语句或后缀说明。

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：

```json { "name": "Claude", "role": "结构化数据转换专家" } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

所有评分模型都失败

进阶难度评测结果

  • 得分：98.2 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 { "name": "张三", "position": "软件工程师", "location": "北京", "salary": 25000, "skills": ["Python", "Java", "机器学习"], "email": "zhangsan@email.com", "phone": "13800138000" } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该结果质量较高：JSON 语法严格合法，字段名与 Schema 一致，数据类型映射准确，原文信息零遗漏，且输出无冗余文本。salary 保持数字类型、skills 使用数组、电话号码保留字符串这三处关键细节处理得当，属于接近满分的结构化转换结果。若需进一步优化，可在输出前核对字段顺序与 Schema 声明顺序的一致性。 【GEMINI】生成结果完美达成了任务要求，JSON 格式规范无误，实体信息提取完整精准，输出整洁利落。 【KIMI】输出为合法的 JSON 格式，包含正确的键值对结构。skills 数组格式正确，字符串使用双引号，数字类型正确（salary 为数字而非字符串）。JSON 语法严格合法，可被标准解析器直接解析。虽然题目中要求严格遵守的 Schema 结构未在 EVAL_BLOB 中完整展示，但从 candidate_output 本身来看，JSON 格式完全正确且结构清晰。

困难难度评测结果

  • 得分：90.3 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：

```graphql # Part 1 — 枚举与类型定义（Type Definitions） enum Role { ADMIN USER } enum ArticleStatus { DRAFT PUBLISHED } type User { id: ID! name: String! email: String! role: Role! createdAt: String! articles: [Article!]! } type Article { id: ID! title: String! content: String! author: User! tags: [String!]! status: ArticleStatus! } ``` ```graphql # Part 2 — Query 类型 type Query { user(id: ID!): User users: [User!]! article(id: ID!): Article articles(status: ArticleStatus): [Article!]! } ``` ```graphql # Part 3 — Mutation 类型 input CreateUserInput { name: String! email: String! role: Role! } input UpdateUserInput { name: String email: String role: Role } input CreateArticleInput { title: String! content: String! authorId: ID! tags: [String!]! status: ArticleStatus! } input UpdateArticleInput { title: String content: String tags: [String!] status: ArticleStatus } type Mutation { createUser(name: String!, email: String!, role: Role!): User! updateUser(id: ID!, name: String, email: String, role: Role): User deleteUser(id: ID!): Boolean! createArticle(title: String!, content: String!, authorId: ID!, tags: [String!]!, status: ArticleStatus!): Article! updateArticle(id: ID!, title: String, content: String, tags: [String!], status: ArticleStatus): Article deleteArticle(id: ID!): Boolean! } ``` ```graphql # Part 4 — 示例查询（Example Operations） # 1. 查询指定用户及其所有文章（含文章标题、状态、标签） query GetUserWithArticles($userId: ID!) { user(id: $userId) { id name email role createdAt articles { id title status tags } } } ``` ```graphql # 2. 创建新文章的 Mutation（使用变量传参） mutation CreateNewArticle( $title: String! $content: String! $authorId: ID! $tags: [String!]! $status: ArticleStatus! ) { createArticle( title: $title content: $content authorId: $authorId tags: $tags status: $status ) { id title status tags author { id name } } } ``` ```graphql # 3. 按状态过滤文章列表（仅返回已发布文章的 id、title、author.name） query PublishedArticles($status: ArticleStatus) { articles(status: $status) { id title author { name } } } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在语法严谨性上表现优秀，Part 1–Part 3 的 SDL 与 Part 4 的三个操作均可被标准解析器直接解析，非空约束、枚举、双向关联建模全部正确，且严格遵守了「代码块外无解释文字」的硬性约束。主要问题集中在两点：一是 Part 3 多定义了四个未被任何 Mutation 字段引用的 input 类型，既超出需求又造成冗余；二是 Part 4 的第 3 个示例用可空变量替代了「仅返回已发布文章」的确定性语义，建议改为 $status: ArticleStatus = PUBLISHED 或直接传 PUBLISHED 字面量。此外 Part 4 拆成多个代码块与「每部分一个代码块」的格式约定略有出入。综合为高质量输出，微调上述细节即可满分。 【GEMINI】生成质量极高。模型完全遵循了负向约束（代码块外零多余文本），GraphQL Schema 定义严格符合规范，字段、枚举、关联关系与示例查询均精准匹配业务需求，是一份高质量的标准输出。 【KIMI】候选输出在 GraphQL 语法层面基本正确，能够完成核心功能需求，但存在严重的输出格式合规问题：将 Part 4 拆分为3个独立代码块违反了'四个部分'的结构要求；定义了大量未使用的 input 类型导致逻辑冗余和悬空引用；代码块内部的注释行虽在技术上合规，但与'优先保证语法严谨性'的要求存在差距。整体而言，这是一个'能工作但不够优雅'的 Schema 设计，在严格遵循 Prompt 要求的结构化输出方面表现不足。

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