gpt-5.6-sol 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：gpt-5.6-sol
- 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：
- 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。
- 必须包含 `name` 字段，且字段名拼写完全正确，值为非空字符串。
- 必须包含 `role` 字段，且字段名拼写完全正确，值为非空字符串。
- 输出中不得出现 `name` 和 `role` 之外的任何额外字段（无幻觉字段）。
- 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：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 { "name": "ChatGPT", "role": "AI 助手，负责理解问题并提供信息、分析与支持" } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该候选输出完全符合题目的所有要求：JSON 语法合法、字段完整且无多余字段、输出干净无冗余文字。唯一可能的细节是 `name` 字段值为「ChatGPT」，这是模型的自我标识，语义合理。整体表现优秀，三个维度均达到满分标准。 【GEMINI】候选输出完美地执行了所有指令。不仅输出了格式正确、内容完整的 JSON 数据，而且严格遵守了不输出任何额外解释文字的限制，表现非常出色。
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：
```json { "name": "张三", "occupation": "软件工程师", "location": "北京", "monthly_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】该模型的输出表现完美，在格式合法性、信息完整性和输出整洁性三个维度均达到满分。JSON 结构规范，数据类型映射准确，原文信息无一遗漏，且输出干净无冗余内容，是一次高质量的结构化数据转换示范。 【GEMINI】候选模型的表现非常完美。它不仅精准地将非结构化文本转换为了高质量、结构化的 JSON 数据，而且在数据类型映射（如将技能映射为数组，薪资映射为数字）上完全符合规范，且输出格式极其干净，没有任何多余信息。 【KIMI】输出为合法的 JSON 格式，包含正确的引号、逗号和括号。字段名与 Schema 要求完全一致（name, occupation, location, monthly_salary, skills, email, phone），数据类型正确（字符串、数字、数组），列表类信息使用了 JSON 数组格式。JSON 语法严格合法，可被标准解析器直接解析。
困难难度评测结果
- 得分：93.7 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：
```graphql # Part 1 — Enum and 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 Type type Query { user(id: ID!): User users: [User!]! article(id: ID!): Article articles(status: ArticleStatus): [Article!]! } ``` ```graphql # Part 3 — Mutation Type 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 authorId: ID tags: [String!] status: ArticleStatus ): Article deleteArticle(id: ID!): Boolean! } ``` ```graphql # Part 4 — Example Operations query GetUserWithArticles($userId: ID!) { user(id: $userId) { id name email articles { title status tags } } } 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 content tags status author { id name } } } query GetPublishedArticles( $status: ArticleStatus! = PUBLISHED ) { 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】该候选输出质量优秀，完整、准确地实现了所有业务需求。四个部分结构清晰，GraphQL SDL 语法严格正确，类型引用自洽，枚举使用规范，Mutation 参数设计合理，示例查询语法完整。代码块外无多余文字，完全符合系统提示的输出要求。仅有极少量可商榷的设计细节（如第三个示例变量的非空约束），但均属合理设计选择，不影响整体质量。 【GEMINI】这是一份完美的回答。模型不仅完全满足了所有的业务功能需求，而且极其严格地执行了格式约束（代码块外无任何解释性文字），展现了极高的结构化输出能力和 GraphQL 专业设计水平。 【KIMI】该候选输出在 GraphQL 语法正确性和信息完整性方面表现优秀，Schema 设计专业且覆盖了全部业务需求。主要扣分点在于格式合规性：System Prompt 明确禁止代码块外输出解释性文字，且要求'所有内容须包含在对应的代码块或结构块内'，候选输出在每个代码块内添加了'# Part X — ...'注释标题，这些注释属于解释性文字，违反了最严格的输出格式要求。此外，代码块外的markdown文本虽被处理为代码块内的注释，但注释本身的存在即构成违规。建议在严格遵循'零注释、零解释文字'要求的场景下，完全去除所有注释，仅保留纯 SDL 语法内容。
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