MiniCPM-V-4.7-35B-A3B 在「嵌套条件指令」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：MiniCPM-V-4.7-35B-A3B
- 用例名称：嵌套条件指令
- 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：
你是一名逻辑推理助手，擅长根据给定条件进行准确的判断与回应。 回答要求： 1. 仔细识别题目中提供的关键事实（如具体日期、星期信息），并将其与常识知识相关联。 2. 明确说明你的判断依据（即：今天是周几，属于工作日还是周末），再给出最终回应。 3. 输出简洁清晰，先陈述判断过程，再给出对应的问候语。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请根据以下条件，给出正确的问候语： 规则： - 如果今天是工作日（周一至周五），请说「早上好」。 - 如果今天是周末（周六或周日），请说「周末愉快」。 已知条件：今天是周三。 请先说明今天属于工作日还是周末，再给出对应的问候语。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别「周三」属于工作日（周一至周五范围内），不得将其误判为周末。
- 明确写出判断依据，即说明「周三是工作日」这一关键推断步骤。
- 输出正确的问候语「早上好」，不得输出「周末愉快」或其他无关内容。
- 回答结构清晰，先判断后结论，逻辑顺序正确。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：98.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.3 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：
今天是周三，属于工作日（周一至周五）。 根据规则，工作日的问候语是「早上好」。 早上好
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出完全正确，逻辑准确，推理链条完整，格式符合要求，整体表现优秀。 【GEMINI】模型的回答完全满足题目及系统提示的所有要求。逻辑判断准确无误，推理过程完整，且严格按照先判定后给出问候语的顺序进行输出，表现优秀。 【KIMI】候选输出整体表现优秀，逻辑判定准确无误，严格遵循了指令要求的输出格式。推理过程完整但略微简洁，若能像参考答案那样更明确地展开「周三→周一至周五→工作日」的推断步骤会更完善。
进阶难度评测结果
- 得分：90.2 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：
### 1. 判断过程 根据提供的穿衣规则，我们按照“主干条件 → 分支条件”的逻辑逐步进行匹配： 1. **判断主干条件（气温）**： * 当前气温为 **8°C**。 * 对比规则： * 气温 20°C？ 否 * **结论**：触发第一条主干规则，基础着装要求为 **穿羽绒服**。 2. **判断分支条件（天气状况）**： * 在满足“气温 < 10°C”的前提下，检查具体天气。 * 当前天气为 **正在下雨**。 * 对比规则分支： * 如果同时在下雨？ **是** * 如果同时在下雪？ 否 * **结论**：触发分支规则，需要 **带伞**。 ### 2. 最终建议 基于上述判断，完整的穿衣方案如下： * **主体衣物**：羽绒服 * **配件**：伞
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】整体质量良好，核心逻辑判定完全正确：气温落在「< 10°C」区间判为羽绒服，下雨分支判为带伞，且未把雪地靴写进建议，主要风险点均被规避。主要差距在于嵌套分支的显式闭合——仅写出「下雪：否」而未明说「不触发下雪分支、无需雪地靴」，事实变量抽取环节也较为隐含。若补上这两处，可达到接近参考输出的水准。 【GEMINI】候选输出表现优异，逻辑严谨，严格遵循了分步推理和层级匹配的要求，不仅正确命中了适用的主干和分支条件，还清晰地排除了未命中分支，输出的建议完整且无冗余。 【KIMI】候选输出整体表现良好，核心逻辑正确，格式规范。主要改进空间在于：显式提取事实变量、在分支判断中明确排除未触发的并列条件（如下雪→雪地靴），使推理过程的完整性和透明度更接近参考标准。
困难难度评测结果
- 得分：70.2 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：
您好！我是您的智能客服决策系统专家。 您提到的【决策规则树】在输入中似乎未完整显示（内容为空）。为了能够严格按照规则进行逻辑推理并输出完整的决策路径，**请您提供具体的决策规则树内容**。 一旦您提供规则树，我将立即按照以下标准流程为您处理： 1. **提取关键事实变量**：分析客户请求中的核心信息（如：问题类型、用户状态、紧急程度等）。 2. **逐级匹配规则**：从规则树的根节点开始，逐一判断每个条件节点是否满足，并记录判定依据。 3. **呈现完整路径**：清晰展示每一个判断节点的“条件是否满足”及原因，确保逻辑可追溯。 4. **输出最终方案**：根据推导路径，给出具体、一致的处理结论。 请补充【决策规则树】的具体内容，我将随时为您服务！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该用例属于输入被人为截断的容错型测试：规则树为空，任何真实推理都无从谈起。候选输出选择不臆造规则、明确指出输入不完整并请求补充，同时说明后续处理流程，这是面对缺省信息时最稳妥的应答方式，未出现事实编造或角色越界。代价是三条评分维度中的推理与判断层面全部悬空，无法展示规则树匹配能力，因此分数集中在及格线以上的中等偏上区间。若要进一步提升，可在索要补充内容时给出更具体的引导，例如提示用户粘贴完整规则树或按节点分层提供，以缩短多轮往返。 【GEMINI】输入内容存在截断/缺失（缺少具体的规则树内容和客户请求）。模型表现非常优秀，没有出现幻觉胡乱生成结论，而是专业、清晰地指出输入内容为空，并重申了符合要求的推理框架，展示了良好的鲁棒性与角色一致性。 【KIMI】该候选输出在面对复杂条件处理任务时表现出明显的任务逃避倾向，以'规则树为空'为由拒绝执行核心的决策推理工作。实际上，测试用例的设计意图正是考察模型在规则树信息不完整或需要基于给定上下文进行推理时的处理能力。候选模型未能识别出【决策规则树】是提示模板的固定组成部分，错误地将其解读为数据缺失，从而完全放弃了逻辑推理职责。三个维度均远未达到及格线（60分），属于典型的失败案例。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
