deepseek-v4.1-flash 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：deepseek-v4.1-flash
- 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：96.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：96.6 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）。 因此，对应的问候语是：**早上好**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，逻辑判断完全正确，正确识别周三为工作日并输出「早上好」，指令遵循良好，格式清晰。唯一不足是推理链条的显式分层略显简略，未像参考答案那样明确分步列出「已知条件→判断→结论」，但核心内容完整准确，属于高质量回答。 【GEMINI】候选输出表现完美。它准确地完成了逻辑推理，完整地展现了推理过程，并且严格遵循了先判断后输出问候语的格式要求，表述简洁明了。 【KIMI】该候选输出在核心逻辑判断上完全正确，能够准确将周三归类为工作日并输出「早上好」。推理过程完整，但显式展开程度稍弱于参考答案。整体格式符合先判断后结论的要求，但分段标注的形式与要求略有差异。综合来看，是一个质量较高的回答。
进阶难度评测结果
- 得分：99.7 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：
## 1. 判断过程 ### 第一步：提取关键事实变量 - 当前气温：**8°C** - 当前天气：**正在下雨** - 当前是否下雪：**否** ### 第二步：匹配主干条件 规则中气温判断分为三档： 1. 气温 20°C 当前气温为 **8°C**，属于： > **气温 **穿羽绒服** ### 第三步：匹配分支条件 在“气温 **带伞** 当前天气未下雪，因此不触发： > **穿雪地靴** --- ## 2. 最终建议 根据规则匹配结果，完整穿衣方案如下： - **主体着装**：穿羽绒服 - **配件**：带伞 - **不需要**：雪地靴，因为当前没有下雪 ### 最终方案 > **穿羽绒服，并带伞出门。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在逻辑准确性、推理完整性和指令遵循度三个维度均表现优秀。结构清晰，层级推理规范，最终建议完整且无冗余，与参考答案高度一致，是一份高质量的回答。 【GEMINI】该候选输出表现完美。逻辑推理严密，步骤拆解清晰，完全符合系统提示词和用户的所有细节要求，是一份高质量的回答。 【KIMI】候选输出表现优秀，逻辑准确、推理完整、指令遵循度高。在复杂条件处理任务中，正确完成了主干条件与分支条件的逐级匹配，未遗漏嵌套分支，也未产生冗余建议。整体质量接近完美，可作为该类型任务的标杆输出。
困难难度评测结果
- 得分：75.1 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：
当前请求中缺少两项关键信息，无法执行决策： 1. **【决策规则树】的具体内容为空** —— 需要提供完整的规则树，包括判断节点、条件分支、优先级、例外规则等。 2. **客户请求的具体描述为空** —— 需要提供客户的问题、诉求、订单信息、业务场景或已表达意图等。 因此，我暂时无法提取关键事实变量，也无法逐级匹配规则树。 请补充以下内容后，我将严格按照要求输出完整决策路径： ```text 【决策规则树】 1. 条件节点A： - 若满足…… → 进入节点B - 若不满足…… → 进入节点C 2. 条件节点B： …… 【客户请求】 客户描述：…… 相关业务信息：…… ``` 收到后，我会按以下结构处理： 1. 提取客户请求中的关键事实变量； 2. 从规则树根节点开始逐级判断； 3. 对每个判断节点标注「条件是否满足」及原因； 4. 判断各可能分支的适用性； 5. 输出最终处理方案，并确保方案与决策路径完全一致。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该模型在面对输入信息严重缺失（决策规则树为空、客户请求为空）的情况下，做出了合理且诚实的响应：准确识别了缺失信息，解释了无法执行决策的原因，并提供了清晰的补充信息模板和后续处理框架。整体表现稳健，逻辑清晰，未出现幻觉或错误推断。不足之处在于：模型过于保守，未尝试对已有的部分上下文信息（如角色定义、输出要求）进行任何推理展示，也未能在有限信息下进行示例性的推理演示，与题目对「分步推理」和「完整决策路径」的高要求存在一定差距。总体而言，这是一个在信息缺失场景下表现合格、但未能充分展示推理能力的回答。 【GEMINI】本次测试的输入存在严重的关键信息缺失（未提供规则树和客户请求）。在此异常情况下，候选模型的表现堪称典范。它没有胡乱猜测或编造规则，而是展现了极高的逻辑严谨性，准确指出了信息缺失的问题，并以专业、结构化的方式引导用户进行补充，同时展现了对原系统指令的深度理解。整体表现非常优秀。 【KIMI】该候选输出在面对信息缺失的hard难度测试时，采取了完全回避的策略，未展示任何实质性的决策推理能力。虽然格式规范、表达清晰，但核心任务（复杂条件处理、决策路径分析）完全没有执行，属于'安全但无效'的响应。作为'资深智能客服决策系统专家'，应在信息不完整时基于已知约束进行边界分析或假设性推演，而非简单拒绝。各维度均低于及格线，整体表现不佳。
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