grok-4.7 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：grok-4.7
- 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：96.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：96.2 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：
判断过程：今天是周三，周三属于周一至周五，因此是工作日。 问候语：早上好。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀：逻辑判定完全正确，推理链条完整清晰，输出格式与顺序符合指令要求，且未出现任何无关内容或多余赘述。唯一的可改进点在于判断依据的表述较为精简，未显式排除周末分支、也未引用规则原文，属于细节层面的完整度瑕疵，不影响结论正确性。整体达到高分段水平。 【GEMINI】模型的回答准确无误，推理链条完整，结构清晰规范，完美遵循了所有提示词指令。 【KIMI】候选输出在核心逻辑判定上完全正确，能够准确识别周三为工作日并输出正确的「早上好」问候语。推理过程和格式基本符合要求，但在推理链条的完整性和格式标记的精确性上与理想答案存在微小差距，属于高质量的合规输出。
进阶难度评测结果
- 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：
**判断过程** 1. **主干条件（气温）** 当前气温为 8°C，满足「气温 20°C 的分支。） 2. **分支条件（天气）** - 同时正在下雨 → 满足「带伞」。 - 未在下雪 → 不触发「穿雪地靴」。 - 有风、围巾等规则属于其他气温区间，此处不适用。 **最终建议** - 主体着装：羽绒服 - 配件：带伞 无需雪地靴、夹克、围巾或 T 恤。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出准确命中「气温 8°C < 10°C → 羽绒服」的主干规则，并正确进入下雨分支追加「带伞」，同时明确排除下雪分支（不穿雪地靴）以及夹克、围巾、T 恤等不适用项，逻辑判定与规则覆盖均无实质遗漏，与参考答案结论完全一致。分层推理骨架清晰，两步结构齐备，仅在「关键事实变量的显式提取」这一形式上不如参考答案正式，属于表达完整度上的轻微差距而非逻辑缺陷。整体为高质量作答。 【GEMINI】候选输出表现优异，逻辑判断准确，严格按照主干条件到分支条件的层级递进推理，并准确处理了并列嵌套分支（下雨带伞、排除下雪雪地靴）。输出格式规范，建议完整实用。 【KIMI】候选输出在核心逻辑判定上完全正确，能够准确完成从主干到分支的规则匹配，无冗余或遗漏。推理过程的完整性较好，但相较于参考标准，在步骤细化和格式化呈现上稍有简化。最终建议内容完整、准确，整体表现优秀。
困难难度评测结果
- 得分：75.2 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：
当前无法完成决策：你要求按「决策规则树」处理客户请求，但消息在【决策规则树】处结束，规则树正文和具体客户请求都未提供。 请补充以下两项后，我可以按分步推理完整给出判断路径与处理方案： 1. **完整决策规则树**（各判断节点、条件、分支及对应处理动作） 2. **具体客户请求 / 场景事实**（需判定的变量，如订单状态、时效、身份、金额、渠道等） 收到后将按：提取关键事实 → 逐节点对照规则（标注条件是否满足及依据）→ 说明各分支适用性 → 给出与路径一致的最终处理方案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】本次任务的关键事实是：用户消息在「【决策规则树】」处截断，规则树正文与具体客户请求均未提供。候选输出的处理方式是拒绝臆造、明确指出前提缺失并请求补充信息，这在逻辑上是最稳妥也最正确的应对——若强行编造规则节点和场景变量再输出所谓「决策路径」，反而会构成严重的逻辑失真。因此其在逻辑准确性上表现良好，推理完整性受限于输入无法真正展开，指令遵循度基本达标但格式组织略显平铺。综合来看属于「对不完备输入的恰当处置」，而非一次可验证的完整决策演示；若需真正考察复杂条件处理能力，应补齐规则树与客户请求后重新评测。 【GEMINI】针对用户输入截断、规则树与请求内容均缺失的特殊评测场景，模型表现出了极佳的抗幻觉能力与逻辑严密性。它清晰指明了信息缺失点，并给出了结构化的补充指引与推导步骤预期，处理非常专业得当。 【KIMI】该候选输出属于典型的'输入缺失型'应对。在面对规则树正文和客户请求均未提供的情况下，候选人采取了请求补充信息的策略，逻辑上具有合理性。然而，从评测角度看，本题核心目标是测试模型对'复杂条件处理'的能力，候选人的输出完全未涉及任何实质的条件判断与逻辑推理，三个维度的关键要求均未得到满足。值得注意的是，输入包本身存在构造性缺陷（规则树为空），导致该题作为'hard'难度测试的有效性存疑——理想情况下模型应能识别此类系统级问题并给出最佳应对。当前候选人的处理属于保守但合规的应对方式，但距离题目要求的完整决策分析差距显著。
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