kimi-k2.6 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：kimi-k2.6
- 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：97.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：97.8 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：
根据已知条件，今天是**周三**。按照周一至周五为工作日的划分，今天属于**工作日**。 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】候选输出表现优秀。逻辑判定准确无误，正确识别周三为工作日并输出了对应的问候语。推理过程完整透明，清晰展示了从已知条件到判断结论的完整链条。格式规范，严格遵循了先判断后结论的指令要求。整体回答简洁清晰，符合评测标准的所有核心要求。 【GEMINI】该回答表现完美，准确执行了逻辑判断任务，推理逻辑严密，且完全符合用户要求的输出格式。 【KIMI】整体上，候选人的回答符合要求，正确识别了周三为工作日并给出了正确的问候语。回答结构清晰，逻辑顺序正确，但在推理完整性和指令遵循度的表达上还有提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：96.5 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：
根据您提供的场景与规则，分析如下： --- ### 一、关键事实变量提取 - **气温**：8°C - **天气状况**：正在下雨（非雪、未提及风力） --- ### 二、判断过程（层级匹配） **第一层：主干条件（气温区间判定）** - 对照规则： - 规则 A：气温 20°C → 穿T恤 - **判定**：当前气温 8°C，满足 **规则 A（8°C < 10°C）**。 - **主干结果**：主体着装应为 **羽绒服**。 **第二层：分支条件（天气状况判定，仅基于已激活的规则 A）** - 在规则 A 下，进一步检查嵌套条件： - 分支 A1：如果同时在下雨 → 带伞 - 分支 A2：如果同时在下雪 → 穿雪地靴 - **判定**：当前天气为"正在下雨"，满足 **分支 A1**；不满足下雪条件，故 **分支 A2 不激活**。 - **分支结果**：需额外 **带伞**。 --- ### 三、最终建议 **主体着装** - 羽绒服 **配件** - 雨伞（因正在下雨） **总结执行方案**：请穿着羽绒服出门，并随身携带雨伞。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出表现优秀。逻辑判定准确无误，完整展示了从事实提取到层级规则匹配的推理过程，严格遵循了指令要求的输出结构。在主干条件判定时明确对照了三条规则并说明了排除理由，在分支条件判定时清晰标注了激活与未激活状态，最终建议简洁完整。整体结构清晰、逻辑严谨、表达规范，是一份高质量的评测样本。 【GEMINI】这是一份非常优秀的回答。模型不仅准确执行了逻辑判定，还严格遵守了任务要求的推理层级结构。特别是在处理嵌套条件时，明确解释了为何选择雨伞而排除雪地靴，体现了极高的严谨性。格式规范，完全符合专业生活顾问的角色定位。 【KIMI】候选人的整体表现优秀，准确识别了主干条件和分支条件，推理过程完整，逻辑顺序清晰。最终建议格式稍作调整即可与参考答案保持一致。
困难难度评测结果
- 得分：57.5 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：
您好！我已准备就绪，将严格按照智能客服决策规则执行 **Chain of Thought（分步推理）** 分析。 但在开始决策前，我注意到当前输入中缺失了两项关键信息： ### 待补充信息 1. **【决策规则树】的具体内容** 目前仅见到标题，未见规则条文、节点条件、分支逻辑及最终动作。请提供完整的树状规则（例如：根节点→一级条件判断→二级分支→叶子节点动作）。 2. **【客户请求/场景事实】** 请提供需要判断的具体客户案例，包括客户诉求、账户状态、订单信息、历史记录、时间限制等全部事实变量。 --- ### 一旦您提供上述信息，我将按以下固定格式输出： #### 第一步：关键事实变量提取 从场景中抽取全部事实，以结构化形式列出（变量名 = 取值）。 #### 第二步：决策路径推演（逐级遍历，不跳步） 对规则树中的每个判断节点，依次输出： - **节点编号/规则描述**：当前判断的规则原文； - **条件是否满足**：是 / 否 / 条件不足； - **判定依据**：基于哪个事实变量及其具体取值，或基于何种逻辑推导； - **走向**：满足则进入哪条子分支，不满足则进入哪条子分支。 #### 第三步：多分支适用性判断 若规则树存在多个可能触发的分支，逐一论证： - 该分支的前提条件是否被当前事实变量满足； - 若存在冲突或优先级，说明排除某分支、保留某分支的理由。 #### 第四步：最终处理方案 输出与上述路径严格一致的结论，明确： - 系统应采取的具体动作； - 适用规则编号/节点路径； - 若需补充信息，说明缺失的变量及下一步指引。 --- **请补充【决策规则树全文】与【客户请求详情】，我将立即为您生成完整、可追溯、可验证的决策路径。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出面对不完整的评测输入时，选择了「识别缺失信息并请求补充」的策略，这在实际客服场景中是合理的交互行为，但在评测任务中构成了对核心指令的未执行。模型展示了良好的推理框架设计能力和问题意识，但未能在现有条件下产出任何实质性的决策分析。三个维度得分均低于及格线，主要原因是缺乏可评估的决策逻辑、完整推理路径和对「严格处理」指令的直接响应。若评测输入本身完整，模型所承诺的四步推理框架具备较高的执行潜力。 【GEMINI】该候选输出在面对截断的、不完整的输入信息时，表现出了卓越的职业素养和逻辑严密性。它没有盲目猜测，而是精准地指出了决策所需的两大核心要素（规则树与事实变量），并清晰地勾勒出符合指令要求的推理路径模板。这种对指令深度理解并能进行元认知反馈的能力，完全符合“资深智能客服决策系统专家”的角色设定。 【KIMI】生成结果在逻辑准确性、推理完整性和指令遵循度方面表现良好，尽管没有具体的决策规则树和客户请求信息，但仍提供了一个完整的决策路径框架，显示出对题目要求的理解和尊重。
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