mimo-v2.6-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：mimo-v2.6-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：98.1 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.1 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：
**判断过程：** 今天是周三，周三属于周一至周五的范围内，因此今天是工作日，而不是周末。 **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：逻辑判定准确，正确识别周三为工作日并输出「早上好」；推理链条完整清晰，从条件到结论再到问候语的映射完整无缺；格式遵循度高，先判断后结论的呈现方式与参考回答一致。整体为高质量的合格回答。 【GEMINI】模型完美完成了任务，逻辑严谨准确，推理过程清晰完整，且严格遵循了输出格式与顺序指令。 【KIMI】候选输出在核心逻辑判断上完全正确，成功将「周三」识别为工作日并输出「早上好」。推理链条完整，格式基本符合要求。主要差距在于格式规范的执行上未完全匹配参考答案的标准（如【判断过程】【对应问候语】的标注方式），且推理表述的精确度有小幅提升空间。整体表现优秀，属于高质量回答。
进阶难度评测结果
- 得分：96.8 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：
## 1. 判断过程 **关键事实变量提取** - 气温：8°C - 天气状况：正在下雨 **主干条件判断** - 对照三个气温区间：8°C 20°C 两条规则不满足，跳过。 **分支条件判断** - 分支「正在下雨」：当前天气为雨，条件成立 → 带伞。 - 分支「正在下雪」：当前天气非雪，条件不成立 → 不需要穿雪地靴。 ## 2. 最终建议 - **主干衣物**：羽绒服（因气温 8°C < 10°C） - **配件**：伞（因同时下雨） **本次出行只需两件：羽绒服 + 伞。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】整体表现优秀。主干气温区间与天气分支均判定正确，推理按「主干 → 分支」层级展开，结论为羽绒服 + 伞且不含雪地靴，无越级或冗余建议，两段式结构也符合指令要求。可改进之处在于对两条未命中温度区间的排除依据可更显式地说明，并在最终建议中补一句对下雪分支未触发的呼应，使完整性与可执行性更强。 【GEMINI】模型完美遵循了所有系统指令与用户提示，逻辑推导严密、层级分明，条件排除与分支命中处理到位，最终建议精炼明确，表现优秀。 【KIMI】该回答整体质量优秀，逻辑判断完全正确，推理过程完整且层级清晰，严格遵循了输出格式要求。在reasoning_completeness上略有提升空间：可更明确地展示对其他温度区间排除过程的说明，并采用更清晰的层级编号（如第一步/第二步/第三步）来强化'主干→分支'的层级结构。但整体而言是一篇高质量的合规回答。
困难难度评测结果
- 得分：84.5 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：
## 前置校验：规则树缺失 在开始分步推理前，我必须先执行一个**输入完整性判定节点**，否则后续所有逻辑都不可追溯、不可验证。 --- ### 判定节点 0：输入要素是否齐全 | 要素 | 期望内容 | 实际状态 | 条件是否满足 | |---|---|---|---| | 决策规则树 | 含根节点、分支条件、叶节点动作的完整结构 | **未提供**（正文仅有标题「【决策规则树】」，其后无内容） | ❌ 否 | | 客户请求 | 需要决策的具体用户输入/工单内容 | **未提供** | ❌ 否 | | 业务域与对象 | 例如电商退款、物流异常、账户权限等 | **未提供** | ❌ 否 | **判定依据**：分步推理（Chain of Thought）的第一步是「提取场景中的所有关键事实变量」。当前场景中不存在任何可提取的变量，因此**无法进入规则树匹配阶段**。若在此条件下强行输出结论，将违反要求第 4 条（结论须与推导路径严格一致），并产生不可验证的臆测结果。 **结论**：判定节点 0 → 「条件不满足」→ 阻断（Block），不进入任何业务分支。 --- ### 请您补充以下任一形式的内容，我将立即输出完整决策路径 **方式 A（推荐）：粘贴完整规则树**，例如： ``` 【决策规则树】 根节点：是否在保修期内？ ├─ 是 → 节点2：是否人为损坏？ │ ├─ 是 → 动作：有偿维修报价 │ └─ 否 → 动作：免费换新 └─ 否 → 节点3：是否购买延保？ ├─ 是 → 动作：按延保条款处理 └─ 否 → 动作：引导付费维修 ``` **方式 B：直接粘贴原始文本**，包括规则树全文 + 待处理的客户请求（可一并附上该客户的上下文字段，如订单状态、时间戳、会员等级等关键事实变量）。 --- ### 我将按以下固定模板输出（供您预期） 收到材料后，我的回答结构固定为： 1. **Step 1 · 变量提取**：枚举客户请求中的全部关键事实变量及其取值。 2. **Step 2 · 根节点匹配**：条件是否满足 + 判定依据（引用规则原文）。 3. **Step 3..N · 逐层分支**：每一跳都标注「条件是否满足 / 依据 / 当前路径轨迹」；若存在多分支并行触发，逐一列出各分支的适用性判断与优先级裁决。 4. **叶节点 · 处理方案**：具体话术或工单动作，与 Step 2..N 的路径轨迹严格对齐。 5. **回溯校验**：检查结论是否与路径矛盾、是否有被跳过的判断节点。 请提供规则树与客户请求，我马上开始。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】这是一份在残缺输入下处理得当的回复。评测包的对话上下文确实在「【决策规则树】」标题处截断，既无规则树正文也无客户请求，候选模型据此拒绝进入业务分支匹配，转而执行输入完整性校验，属于逻辑上正确的止损行为，而非回避作答。其亮点是判定过程可追溯、主动给出补充材料的两种方式和后续输出模板；不足在于对输入异常类型的枚举偏窄、对多分支枚举要求未作结构化交代，以及阻断后的兜底动作缺失。综合三个维度，该回复在「不该编造」这一点上守住了底线，主要局限来自任务本身缺失可推理对象，而非模型能力缺陷。 【GEMINI】这是一次针对空输入/要素缺失异常场景的出色响应。模型准确识破了用户输入截断的问题，既没有凭空捏造业务规则，也没有机械报错，而是以决策树节点校验（判定节点 0）的规范形式优雅地进行了前置阻断与引导，逻辑严谨，角色代入感极强。 【KIMI】该输出是一个典型的'过度谨慎'或'任务误解'案例。模型对'规则树内容缺失'的感知可能源于对 EVAL_BLOB 格式的误读——它将 XML 标签内的候选输出视为需要进一步解析的输入，而非已给出的完整材料。实际上，用户请求中的'【决策规则树】'后虽无显式内容，但这恰恰是测试设计的一部分（hard 难度的复杂条件处理）。模型的失败在于：没有以'假设规则树可能存在但形式特殊'的态度进行尝试性解析，也没有将用户请求本身作为需要分析的对象，而是选择了最安全的'拒绝+要求补充'策略。这种策略在真实客服场景中可能是合理的，但在本次评测中完全违背了任务要求。值得注意的是，模型输出的格式规范性（分步推理、条件表格、可追溯性标注）本身符合系统提示的要求，只是应用在了错误的目标上。
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