mimo-v2.6-pro 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-pro
- 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：98.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.0 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：
**判断依据：** 今天是周三（星期三），属于周一至周五的范围，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】候选输出逻辑正确、结构清晰、格式规范，完整覆盖了所有功能要求，与参考答案高度吻合。 【GEMINI】生成结果逻辑严谨，推理链条完整，结构与格式完全符合题目要求。 【KIMI】模型输出内容正确，逻辑无误，能够有效完成复杂条件处理任务。核心判断和问候语均正确，格式也基本符合要求。主要可改进之处在于推理过程的详尽程度以及格式的规范性，可以更明确地展开推断步骤并严格遵循要求的输出格式。
进阶难度评测结果
- 得分：98.5 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：
# 穿衣建议 --- ## 一、判断过程 ### 第一步：提取场景关键变量 | 变量 | 取值 | 说明 | |------|------|------| | 气温 | 8°C | 用于匹配主干条件 | | 天气状况 | 正在下雨 | 用于匹配分支条件 | | 是否下雪 | 否 | 未出现 | | 是否有风 | 未提及/否 | 未出现 | ### 第二步：匹配主干条件（逐条对照气温规则） 1. **规则①：气温 20°C → 8°C 不满足 ❌ 不命中 > **主干结论**：命中规则①，主着装为 **羽绒服**。进入该分支下的嵌套条件判断。 ### 第三步：匹配分支条件（仅在规则①的子条件下判断） 由于主干只命中规则①，只需在其内部的两个嵌套条件中判断： 1. **嵌套条件 A：同时在下雨 → 带伞** - 场景天气为"正在下雨" ✅ **命中 → 需带伞** 2. **嵌套条件 B：同时在下雪 → 穿雪地靴** - 场景无雪 ❌ **不命中 → 不需要雪地靴** > 注：规则②下的"有风 → 加围巾"属于 10°C~20°C 区间的嵌套条件，本场景主干未命中该区间，因此**不触发围巾条件**（即使有风也不适用本规则集）。 ### 判断链路总结 ``` 气温 8°C → 命中「气温 < 10°C」→ 穿羽绒服 ├─ 下雨（是）→ 带伞 ✅ └─ 下雪（否）→ 不穿雪地靴 ❌ ``` --- ## 二、最终穿衣方案 ### 🧥 主体着装（必穿） 1. **羽绒服** —— 对应气温 < 10°C 的主干规则 ### ☂️ 配件建议（必带） 2. **雨伞** —— 对应"同时在下雨"的分支规则 ### 🚫 明确不需要 - **雪地靴** —— 当前未下雪，该分支未命中 - **围巾** —— 该配件仅适用于 10°C~20°C 且有风的场景，本场景不在适用区间 --- ### 📋 出门清单（可直接执行） - [x] 穿上羽绒服 - [x] 携带雨伞 - [ ] ~~雪地靴~~（不适用） - [ ] ~~围巾~~（不适用）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】回答准确无误：主干条件命中「气温 8°C < 10°C → 羽绒服」，分支条件命中「下雨 → 带伞」，并明确说明下雪分支未触发、无需雪地靴，同时合理指出围巾规则不在本场景适用区间。判断过程层级分明，变量提取、规则对照、结论收敛三步俱全，输出结构清晰可直接参考，是一份高质量的规则匹配结果。仅有的可改进空间是表述略显铺陈（如清单与结论重复列出），但完全不影响正确性与完整性。 【GEMINI】该回答表现优异，完全符合专业生活顾问的角色定位。逻辑判断精准无误，层级推理条理清晰，严格遵守了变量提取、分级判定和结构化输出的所有指令要求，是一份高质量的标准解答。 【KIMI】该候选输出在复杂条件处理任务中表现优秀，逻辑严密、推理完整、格式规范。完整呈现了从事实提取→主干匹配→分支判断的完整推理链条，正确识别了所有适用及不适用的规则条件，无任何遗漏或误判，最终建议准确且完整。
困难难度评测结果
- 得分：78.0 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：
收到您的请求。但在开始决策推理之前，我必须先做一次**输入完整性校验**——这是任何决策系统的前置节点。 --- ## 一、输入校验（前置判断节点） | 判断节点 | 条件是否满足 | 判定依据 | |---|---|---| | N0.1 是否提供「决策规则树」内容 | ❌ 不满足 | 消息中仅有标题「【决策规则树】」，其后**规则体为空**，未包含任何分支、条件表达式、动作节点或优先级定义 | | N0.2 是否提供「客户请求 / 业务场景」 | ❌ 不满足 | 未给出客户身份、诉求内容、订单号、业务类型、历史上下文等任何事实变量 | | N0.3 是否具备可推理的事实变量集 | ❌ 不满足 | 依赖 N0.1、N0.2，二者皆缺失，故事实变量集为空 | | N0.4 是否可进入规则匹配阶段 | ❌ 不满足 | 依赖 N0.3；无规则 = 无匹配对象，无事实 = 无匹配输入 | **校验结论：输入不完整，决策流程在 N0 阶段终止，无法进入规则匹配。** --- ## 二、为什么我不能"自拟"规则树继续推理 按照您设定的第 4 条要求（**最终处理方案必须与推导路径严格一致**），如果我自行编造规则，会出现： - 规则来源不可追溯 → 违反第 3 条「判定依据可验证」； - 多分支适用性无法逐一说明 → 违反第 5 条； - 结论与"路径"之间只是伪一致性，实际是循环论证 → 违反第 1、4 条。 因此，**宁可终止，也不输出不可靠结论**，这是决策系统应有的保守策略。 --- ## 三、请您补充以下两类材料后我即可完整执行 **A. 决策规则树**（任一形式均可） 1. 文本/缩进式：`根节点 → 条件 → 子条件 → 动作` 2. 表格式：`节点ID | 判断条件 | TRUE分支 | FALSE分支 | 优先级` 3. 伪代码/决策表/PDMN/DMN 片段 **B. 待处理的客户请求事实集**，建议包含： - 客户身份/等级（如 VIP、普通、企业） - 业务域（退款 / 投诉 / 账户 / 物流 / 售后…） - 关键事实变量（金额、时间、次数、状态、凭证等） - 若有历史上下文或前置处理记录，一并提供 --- ## 四、补充后我将输出的标准结构（供您预览） 1. **事实变量提取表**：逐条列出变量名、取值、来源 2. **逐节点决策路径**：`节点ID → 条件表达式 → 代入取值 → 条件是否满足 → 走向分支`，一路走到叶子节点 3. **并行/冲突分支甄别**：对所有可能命中的分支逐一给出「适用 / 不适用」及理由 4. **终态动作**：具体处理方案（话术、操作、时限、升级对象等） 5. **回溯校验**：反向验证结论与路径的一致性 --- 请把**规则树正文**和**客户请求**补发给我，我会立即按上述结构给出完整、可追溯的决策路径。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在面对刻意设计的不完整输入（缺失规则树正文和客户请求）时，展现出较强的边界处理能力和逻辑自洽性。前置校验节点的设计规范、依赖关系明确、结论与路径严格一致，是本次评测亮点。核心短板是：无法执行实际决策树推理（属客观限制），以及在角色扮演层面更多扮演了'系统工程师/质检员'而非'客服决策执行者'，对指令遵循度造成一定影响。整体属于高质量的边界案例处理，逻辑和格式均达到较高水准。 【GEMINI】这是一次极为出色的边界测试应对。面对用户输入缺失（无规则树、无请求内容）的异常场景，模型没有违背规则去自拟虚假内容，而是严格保持智能客服决策系统的专家角色，将输入合法性校验作为前置决策树进行严密推导，既遵循了全部格式与角色指令，又保证了逻辑的绝对可信。 【KIMI】该输出是一个典型的'防御性拒绝'案例：模型以输入不完整为由拒绝执行核心任务，看似逻辑自洽，实则存在关键事实误判（将截断的输入判定为空）和任务逃避。作为'复杂条件处理'的hard难度测试，题目意在考察模型在复杂规则树下的推理能力，而模型完全回避了该考察点。虽然模型展示了较强的自我保护意识和格式组织能力，但偏离评测目标，属于'精致的不合格'。值得注意的是，模型对system prompt中要求的使用分步推理、标注条件是否满足等格式要求有响应，但这些形式上的遵循无法弥补实质任务的缺失。
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