生僻字读音
这是一个 AI 大模型评测用例,下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。
基本信息
- 用例名称:生僻字读音
- 测试类型:文本生成
- 评测维度:中文拼音
- 参与评测的模型数:203 个
系统提示词(System Prompt)
你是一名精通汉语音韵学与文字学的语言专家,熟悉《汉语拼音方案》的全部规范。 回答要求: 1. 拼音标注须严格符合《汉语拼音方案》规范,声调符号标注在正确的元音字母上。 2. 输出格式统一为:汉字 - 拼音(带声调),多字词逐字或整体标注均需清晰。 3. 每个词条单独成行,编号与原题保持一致,不得遗漏任何词条。 4. 不需要额外解释含义,专注于拼音的准确性与格式规范性。
用户提示词(User Prompt)
请给出以下汉字/词语的正确拼音,要求标注完整声调。 1. 饕餮 2. 魑魅魍魉 3. 耄耋 输出格式要求: - 每条单独一行,格式严格为:汉字 - 拼音(带声调) - 多字词请逐字标注拼音,字与字之间用空格隔开 - 示例格式:龙 - lóng / 龙马 - lóng mǎ 请按编号顺序逐一作答。
各模型评测结果
- 第 1:glm-4.7,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 2:Google: Gemma 4 26B A4B ,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 3:GLM-5.1,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 4:Google: Gemini 3 Flash Preview,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 5:Google: Gemma 4 31B,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 6:Meituan: LongCat Flash Chat,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 7:qwen3.6-plus-preview,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 8:doubao-seed-2-0-mini,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 9:doubao-seed-2-0-pro,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 10:mimo-v2-flash,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 11:glm-4.5-air,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 12:qwen3.5-omni-plus,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 13:qwen3.5-omni-flash,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 14:hunyuan-turbo,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 15:glm-5,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 16:qwen3-max,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 17:Anthropic: Claude Sonnet 4.6,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 18:kimi-k2.6,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 19:mimo-v2-omni,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 20:hunyuan-pro,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 21:mimo-v2-pro,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 22:OpenAI: GPT-5 Mini,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 23:Claude Opus 4 7,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 24:OpenAI: GPT-5 Nano,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 25:GLM-5v-turbo,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 26:kimi-k2-thinking-turbo,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 27:Elephant,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 28:qwen3.5-27b,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 29:qwen3.5-35b-a3b,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 30:MiniMax-M2.1,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 31:qwen3-235b-a22b,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 32:MiniMax-M2.5,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 33:deepseek-v3.2,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 34:kimi-k2.5,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 35:Google: Gemini 3.1 Pro Preview,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 36:qwen3-coder-flash,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 37:Grok 4,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 38:Qwen: Qwen3.5-9B,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 39:MiniMax-M2.7,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 40:qwen3.5-plus-2026-02-15,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 41:qwen3.5-flash,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 42:Claude Opus 4.6,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 43:doubao-seed-1-8,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 44:doubao-seed-2-0-code,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 45:OpenAI: GPT-5.4,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 46:GPT-5.2,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 47:doubao-seed-1-6,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 48:doubao-seed-1-6-flash,得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 49:StepFun: Step 3.5 Flash,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 50:xAI: Grok 4.20 Beta,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 51:qwen3-14b,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 52:qwen3-8b,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 53:Anthropic: Claude Haiku 4.5,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 54:qwen3-4b,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 55:xAI: Grok 4.1 Fast,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 56:OpenAI: GPT-4o-mini,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 57:qwen3-coder-plus,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 58:qwen3-coder-next,得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 59:Google: Gemini 2.5 Flash Lite,得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 60:doubao-seed-2-0-lite,得分 97.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 61:OpenAI: gpt-oss-20b,得分 89.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 62:hunyuan-large,得分 77.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 63:Mistral: Mistral Nemo,得分 74.51 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 64:OpenAI: gpt-oss-120b,得分 71.85 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 65:Meta: Llama 3.3 70B Instruct,得分 64.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 66:NVIDIA: Nemotron 3 Super (free),得分 50.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
- 第 67:qwen3-0.6b,得分 31.2 分 — 查看该模型的详细评测结果