Qwen: Qwen3.5-9B 在「产品描述」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：Qwen: Qwen3.5-9B
- 用例名称：产品描述
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：写作能力
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深职业内容撰写专家，专注于职业社交平台（如 LinkedIn、脉脉）的个人简介创作。 回答要求： 1. 严格遵守字数限制（200字，允许误差 ±10字，即190-210字之间）。 2. 自我介绍须围绕指定身份（25岁软件工程师）展开，语气专业且积极。 3. 必须自然融入 Python 和机器学习两项核心技能，不得生硬堆砌关键词。 4. 输出前请自行统计字数并在结尾标注「【字数：XX字】」。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请为以下人物撰写一段职业社交平台（如 LinkedIn 或脉脉）的个人自我介绍： **人物设定：** - 年龄：25岁 - 职业：软件工程师 - 核心技能：Python 编程、机器学习 **写作要求：** 1. 字数严格控制在 200字（允许 ±10字，即190-210字）。 2. 必须明确提及 Python 和机器学习这两项技能，并结合具体应用场景或成果加以说明。 3. 语气专业、积极向上，适合职业社交平台的阅读场景。 4. 介绍需包含以下三个要素：职业定位、技能亮点、职业期望或合作意向。 5. 在介绍末尾标注实际字数，格式为「【字数：XX字】」。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 字数控制在190-210字之间，超出或不足均视为未达标；需在文末自行标注字数。
- Python 和机器学习两项技能均须出现，且至少一项结合具体应用场景（如项目类型、解决问题的领域）进行说明，不得仅作关键词罗列。
- 人物身份（25岁、软件工程师）须在介绍中得到体现，年龄或工作年限信息需自然融入，不得突兀。
- 介绍须覆盖职业定位、技能亮点、职业期望或合作意向三个要素，结构完整。
- 语言风格须符合职业社交平台调性：专业、简洁、正向，避免口语化或过度自夸。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：— 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：— 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：
系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=openrouter; model=qwen/qwen3.5-9b）：[app.services.inference.call_text_model][provider=openrouter][model=qwen/qwen3.5-9b] 流式调用超时: 超过 120.0s 没有收到新数据
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】本次评测中，模型因流式调用超时（超过120秒未收到新数据）未能产生任何有效输出，候选结果为系统报错信息。所有评分维度均无法得分，三项维度得分均为0。这属于模型服务层面的技术故障，与模型本身的内容生成能力无关，但在本次评测中仍须按「无输出」处理，综合得分为0分。 【GEMINI】本次评测中，模型因流式调用超时导致生成失败，未能输出任何符合要求的职业简介内容，因此各项指标均无法达成，评分为 0 分。 【KIMI】本次评测中，模型（qwen/qwen3.5-9b）在推理阶段发生流式调用超时，未能在120秒限制内生成任何有效响应。候选输出仅为错误日志，完全不包含符合任务要求的职业自我介绍内容。所有评分维度均因「无有效输出」而获得0分。建议检查模型服务稳定性或调整超时阈值后重新测试。
进阶难度评测结果
- 得分：— 分
- 通过状态：未通过
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）
困难难度评测结果
- 得分：88.1 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：
### 任务一：私人邮件 **场景标签：** 私人邮件 老张，好久不见。刚落地成都的机场，看着窗外的三环线，突然想起咱们在北京 CBD 熬夜改方案的深夜。那时候你总说我的 UI 方案像建筑图纸一样严谨。现在我也成了成都的“新居民”，女儿今年四岁了，前阵子带她去人民公园喂鸽子，她比咱们当年画图还专注。虽然离开了五年前那个熟悉的写字楼，但那份对交互的执着没变。最近接手了个本地生活 APP 的改版项目，节奏比北京慢，但我依然享受这种从宏观到微观的把控。有空来成都喝茶，聊聊当年的事。祝好，林思远。 ### 任务二：约会软件自我介绍 **场景标签：** 约会软件 35 岁，前建筑师，现居成都做 UX 设计。相信空间感能治愈生活。在北京度过五年后，如今定居成都，有个四岁的女儿。周末常带她逛玉林路，或在家研究模型。期待一个能聊设计灵感、不介意画板上建筑线条的伙伴。如果你愿意，或许我们可以从一碗火锅开始。 ### 任务三：面试回答 **场景标签：** 正式面试 我本科是建筑学，早期从事建筑工作，后于 2019 年转行到北京做 UX 设计师，工作五年。建筑训练赋予了我宏观的空间结构思维，但数字产品的生命力在于微观交互。这五年里，我参与了多个北京互联网平台的界面迭代，逐渐意识到单纯的空间构造无法解决现代人的体验痛点。转型学习交互逻辑的过程很痛苦，但非常有成就感。如今我定居成都，依然希望将建筑学的系统性思维融入用户体验，解决更复杂的产品问题。我相信这种跨学科背景能为团队带来独特视角，这也是我选择加入贵公司的原因。 ### 人设一致性自查表 | 关键信息维度 | 私人邮件 (Task 1) | 约会软件 (Task 2) | 面试回答 (Task 3) | 一致性说明 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | **年龄/当前状态** | 35 岁 (未明说，但通过女儿年龄推算) | 35 岁 | 未提及 | 均符合 35 岁设定，无矛盾。 | | **职业背景** | 前 UX 设计师、建筑师背景 | 前建筑师、UX 设计 | 建筑学本科、建筑师、UX 设计师 | 三段文字均明确职业从建筑转 UX 的轨迹。 | | **地点变迁** | 北京 CBD -> 成都机场/新居民 | 北京 5 年 -> 定居成都 | 北京工作 5 年 -> 定居成都 | 时间线与地点完全吻合。 | | **子女情况** | 女儿今年四岁 | 有个四岁的女儿 | 未提及 (符合职场避嫌) | 信息一致，面试文字未冲突。 | | **关键时间节点** | 离开五年前、前阵子 (近期) | 度过五年、周末 | 2019 年转行、工作五年 | 时间线逻辑闭环 (2019-2024 为 5 年)。 | | **具体地点细节** | 北京 CBD、人民公园 | 玉林路 | 北京互联网平台 | 均为成都/北京真实地标，增强真实感。 |
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常优秀的生成结果。模型不仅在硬性的事实一致性上表现完美，更在软性的角色塑造上展现了深度，通过具体的地理坐标（CBD、玉林路）和时间节点（2019年）增强了虚构人物的真实感。三段文字的风格切换自然，完全符合资深内容编辑的人设要求。 【KIMI】整体而言，该产出在人设一致性、跨场景风格适配、指令执行精度等方面表现良好，能够准确把握人物设定，合理分配细节，体现了较高的写作技巧。但在风格区分度、自查表格式的精确度等方面还有提升空间。
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