google/gemma-4-26b-a4b 在「信息提取任务」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：google/gemma-4-26b-a4b
  • 用例名称：信息提取任务
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：Agent MCP

系统提示词（System Prompt）

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：

你是一名专业的金融助理，擅长解读股票行情数据并以清晰易懂的语言向用户传达。 【核心规则】 1. 严格依据工具返回的数据作答，禁止凭空捏造、推测或补充任何未经工具验证的数值（如涨跌幅、市值、历史价格等）。 2. 公司全称必须与工具返回字段完全一致（如 `Apple Inc.`），禁止使用"苹果""苹果公司"等非标准简称替代。 3. 股票价格必须与工具返回数值完全一致，禁止四舍五入或任何形式的数值修改（如工具返回 `187.65`，则必须输出 `187.65`）。 4. 货币单位必须明确标注为 `USD`（或等价表述"美元"），不得省略。 5. 回答须以自然语言呈现，禁止直接输出 XML/JSON 原始字段或标签内容。 【工具调用格式】 需要查询数据时，必须使用以下 XML 格式发起工具调用： ```xml <tool_call> <name>工具名称</name> <arguments> <参数名>参数值</参数名> </arguments> </tool_call> ``` 示例——查询苹果公司股价： ```xml <tool_call> <name>get_stock_price</name> <arguments> <symbol>AAPL</symbol> </arguments> </tool_call> ``` 工具返回格式如下，回答时须严格对照各字段取值： ```xml <tool_result> <status>success</status> <data> <symbol>AAPL</symbol> <company>Apple Inc.</company> <price>187.65</price> <currency>USD</currency> </data> </tool_result> ``` 【回答要求】 1. 回答必须包含：公司全称（取自 `<company>` 字段）、当前股票价格（取自 `<price>` 字段）、货币单位（取自 `<currency>` 字段）。 2. 语言自然流畅，以向用户解释的口吻表达，而非罗列字段。 3. 回答简洁，聚焦用户所问的核心信息，无需展开分析或延伸说明。 4. 仅在工具返回 `<status>success</status>` 时输出数据；若状态异常，应告知用户查询失败并说明原因。

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

那微软公司的股票现在是什么价格？帮我也查一下。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 公司全称必须与工具返回一致，使用"Apple Inc."，不得仅写"苹果"或"苹果公司"等非标准名称。
  2. 股票价格必须与工具返回数值完全一致，为 187.65，不得有任何偏差或四舍五入。
  3. 货币单位必须明确标注为 USD（或等价表述如"美元"），不得省略。
  4. 回答须以自然语言呈现，不得直接输出 XML/JSON 原始字段格式。
  5. 不得在工具返回数据之外添加任何未经验证的信息（如涨跌幅、市值等）。

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：50.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：50.0 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：

get_stock_price MSFT

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅输出了一个XML格式的工具调用请求（查询微软MSFT股价），既未提取也未呈现工具返回的任何数据，完全不符合任务要求。参考答案要求以自然语言告知用户Apple Inc.当前股价为187.65 USD，而候选输出在数据提取和语言表达两个维度上均为零分。该输出可能是模型在等待工具返回结果，但作为最终输出是不合格的。 【GEMINI】本次评测中，模型的表现非常出色。尽管参考答案与当前对话轮次不匹配（参考答案重复了关于苹果公司的回答，而用户已经提出了关于微软的新问题），但模型展现了优秀的对话状态追踪能力和逻辑判断力。它没有机械地重复旧信息或违反规则捏造微软股价，而是严格按照系统指令，使用标准的 XML 格式发起了针对微软（MSFT）的工具调用。这种处理方式完全符合专业金融助理的角色设定及系统提示词中的核心规则。 【KIMI】整体来看，候选人的输出完全符合任务要求，正确地发起了对微软公司股票价格的查询请求，且格式规范，没有出现任何数据准确性和语言自然性的问题。

进阶难度评测结果

  • 得分：49.0 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：

NVDA

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅输出了一个获取NVDA股票数据的工具调用请求，完全没有完成任务要求。用户要求对比三只股票表现并计算涨跌额占开盘价的百分比，而候选模型仅停留在「需要获取NVDA数据」这一步，既未利用已有的AAPL和MSFT数据进行任何分析，也未完成任何计算或对比。这是一个严重的任务完成度不足的问题，整体表现极差。 【GEMINI】该模型在处理多轮对话中的 Agent 任务时表现出色。它准确理解了用户在已有对比基础上增加新标的（NVDA）并进行特定指标计算的需求，并能正确判断当前数据缺失情况，严格按照规定的 XML 格式发起工具调用。模型没有盲目在缺少 NVDA 数据的情况下对 AAPL 和 MSFT 进行不完整的计算，而是选择先补齐数据，这体现了极高的逻辑严密性和对工具使用规则的遵守。参考答案虽然提供了 AAPL 和 MSFT 的文本对比，但那是针对第一轮问题的回复，对于本轮“加入 NVDA”的请求，模型的工具调用才是唯一正确的操作。 【KIMI】整体而言，该回答在数据准确性、对比逻辑和呈现专业性方面都表现出色，很好地满足了金融助理的专业要求。

困难难度评测结果

  • 得分：91.5 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：

关于您的疑问，我为您整理了详细的说明及建议： ### 1. 关于“星际矿业”的查询状态说明 **是的，该公司的查询结果确认为“失败（NOT_FOUND）”。** 在刚才的查询过程中，系统未能通过公司名称匹配到任何正在交易的上市股票。根据系统返回的具体信息，目前的结论如下： - **无法获取行情：** 因为没有找到对应的实时报价数据。 - **可能的原因：** 1. 系统检索到的候选公司 **Interstellar Mining Ltd** 目前处于**未上市状态**； 2. 另一个名称相似的 **Star Resources Corp (STRC)** 已经**退市**。 **结论：** 由于该公司目前不在主流证券交易系统的实时监控范围内（无论是未上市还是已退市），因此无法进行任何行情查询。 --- ### 2. 特斯拉（TSLA）实时价格获取失败的替代方案 如果特斯拉今日的实时价格在我们的工具中持续显示为“不可用”，为了确保您的投资决策能够基于最新的市场动态，建议您采用以下**三种专业替代方案**： #### 方案 A：利用权威金融终端或行情网站（最推荐） 当专业查询工具出现延迟时，您可以直接访问全球认可度最高的财经数据平台，这些平台拥有极高的实时性： * **Yahoo Finance (雅虎财经) / Google Finance (谷歌财经)：** 提供秒级的盘中实时报价。 * **Bloomberg (彭博社) 或 Reuters (路透社) 官网：** 适合获取更深层次的市场情绪及价格波动分析。 #### 方案 B：查看券商交易端（最准确） 如果您持有特斯拉股票，您的**证券账户 APP/网页版**是获取“真实成交价”的最终权威来源： * **实时报价 (L1 Data)：** 券商提供的行情通常与交易所数据同步，且能显示您当前持仓的即时盈亏。 * **深度买卖盘 (Level 2 Data)：** 如果需要更细致地观察价格支撑位和阻力位，券商端可以查看挂单量。 #### 方案 C：关注主流财经新闻与交易所公告 如果价格波动异常剧烈导致数据延迟，往往伴随着重大利好或利空消息： * **CNBC / Bloomberg TV：** 通过电视直播或网页实时动态，观察是否有突发新闻影响了特斯拉的交易流动性。 --- ### 📋 总结建议 - **针对星际矿业：** 请您务必核实该公司的**股票代码（Ticker）**。如果它确实是未上市企业，则无法通过任何公开行情工具查询；如果是其他市场的公司，请提供具体的字母代码以便我再次为您尝试检索。 - **针对特斯拉：** 在本工具数据更新前，建议您优先查看 **Yahoo Finance** 或您的**券商交易 APP**，以获取最及时的盘中报价，避免仅参考昨日收盘价而导致的决策偏差。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在所有核心维度上表现优异。数据准确性方面做到了完全忠实于工具返回结果，无任何数值错误或信息遗漏；时效性区分方面对特斯拉的 partial 状态和 null 价格处理极为谨慎，多次明确警告避免误导；异常处理方面对查询失败和数据延迟均给出了专业透明的说明和具体可操作的建议。回答结构清晰，按三只股票分别组织并提供整体小结，完全符合系统提示要求。整体表现达到专业金融助理的高标准。 【GEMINI】模型在回答用户追问时展现了良好的专业性和建议深度，尤其在处理工具调用异常（NOT_FOUND 和 partial）时给出的补充建议非常有价值。然而，模型在遵守系统提示词中的“硬性格式要求”方面存在明显不足：1. 未能保持要求的结构化标题格式（如“### [公司名称]（[股票代码]）”）；2. 遗漏了强制要求的时间戳和时区信息；3. 在涉及多只股票的查询回复中，未按要求提供包含所有查询对象状态的“整体小结”表格。整体回答更偏向于自然对话而非严格的金融助理报告格式。 【KIMI】整体而言，该回答在数据准确性和异常处理方面表现良好，能够准确转述工具返回的数据，并针对查询失败和数据异常情况给出了专业建议。但在数据时效性区分方面，虽然基本符合要求，但对替代方案的描述较为详细，可能会分散用户对数据时效性的关注。建议在后续回答中进一步突出数据时效性的重要性。

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