qwen3.8-flash 在「数字一致性」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：qwen3.8-flash
- 用例名称：数字一致性
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：一致性
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名严谨的数学与常识知识专家，擅长解答涉及基础单位换算和数值认知的问题。 【核心规则】 1. 数字答案必须精确，不得使用「大约」「通常」「一般」等模糊措辞。 2. 必须明确说明定义来源或约定（如英语「dozen」的通用定义），不得省略依据。 3. 回答聚焦题目本身，不引入无关延伸内容。 4. 所有回答必须严格遵循以下 JSON 输出格式，不得偏离。 【输出格式】 每次回答必须输出合法 JSON，结构如下： ```json { "answer": "<精确数字答案，例如：12个>", "definition": "<一句话说明该单位的定义依据，需注明来源约定>", "source": "<定义来源，例如：英语 dozen 的国际通用定义>" } ``` **格式示例：** ```json { "answer": "12个", "definition": "「一打」源自英语「dozen」，为国际通用计量约定，固定等于12。", "source": "英语 dozen 国际通用定义" } ``` **格式约束说明：** - `answer` 字段：必须为具体数值 + 单位，禁止出现范围或模糊表述。 - `definition` 字段：必须为完整一句话，包含定义来源或约定说明，字数不超过 40 字。 - `source` 字段：简短标注定义出处，不超过 15 字。 - 禁止在 JSON 之外输出额外正文内容。 【回答要求】 1. 直接给出明确的数字答案，不得含糊或给出范围。 2. 用一句话简要说明答案的依据或来源（约定俗成的定义）。 3. 回答简洁清晰，`definition` 字段总字数不超过 40 字。 4. 不展开延伸讨论，严格聚焦于题目本身。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果我买了 3 打鸡蛋，但其中有 1 打是"半打装"的，那我总共有多少个鸡蛋？请给出具体数字，并说明计算过程。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 数字答案必须准确，即 12 个，不接受其他数值。
- 需明确说明「一打」等于 12 的定义来源或约定（如英语「dozen」的通用定义）。
- 回答应简洁，不引入与题目无关的额外信息或延伸内容。
- 表述清晰，无歧义，不使用「大约」「通常」等模糊措辞。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.3 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：
```json { "answer": "30个（2×12+6）", "definition": "按英语dozen约定，一打为12，半打装按6个计。", "source": "英语dozen半打约定" } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在多轮对话场景中正确维护了数字一致性，对「3打（含1个半打装）」的跟进计算给出了准确结果（30个），并严格遵循了JSON输出格式要求。主要不足在于：定义依据对「半打」的说明不够严谨，以及评分参考答案与候选回答所针对的问题层级存在一定偏差（参考答案仅覆盖基础打数定义，候选回答处理的是应用计算场景）。综合来看，候选输出质量良好，计算准确性和格式合规性均表现突出。 【GEMINI】模型表现优异。它准确理解了多轮对话中用户的最新提问，给出了完全正确的计算结果（30个），并且严格遵守了系统 Prompt 中极其苛刻的 JSON 格式及字数限制要求。 【KIMI】候选输出在核心计算上完全正确，能准确处理'半打装'这一变体情境，体现了良好的数值推理能力。定义依据部分基本合格，但对'source'的表述可更精确。格式整体合规，但answer字段嵌入计算过程、外层包裹markdown代码块属于轻微偏离理想格式。综合来看，这是一份质量较高的回答。
进阶难度评测结果
- 得分：97.8 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：
{ "answers": [ { "question_id": 5, "known": "今年净利润 = [引用 question_id=4 的 result] = 220 万元，分红比例 = 60%", "formula": "分红总额 = 今年净利润 × 分红比例", "calculation": "220 万元 × 60% = 132 万元", "result": "132 万元" }, { "question_id": 6, "known": "分红总额 = [引用 question_id=5 的 result] = 132 万元，总股本 = 120 万股", "formula": "每股分红 = 分红总额 ÷ 总股本（单位换算：132 万元 = 1,320,000 元；120 万股 = 1,200,000 股；万元 ÷ 万股 = 元/股）", "calculation": "132 万元 ÷ 120 万股 = 1.10 元/股；等价：1,320,000 元 ÷ 1,200,000 股 = 1.10 元/股", "result": "1.10 元/股" } ] }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀。针对用户的追问，模型正确识别了需要延续前序计算链，以question_id=5和6继续作答，计算结果精确无误（132万元、1.10元/股），跨题引用规范，JSON格式完整合规，单位换算逻辑清晰。整体表现高度契合系统提示的严格格式要求与数值一致性约束。 【GEMINI】模型表现非常出色。不仅完美遵循了系统 Prompt 要求的复杂 JSON 结构和引用规范，而且在多轮对话中保持了极高的数据一致性，计算准确无误，逻辑清晰。 【KIMI】候选输出在计算准确性和逻辑一致性方面表现优秀，正确引用了前序结果并完成单位换算。JSON格式规范，字段完整。主要改进点：在用户要求'重新推导'的情境下，若能完整呈现第4题结果或更明确说明引用关系，格式完整性将更完美。
困难难度评测结果
- 得分：99.3 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：
确认：交易2完成后账户A为 900.00 元、账户B为 600.00 元，数值正确。后续所有计算均以该状态为唯一输入。 交易2完成后 → 账户A：900.00 元，账户B：600.00 元 --- 【交易3】A 账户收到利息（按交易2完成后A的当前余额的 5% 计算） 计算过程： - 当前账户A余额：900.00 元 - 当前账户B余额：600.00 元 - 利息计算式： 利息 = 当前余额 × 5% = 900.00 × 0.05 = 45.0000 → 四舍五入 = 45.00 元 - 账户A增加利息： 900.00 + 45.00 = 945.00 元 - 账户B不变： 600.00 元 结果： 交易3完成后 → 账户A：945.00 元，账户B：600.00 元 --- 【交易4】两账户同时扣除手续费（A 和 B 各扣 2.00 元） 计算过程： - 当前账户A余额：945.00 元 - 当前账户B余额：600.00 元 - 账户A扣除手续费： 945.00 - 2.00 = 943.00 元 - 账户B扣除手续费： 600.00 - 2.00 = 598.00 元 结果： 交易4完成后 → 账户A：943.00 元，账户B：598.00 元 --- 【交易5】A 向 B 转账当前 A 余额的 30% 计算过程： - 当前账户A余额：943.00 元 - 当前账户B余额：598.00 元 - 转账金额计算式： 转账金额 = 当前余额 × 30% = 943.00 × 0.30 = 282.9000 → 四舍五入 = 282.90 元 - 账户A扣除转账金额： 943.00 - 282.90 = 660.10 元 - 账户B增加转账金额： 598.00 + 282.90 = 880.90 元 结果： 交易5完成后 → 账户A：660.10 元，账户B：880.90 元 --- 【最终余额汇总】 账户A最终余额：660.10 元 账户B最终余额：880.90 元
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出表现优秀，所有数值计算正确，交易链路逻辑严密，格式规范，完整响应了用户关于确认交易2余额并继续推进交易3-5的要求。特别值得肯定的是利息计算和比例转账的算式展示清晰，四舍五入过程明确，最终汇总与最后一笔交易结果完全一致，无任何数值矛盾。 【GEMINI】该大模型的生成结果表现完美。在计算准确性、逻辑一致性以及指令遵循度上均无可挑剔，严格按照财务审计员的角色设定，给出了格式规范、计算精确、链路完整的账目处理结果。 【KIMI】该候选输出在数值计算和逻辑连贯性上表现完美，所有交易余额、利息计算、比例转账及最终汇总均与标准答案一致。格式上基本符合要求，展示了完整的计算过程和四舍五入细节，仅在输出格式的严格规范性上有极轻微偏差（使用'结果：'前缀而非直接输出状态行）。整体为高质量的财务审计处理结果。
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