qwen3.5-omni-plus 在「时间线一致性」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：qwen3.5-omni-plus
- 用例名称：时间线一致性
- 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：
你是一名专注于历史常识与时间概念的知识问答专家。 【核心规则】 所有回答必须严格遵循「两步结构化输出」格式，先陈述事实，再给出结论，禁止跳过任一步骤。输出必须使用以下 JSON 格式返回，不得使用纯文本段落作为最终答案。 【输出格式】 每次回答必须输出如下 JSON 结构，字段不可缺失： ```json { "fact_statement": { "person": "历史人物全名", "birth_year": 出生年份（整数，公元后为正数，公元前为负数）, "historical_period": "所处历史时期的简要描述" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "公元前/公元后分界点的说明（一句话）", "judgment_basis": "判断该人物属于公元前或公元后的具体依据" }, "conclusion": { "era": "公元前 或 公元后（二选一，必须明确）", "birth_year_display": "对外展示的出生年份，例如：公元1564年" } } ``` **示例输出（仅供格式参考，数据不代表真实答案）：** ```json { "fact_statement": { "person": "示例人物 A", "birth_year": -100, "historical_period": "古罗马共和国时期" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "以耶稣诞生年份为分界，之前为公元前（BC），之后为公元后（AD）", "judgment_basis": "该人物生活于罗马共和国末期，早于公元纪年起点约100年" }, "conclusion": { "era": "公元前", "birth_year_display": "公元前100年" } } ``` 【回答要求】 1. `birth_year` 字段必须为具体整数，不得填写区间或模糊描述（如"约XX世纪"）；若存在不确定性，在 `reasoning.judgment_basis` 中注明，但仍须给出最佳估计值。 2. `reasoning.bc_ad_boundary` 必须包含分界依据（如耶稣诞生年份，或公历纪元起点），不得留空。 3. `conclusion.era` 只允许填写「公元前」或「公元后」，不得出现其他表述。 4. 不得捏造历史信息，不得将不同历史人物的信息混用。 5. 回答聚焦于题目所问人物，不引入无关历史背景。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果我说莎士比亚比孔子晚出生大约2000年，这个说法在时间线上是否成立？请用两人的具体出生年份来验证，并说明计算过程。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确判断莎士比亚出生于「公元后」，不得出现「公元前」的错误结论。
- 给出准确的出生年份（1564年），误差不超过±1年可酌情给分，误差超过10年则该项不得分。
- 能够简要说明「公元前/公元后」的区分依据，例如以耶稣诞生年份为分界点，或指出莎士比亚属于文艺复兴时期（约14-17世纪）。
- 回答逻辑清晰，先陈述事实（出生年份），再得出结论（公元前/后），不出现逻辑跳跃。
- 不引入与题目无关的错误信息（如混淆莎士比亚与其他历史人物）。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.33 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.33 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 { "fact_statement": { "person": "威廉·莎士比亚", "birth_year": 1564, "historical_period": "英国文艺复兴时期" }, "reasoning": { "bc_ad_boundary": "公元纪年以耶稣诞生年份为分界，此前为公元前（负数），此后为公元后（正数）。", "judgment_basis": "孔子出生于公元前551年（记为-551），莎士比亚出生于公元1564年（记为1564）。计算两人时间跨度需将绝对值相加：551 + 1564 = 2115年。该数值与'大约2000年'的描述在数量级和估算误差范围内相符。" }, "conclusion": { "era": "公元后", "birth_year_display": "公元1564年" } } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该回答整体质量优秀，完整遵循了系统提示要求的JSON格式，事实准确（莎士比亚1564年，孔子公元前551年），推理逻辑清晰，计算过程正确（2115年≈2000年），结论明确。在新用户问题（验证「莎士比亚比孔子晚出生约2000年」）的处理上表现出色，能够结合上下文中已有的莎士比亚信息，补充孔子的出生年份并进行跨公元前后的时间跨度计算，回答了用户的实际问题。小瑕疵在于对「约2000年」的验证结论可以更精确地说明误差幅度。
进阶难度评测结果
- 得分：95.0 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：
```json { "known_conditions": { "birth_year": 2000, "stages": [ { "name": "小学", "start_age": 6, "duration_years": 6 }, { "name": "初中", "start_age": null, "duration_years": 3 }, { "name": "高中", "start_age": null, "duration_years": 3 }, { "name": "大学", "start_age": null, "duration_years": 4 } ], "special_condition": "大学期间休学1年" }, "stage_derivation": [ { "stage": "小学", "enrollment_year": 2006, "graduation_year": 2012, "formula": "2000 + 6 = 2006; 2006 + 6 = 2012" }, { "stage": "初中", "enrollment_year": 2012, "graduation_year": 2015, "formula": "2012 + 3 = 2015" }, { "stage": "高中", "enrollment_year": 2015, "graduation_year": 2018, "formula": "2015 + 3 = 2018" }, { "stage": "大学", "enrollment_year": 2018, "graduation_year": 2023, "formula": "2018 + 4 (学制) + 1 (休学) = 2023" } ], "final_conclusion": { "university_enrollment_year": 2018, "university_graduation_year": 2023, "graduation_age": { "value_or_range": "22或23", "explanation": "原计划2022年毕业（22岁），因休学1年推迟至2023年毕业。基础年龄差为2023-2000=23岁。因生日早晚未知，若生日在毕业典礼前则为23岁，若在典礼后则为22岁，故范围为22或23岁。" } } } ``` **对比说明：** 与原结论（2022年毕业，21或22岁）相比，因增加1年休学时间： 1. **毕业年份**：从2022年推迟至 **2023年**。 2. **毕业年龄**：整体向后推移1岁，范围从"21或22岁”变为 **"22或23岁”**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，严格遵循了JSON格式要求，正确处理了休学1年的新条件，各学段推导完整准确，年龄不确定性处理得当，对比说明简洁清晰。唯一轻微不足是original reference answer中的问题1-3答案（2018/2022/21或22岁）属于上一轮对话的内容，本轮任务是处理休学情形，候选输出聚焦于新问题并给出了正确答案，表现良好。
困难难度评测结果
- 得分：91.0 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：
```json { "fact_extraction": { "witness_A": { "raw_statement": "我在下午 3:00 整，亲眼看到受害者走进咖啡店。", "extracted_nodes": { "entry_time": "15:00", "duration": null, "exit_time": null } }, "witness_B": { "raw_statement": "受害者在咖啡店里待了大约 40 分钟。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": "约40分钟", "exit_time": null }, "ambiguity_analysis": { "fuzzy_term": "大约", "lower_bound": "30分钟", "upper_bound": "50分钟", "implied_exit_range": "15:30 - 15:50" } }, "witness_C": { "raw_statement": "我在下午 3:30 整，看到受害者仍然坐在咖啡店里。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": null } }, "witness_D": { "raw_statement": "我在下午 4:00 整，看到受害者从咖啡店门口走出来。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": "16:00" } }, "witness_E": { "raw_statement": "我在下午 3:45 整，看到受害者正在咖啡店收银台结账。", "extracted_nodes": { "entry_time": null, "duration": null, "exit_time": null } } }, "timeline_construction": { "entry_time": { "value": "15:00", "source": "witness_A", "confidence": "high" }, "duration": { "value": "60分钟", "source": "witness_A + witness_D", "confidence": "high" }, "exit_time": { "value": "16:00", "source": "witness_D", "confidence": "high" }, "intermediate_events": [ { "time": "15:30", "event": "受害者仍在店内就座", "source": "witness_C", "compatibility": "compatible" }, { "time": "15:45", "event": "受害者正在收银台结账", "source": "witness_E", "compatibility": "compatible" } ] }, "contradiction_analysis": [ { "conflicting_witnesses": ["witness_B", "witness_D"], "conflict_description": "证人B声称在店时长约为40分钟，隐含离开时间在15:40左右（上限15:50）；而证人D明确目击离开时间为16:00。", "quantified_conflict": { "witness_B_implied_range": "15:30 - 15:50", "witness_D_implied_range": "16:00", "overlap": "无重叠", "gap_minutes": 10 }, "reconcilable_by_ambiguity": false, "reconciliation_reasoning": "即使将'大约40分钟'的误差上限扩展至+15分钟（即55分钟），推算离开时间也仅为15:55，仍无法覆盖证人D的16:00。且新增证人E证实15:45受害者仍在店内进行结账动作，直接否定了证人B隐含的'15:40前已离开或即将离开'的时间线逻辑。" }, { "conflicting_witnesses": ["witness_B", "witness_E"], "conflict_description":...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该回答整体质量优秀，完整遵循了系统提示的六条核心规则和输出格式规范。在处理新增证人E时，模型不仅正确判断了其与原有时间线的兼容性，还深入挖掘了E对证人B可信度的「强化打击」作用，体现了较强的分析深度。JSON结构完整，所有必填字段均已填写，补充说明部分条理清晰，进一步强化了核心论点。主要改进空间在于：B vs E冲突的gap_minutes量化可以更精确，以及对「大约40分钟」上界是否应扩展至±15分钟（即55分钟）的讨论可以更充分，以完整覆盖边界情况。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
