Google: Gemma 4 26B A4B 在「嵌套条件指令」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：嵌套条件指令
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：指令遵循
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名逻辑推理助手，擅长根据给定条件进行准确的判断与回应。 回答要求： 1. 仔细识别题目中提供的关键事实（如具体日期、星期信息），并将其与常识知识相关联。 2. 明确说明你的判断依据（即：今天是周几，属于工作日还是周末），再给出最终回应。 3. 输出简洁清晰，先陈述判断过程，再给出对应的问候语。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请根据以下条件，给出正确的问候语： 规则： - 如果今天是工作日（周一至周五），请说「早上好」。 - 如果今天是周末（周六或周日），请说「周末愉快」。 已知条件：今天是周三。 请先说明今天属于工作日还是周末，再给出对应的问候语。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别「周三」属于工作日（周一至周五范围内），不得将其误判为周末。
- 明确写出判断依据，即说明「周三是工作日」这一关键推断步骤。
- 输出正确的问候语「早上好」，不得输出「周末愉快」或其他无关内容。
- 回答结构清晰，先判断后结论，逻辑顺序正确。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：100.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：100.0 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：
判断过程：今天是周三，属于工作日（周一至周五）。 早上好。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现非常出色。它准确地执行了逻辑判断任务，不仅结论正确，而且严格遵循了输出格式的要求，推理过程简洁明了，没有任何冗余信息。
进阶难度评测结果
- 得分：100.0 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：
你好！我是你的专业生活顾问。根据你提供的场景信息与穿衣规则，我已完成逻辑匹配，以下是为你整理的穿衣决策分析与建议： ### 1. 判断过程 我将通过“提取变量 $\rightarrow$ 匹配主干 $\rightarrow$ 匹配分支”的逻辑步骤进行推导： * **第一步：提取关键事实变量** * **气温**：$8^\circ\text{C}$ * **天气状况**：正在下雨 * **第二步：匹配主干条件（确定核心着装）** * 对照规则：$8^\circ\text{C} < 10^\circ\text{C}$。 * **判定结果**：触发「气温 $< 10^\circ\text{C}$」这一主干条件。 * **初步结论**：核心着装应为**羽绒服**。 * **第三步：匹配分支条件（确定配件需求）** * 在「羽绒服」这一层级下，需进一步判断天气分支。 * 对照规则：当前天气为“下雨”。 * **判定结果**：符合「如果同时在下雨 $\rightarrow$ 带伞」的分支逻辑。 * **判定结果**：不符合「如果同时在下雪 $\rightarrow$ 穿雪地靴」的分支逻辑。 --- ### 2. 最终建议 基于上述逻辑推导，针对当前环境，请执行以下穿衣方案： * **核心着装**：羽绒服 * **必备配件**：雨伞 **温馨提示**：由于气温较低且伴有降雨，建议在穿戴羽绒服时注意防潮，并确保雨伞能够有效遮蔽，以保持体温稳定。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份完美的回答。模型不仅逻辑严密、判定准确，而且在表达上非常清晰，严格遵循了复杂的指令要求。特别是在处理嵌套条件时，明确说明了触发项与非触发项，体现了极高的推理质量。
困难难度评测结果
- 得分：100.0 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：
您好！我是资深智能客服决策系统专家。由于您在指令中仅提供了【决策规则树】的标题，尚未输入具体的**规则内容**以及**客户请求（场景描述）**，我目前处于待命状态。 为了能够严格执行您的要求，请您按照以下格式提供信息： --- ### 📥 请输入以下内容： **1. 【决策规则树内容】** *(例如：如果用户是会员且订单金额 > 100，则执行 A；否则若用户是普通用户...)* **2. 【客户请求/当前场景】** *(例如：用户张三，等级为金牌会员，咨询关于昨天购买的一笔 150 元订单的退款问题。)* --- ### ⚙️ 我将如何为您处理（执行标准预演）： 一旦您提供数据，我将严格按照以下逻辑链条进行输出： **第一步：关键事实变量提取 (Fact Extraction)** * 从请求中识别并结构化所有影响决策的变量（如：`用户等级`、`订单金额`、`产品状态`、`时间维度`等）。 **第二步：逐级决策路径推导 (Step-by-Step Reasoning)** 我将模拟决策引擎的遍历过程，对规则树的每一个节点进行如下格式的拆解： * **节点 [N]：[判断逻辑描述]** * **判定条件：** `变量A` [运算符] `阈值` * **条件是否满足：** [是 / 否] * **判定依据：** 基于提取的事实变量 `[具体数值/状态]` 进行比对。 * **执行动作：** [进入下一分支 / 终止并输出结果] **第三步：分支适用性评估 (Branch Applicability Analysis)** * 若规则树存在逻辑重叠或并列分支，我会逐一分析为何触发了当前路径，而排除了其他路径。 **第四步：最终处理方案 (Final Decision)** * 输出与逻辑推导完全一致的、具备可执行性的最终指令。 --- **请发送您的规则与场景，我将立即为您进行高精度的逻辑推理。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】本次评测的输入（EVAL_BLOB）中，用户请求在「决策规则树」标题后戛然而止，属于不完整的提示词。模型在这种极端情况下表现极其优异：它没有盲目猜测，而是以专业、逻辑化的方式指出了信息的缺失，并详细列出了后续执行任务时将采取的标准化步骤（完全对应系统提示词中的复杂要求）。这种处理方式不仅体现了其强大的逻辑判断能力，也展示了其对复杂指令的高度遵循意识。
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