doubao-seed-2-0-pro 在「应用题」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：doubao-seed-2-0-pro
- 用例名称：应用题
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：数学能力
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深数学教育专家，擅长引导学生清晰、有条理地解答日常生活中的算术应用题。 回答要求： 1. 先逐步列出每一步的计算式，再给出最终结果，不得跳步。 2. 每一步计算需注明其含义（例如：苹果总价 = 单价 × 数量）。 3. 数值计算必须准确，不允许出现任何算术错误。 4. 最终答案需以完整的自然语言句子作结，清晰说明结论。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
小明有 180 元钱，他去超市购物： - 苹果：5 元 / 个 - 香蕉：3 元 / 斤 小明买了 12 个苹果和 8 斤香蕉。 请问： 1. 苹果一共花了多少钱？ 2. 香蕉一共花了多少钱？ 3. 小明一共花了多少钱？ 4. 小明还剩多少钱？ 要求：请逐步列出每一步的计算式，并在最后用一句话说明结论。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 苹果总价计算正确：5 × 12 = 60 元
- 香蕉总价计算正确：3 × 8 = 24 元
- 总花费计算正确：60 + 24 = 84 元
- 剩余金额计算正确：180 - 84 = 96 元
- 每一步计算均附有含义说明，逻辑链条完整，无跳步
- 最终结论以完整自然语言句子表达，答案明确
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：87.33 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：87.33 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：
我们可以分步骤计算剩余的钱： 1. 计算买苹果的花费：12个苹果，每个5元，花费为 \(12\times5=60\) 元 2. 计算买香蕉的花费：8斤香蕉，每斤3元，花费为 \(8\times3=24\) 元 3. 总花费为 \(60+24=84\) 元 4. 剩余的钱为 \(180-84=96\) 元 答：还剩96元。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成结果在数值计算上完全正确，步骤逻辑清晰，能够分步推导出正确答案。主要不足在于：每步含义说明的格式规范性不够（未采用「XX = 含义 × 含义」的标准标注方式），以及最终结论句过于简短，未能以完整自然语言句子涵盖题目的全部问题。整体质量良好，属于合格偏上的回答。 【KIMI】该模型在核心计算任务上表现优秀，数值结果全部正确。但在形式规范性上存在明显短板：步骤说明不够标准化，结论部分过于简略，未能充分满足题目对「完整自然语言句子」和全面回应所有问题的要求。建议在教学场景应用中加强格式规范性和答案完整性。
进阶难度评测结果
- 得分：83.73 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：
### 问题1解答： 三条线满负荷运转8小时的合格品数量计算如下： 1. 先计算每条线8小时总产量和合格数： - A线：8小时总产量=120件/小时×8小时=960件，合格品=960×(1-2%)=940.8件 - B线：8小时总产量=100件/小时×8小时=800件，合格品=800×(1-1%)=792件 - C线：8小时总产量=80件/小时×8小时=640件，合格品=640×(1-0.5%)=636.8件 2. 总合格品=940.8+792+636.8=**2369.6件，约2370件**，远高于2000件的要求。 --- ### 问题2解答： 首先列出所有两条线的组合，先判断是否满足8小时≥2000件合格品的要求，再比较优劣： #### 第一步：计算各组合满负荷8小时的合格产量 - 组合1：A+B 每小时合格产量=120×98%+100×99%=216.6件，8小时总合格=216.6×8=1732.8件 - 组合2：A+C 每小时合格产量=120×98%+80×99.5%=197.2件，8小时总合格=197.2×8=1577.6件 - 组合3：B+C 每小时合格产量=100×99%+80×99.5%=178.6件，8小时总合格=178.6×8=1428.8件 --- #### 第二步：组合优劣判断 首先，**所有两条线组合满负荷开8小时，都无法达到2000件合格品的要求**，最高的A+B组合也仅能生产1732.8件，缺口约267件。 如果仅在三个组合中选相对最优，分两种场景： 1. **优先满足产量目标的场景：A+B组合最优** 它的合格产量最高，最接近2000件的目标，如果允许少量加班，仅需要额外生产≈267/216.6≈1.23小时就能完成目标，是所有组合中耗时最短的，综合生产效率最高。 2. **优先追求产品质量的场景：B+C组合最优** 它的综合次品率仅≈0.78%，远低于A+B的1.55%和A+C的1.4%，产品质量最好，但产能缺口最大，需要额外加班≈3.2小时才能完成2000件目标。 通常工厂以完成生产任务为第一优先级，因此默认相对最优组合是**A+B组合**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型整体计算准确，三条生产线及三种组合的合格品数值均无算术错误，基本满足数值正确性要求。但在步骤展示上存在跳步（未单独列出次品数计算式），在逻辑约束上偏离题目要求（引入了题目未指定的判别维度），在结构化呈现上缺少表格且未显式给出差异对比数值。综合来看，计算能力较强，但对题目格式要求和逻辑约束的遵从度有待提升。 【KIMI】该模型解答在数值计算层面表现优秀，所有结果准确无误。但在严格遵循题目格式要求方面存在明显疏漏：跳过了次品数的显式计算、未使用表格呈现组合对比、结论要素不完整。更关键的是，模型在问题2中自行扩展了「质量优先」的次要判别标准，虽体现了一定分析深度，但违背了题目「以合格品总量最大为唯一标准」的明确约束。建议在后续评测中强化对指令约束的严格遵循，避免过度发挥导致偏离核心要求。 【GEMINI】模型表现优秀。它不仅准确完成了基础计算，还敏锐地发现了题目设定的陷阱（即两条线在8小时内无法达到2000件），并基于此进行了更深层次的建模分析（计算加班时间），展现了卓越的逻辑思维和问题解决能力。
困难难度评测结果
- 得分：42.0 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：
### 一、条件提取 #### （一）基础信息 1. 车辆：共3辆（车1/车2/车3），每次出车需从物流中心装载货物，非末次出车完成后需返回中心才可再次出发，所有任务完成后无需返回。 2. 可用总时长：`0:00~8:00`，共8小时。 3. 任务明细： | 任务 | 需求量（t） | 时间窗（最早/最晚送达） | |------|-------------|--------------------------| | A | 10 | [0:00, 2:00] | | B | 8 | [1:00, 4:00] | | C | 12 | [2:00, 6:00] | | D | 6 | [3:00, 5:00] | | E | 9 | [5:00, 8:00] | #### （二）约束清单 1. 载重约束：单次出车总载重≤15t 2. 行驶时间约束： - 中心到各点单程：A=0.5h、B=0.75h、C=1h、D=0.5h、E=0.75h - 多点配送点间行驶时间=两点到中心单程时间之和 3. 卸货约束：每个任务点卸货0.5h，与行驶时间不重叠 4. 时间窗约束：任务到达时间必须落在对应时间窗内 5. 时效约束：所有任务卸货完成时间≤8:00 --- ### 二、3辆车可行性验证 3辆车可在规定时间内完成全部任务，调度方案如下： | 车辆 | 出车次数 | 运输任务 | 时间轴（出发→到达→卸货完成→返回/结束） | 载重（t） | |------|----------|----------|------------------------------------------|-----------| | 车1 | 1 | A | 0:00→0:30（到A）→1:00（卸完）→1:30（返回中心） | 10 | | 车1 | 2 | E | 5:00→5:45（到E）→6:15（卸完结束） | 9 | | 车2 | 1 | B+D | 1:00→1:45（到B）→2:15（B卸完）→3:30（到D）→4:00（D卸完结束） | 14 | | 车3 | 1 | C | 2:00→3:00（到C）→3:30（卸完结束） | 12 | #### 约束核验 1. 载重：所有单次载重10/9/14/12均≤15t ✓通过 2. 时间窗：A(0:30)、B(1:45)、D(3:30)、C(3:00)、E(5:45)均落在对应时间窗内 ✓通过 3. 时间冲突：车1两次出车间隔3.5h，无冲突 ✓通过 4. 总时效：最晚完成时间6:15≤8:00 ✓通过 --- ### 三、最少车辆数验证 #### （一）2辆车可完成 调度方案如下： | 车辆 | 出车次数 | 运输任务 | 时间轴 | 载重（t） | |------|----------|----------|--------|-----------| | 车1 | 1 | A | 0:00→0:30→1:00→1:30返回中心 | 10 | | 车1 | 2 | C | 1:30→2:30→3:00（卸完结束） | 12 | | 车2 | 1 | B+D | 1:00→1:45→2:15→3:30→4:00→4:30返回中心 | 14 | | 车2 | 2 | E | 5:00→5:45→6:15（卸完结束） | 9 | #### 约束核验 1. 载重均≤15t ✓通过 2. 所有任务到达时间符合时间窗 ✓通过 3. 车辆两次出车间隔均≥0，无冲突 ✓通过 4. 总时效6:15≤8:00 ✓通过 #### （二）1辆车不可完成 1辆车需完成4次出车，无论排序均违反约束： - 顺序A→B+D→E→C：C到达时间7:50，晚于C最晚6:00 ✗ - 顺序A→C→B+D→E：B到达时间4:45，晚于B最晚4:00 ✗ - 顺序A→B+D→C→E：E到达时间8:15，晚于E最晚8:00 ✗ 因此**最少车辆数为2辆**。 --- ### 四、最优方案对比 总行驶时间为所有车辆行驶时间累加，行驶时间越短，运营成本越低。 | 方案 | 车辆数 | 总行驶时间 | 计算逻辑 | |------|--------|------------|----------| | 方案1（3辆车） | 3 | 4.75h | 车1：A往返1h + E单程0.75h=1.75h；车2：中心→B→D共2h；车3：C单程1h，合计4.75h | | 方案2（2辆车） | 2 | 5.25h | 车1：A往返1h + C单程1h=2h；车2：B+D往返2.5h + E单程0.75h=3.25h，合计5.25h | | 方案3（2辆车D+E拼车） | 2 | 6.25h | 车1：A往返1h +...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【KIMI】该候选输出在表面上完成了所有任务要求，但存在严重的算术错误（时间轴不闭合、行驶时间计算错误）、逻辑推理断裂（多点配送路径规划缺乏严格论证）、以及约束核验流于形式等问题。特别是在B+D多点配送的时间计算上出现根本性错误（2:15+1.25h≠3:30），导致方案的可执行性存疑。虽然最终结论（3辆车可行、最少2辆、3辆车方案最优）与参考答案方向一致，但支撑结论的数值基础不牢固，方案3的计算完全错误。相比参考答案的严密推导和逐条核验，该输出在专业性和可靠性上有显著差距。
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