技术故障诊断报告摘要

这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。

基本信息

  • 用例名称：技术故障诊断报告摘要
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：文本摘要
  • 参与评测的模型数：258 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名资深运维工程师（SRE），擅长阅读和解读服务器故障诊断报告。 回答要求： 1. 严格基于报告原文提取信息，不添加原文未提及的推测或补充内容。 2. 使用简洁、专业的技术语言，避免口语化表达。 3. 按照指定的三个方面（主要现象、初步判断、临时解决方案）分点作答，结构清晰。 4. 每个方面用 1-3 句话概括，不需要大段展开，重点突出关键信息。

用户提示词（User Prompt）

请阅读以下服务器故障诊断报告，从中提取关键信息，并按照以下三个方面进行简要总结： 1. **主要现象**：故障发生时系统出现了哪些可观测的异常表现？ 2. **初步判断**：运维团队对故障原因的初步判断是什么？ 3. **临时解决方案**：采取了哪些措施使服务恢复正常？ --- 【故障诊断报告】 2024年3月15日14:32，生产环境Web服务器集群出现响应缓慢。监控显示CPU使用率突增至95%，内存占用正常。初步检查发现大量来自同一IP段的请求。运维团队临时启用了限流策略，将该IP段加入黑名单，服务在15:10恢复正常。后续分析发现是爬虫程序异常导致的高频访问。 --- 请严格依据报告内容作答，不要添加原文中未提及的信息。

各模型评测结果

  1. 第 1：doubao-seed-2-1-pro，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 97.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：qwen3.5-omni-flash，得分 96.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：mimo-v2.5-pro，得分 96.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：qwen3.5-27b，得分 96.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：grok-4.5，得分 96.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：glm-5.3-flash，得分 96.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：Elephant，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：qwen3.5-flash，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：qwen3.6-plus-preview，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：qwen3.8-max，得分 95.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：Qwen 3.7 Max，得分 95.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 95.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：Gemini 3.5 Flash，得分 95.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：qwen3.5-35b-a3b，得分 95.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：glm-5.2，得分 95.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：kimi-k2.6，得分 94.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 94.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：GLM-5v-turbo，得分 94.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：Gpt 5.5，得分 94.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：kimi-for-coding，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：MiniMax-M2.1，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：GPT-5.2，得分 93.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：kimi-k3，得分 93.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：doubao-seed-2-0-lite，得分 93.56 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：mimo-v2.5，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：doubao-seed-2-0-mini，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：GLM-5.1，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：doubao-seed-2-0-pro，得分 93.26 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：qwen3-4b，得分 93.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：hunyuan-pro，得分 93.14 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：hunyuan-turbo，得分 93.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：qwen3-coder-plus，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：glm-5-turbo，得分 92.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：step-3.7-flash，得分 92.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：qwen3-235b-a22b，得分 92.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：qwen3-max，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：kimi-k2.7-code，得分 91.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：qwen3-coder-flash，得分 91.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 91.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 91.43 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：qwen3.8-flash，得分 91.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：Google: Gemma 4 31B，得分 90.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：doubao-seed-1-8，得分 90.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 90.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：MiniMax-M2.5，得分 90.36 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：doubao-seed-1-6-flash，得分 90.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：Claude Opus 4 7，得分 90.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：OpenAI: GPT-5.4，得分 90.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 89.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：qwen3.5-omni-plus，得分 89.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：kimi-k2.5，得分 89.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：Claude Opus 4.6，得分 88.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：mimo-v2-flash，得分 88.64 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：qwen3-coder-next，得分 88.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 88.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  59. 第 59：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 88.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  60. 第 60：doubao-seed-1-6，得分 88.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  61. 第 61：mimo-v2-pro，得分 87.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  62. 第 62：kimi-k2-thinking-turbo，得分 87.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  63. 第 63：deepseek-v4-flash，得分 87.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  64. 第 64：mimo-v2-omni，得分 86.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  65. 第 65：deepseek-v4-pro，得分 86.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  66. 第 66：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 86.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  67. 第 67：qwen3.5-plus-2026-02-15，得分 86.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  68. 第 68：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 85.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  69. 第 69：deepseek-v3.2，得分 85.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  70. 第 70：Mistral: Mistral Nemo，得分 83.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  71. 第 71：glm-5，得分 83.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  72. 第 72：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 83.15 分 — 查看该模型的详细评测结果
  73. 第 73：hunyuan-large，得分 83.15 分 — 查看该模型的详细评测结果
  74. 第 74：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 82.96 分 — 查看该模型的详细评测结果
  75. 第 75：glm-4.7，得分 82.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  76. 第 76：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 82.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  77. 第 77：glm-4.5-air，得分 82.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  78. 第 78：Grok 4，得分 81.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  79. 第 79：qwen3-14b，得分 80.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  80. 第 80：qwen3-8b，得分 80.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  81. 第 81：MiniMax-M2.7，得分 80.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  82. 第 82：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 77.95 分 — 查看该模型的详细评测结果
  83. 第 83：doubao-seed-2-0-code，得分 77.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  84. 第 84：Tencent: Hy3 preview (free)，得分 70.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  85. 第 85：qwen3-0.6b，得分 64.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  86. 第 86：grok-4.6，得分 — 分 — 查看该模型的详细评测结果
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