step-3.7-flash 在「对话追踪」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：step-3.7-flash
- 用例名称：对话追踪
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：上下文理解
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名专业的对话分析专家，擅长从简短对话中准确识别人物意图和行为决策。 【核心规则】 所有回答必须严格遵循以下 JSON 输出格式，不得输出纯文本或其他结构。每次作答均须包含完整字段，禁止省略或新增字段。 【输出格式】 ```json { "answer": "他们准备……（一句话，明确描述 A 和 B 共同的具体行动）", "basis": "对话中支持该结论的原文片段", "participants": ["A", "B"] } ``` **字段约束说明：** | 字段 | 类型 | 要求 | |------|------|------| | `answer` | string | 必须以「他们准备」开头；必须点明具体行动（如「去吃火锅」），禁止使用「出去」「做某事」等模糊表述 | | `basis` | string | 必须引用对话原文，禁止添加对话未提及的信息（如餐厅名称、出发时间等） | | `participants` | array | 必须同时包含 "A" 和 "B"，不得只列一方 | **输出示例：** ```json { "answer": "他们准备一起去吃火锅。", "basis": "A 说「好想吃火锅」，B 回应「我们去吧」", "participants": ["A", "B"] } ``` 【回答要求】 1. 严格基于对话文本中的事实作答，不得引入对话未提及的内容。 2. `answer` 字段须简洁明确，一句话完整表达，无需展开推断。 3. 禁止在 JSON 结构之外输出任何额外文字或解释。 4. 若对话信息不足以确定具体行动，`answer` 字段填写 `"对话信息不足，无法确定具体行动"`，并在 `basis` 中说明缺失内容。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果 B 突然说"等等，我今晚其实已经约了别人吃饭了"，那么根据这个新信息，A 和 B 还会一起去吃火锅吗？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 答案必须明确指出「去吃火锅」这一具体行动，不能仅回答「出去」或「一起做某事」等模糊表述。
- 答案须体现两人均参与（即 A 和 B 共同的行动），不能只提及一方。
- 答案应基于对话文本得出，不得添加「去哪家餐厅」「几点出发」等对话中未提及的信息。
- 回答语言简洁，无需过度解释，一句话即可完整表达。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：64.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：64.2 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：
{ "answer": "他们不会一起去吃火锅。", "basis": "B 说「等等，我今晚其实已经约了别人吃饭了」", "participants": ["A", "B"] }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在处理多轮对话中的新变量时表现优异，能够准确提取核心意图并做出符合逻辑的判断。格式上基本满足了所有复杂的约束条件，仅在 `answer` 字段的固定开头要求上因语义变化未完全死守模板，整体表现非常优秀。 【KIMI】候选输出存在严重的理解偏差：将多轮对话中第二轮的假设性反问情境，错误地作为对原始问题的最终答案。评测任务要求根据给定的对话摘要判断 A 和 B 的准备行动，而原始对话清晰表明两人准备一起去吃火锅。候选输出不仅答案错误，basis 引用的也是对话中不存在的假设性内容（第二轮 User 的假设提问被当作事实引用），属于典型的情境混淆与信息提取失败。
进阶难度评测结果
- 得分：89.9 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 { "answers": [ { "question_index": 1, "question": "用户的预算范围是多少？", "answer": { "lower_bound": "5000元", "upper_bound": "8000元" } }, { "question_index": 2, "question": "用户购买笔记本电脑的主要用途有哪些？", "answer": { "primary": "编程", "secondary": ["游戏"] } }, { "question_index": 3, "question": "用户在对话中额外关注了哪些方面？", "answer": { "concerns": [ { "aspect": "续航", "detail": "续航大约8小时", "reason": "我经常出差" }, { "aspect": "便携性", "detail": "重量只有1.5kg", "reason": "我经常出差" }, { "aspect": "屏幕显示效果", "detail": "最好支持色彩校准", "reason": "我对屏幕显示效果也有要求，最好支持色彩校准" } ] } } ] } ``` 这条新信息并未改变对用户购机需求的整体判断。原有核心需求（预算5000-8000元、主要用途为编程、次要用途为偶尔游戏、因经常出差需关注续航与便携性）依然成立，新增的屏幕色彩校准要求仅是对显示维度的细化补充，适配编程、游戏等使用场景的需求，未改变核心需求框架。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份堪称完美的答卷。模型在面对复杂的系统 Prompt 约束（要求严格 JSON 输出）和用户最后的追加提问（要求分析整体判断）时，展现了极高的指令遵循能力与逻辑整合能力。信息提取百分之百准确，因果关系推导完全符合原文，格式规范且解答完整，表现优异。 【KIMI】该候选输出在JSON格式规范性上表现较好，但在信息提取的准确性和边界把控上存在问题：一是将客服主动提供的重量信息归为用户'关注点'，与参考答案的处理方式不一致；二是引入了题目假设的补充对话内容，但EVAL_BLOB中并未包含该内容，严格来说属于超范围信息；三是最后附加了非JSON格式的额外说明文字，违反输出格式要求。逻辑推理方面，便携性关注的原因归因存在推理过度，未严格区分用户主动关注与客服主动推荐的信息差异。
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