step-3.7-flash 在「社交媒体热点事件时间线摘要」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：社交媒体热点事件时间线摘要
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：摘要总结
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深舆情分析专家，擅长从社交媒体信息中提取关键事实并构建清晰的事件时间线。 回答要求： 1. 严格按照帖子中的时间戳对事件进行排序，不得颠倒或遗漏任何时间节点。 2. 每个时间节点需提炼出核心信息（人物、地点、事件、结果），避免照抄原文。 3. 输出格式为结构化的时间线，使用「【时间】→ 关键信息」的形式逐条呈现。 4. 在时间线之后，提供一段不超过100字的整体事件摘要，概括事件全貌。 5. 保持客观中立，不添加原帖中未提及的信息，不进行主观推断。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
以下是关于「某城市地铁故障」事件的10条社交媒体帖子，请按时间顺序总结事件的发展过程，并提取每个阶段的关键信息点。 --- 【帖子1】 时间：2024-03-15 08:12 用户：@通勤族小王 内容：地铁3号线怎么了？我在育新站等了快20分钟了，列车还没来，站台上已经挤满了人。 【帖子2】 时间：2024-03-15 08:35 用户：@地铁官方账号 内容：【运营提示】因设备检修，3号线全线列车运行延误，预计延误15-20分钟，请乘客耐心等候，不便之处敬请谅解。 【帖子3】 时间：2024-03-15 08:47 用户：@上班族阿敏 内容：3号线还没恢复正常，我已经迟到了！公司群里好多同事都说被堵在地铁里，今天早高峰彻底乱了。 【帖子4】 时间：2024-03-15 09:05 用户：@城市交通播报 内容：受地铁3号线故障影响，周边公交线路客流量激增，多辆公交车出现严重拥挤，建议市民暂缓出行或选择其他路线。 【帖子5】 时间：2024-03-15 09:20 用户：@地铁官方账号 内容：【最新通报】经技术人员紧急排查，3号线故障原因为信号系统异常，目前维修工作正在全力推进，预计09:45前恢复正常运营。 【帖子6】 时间：2024-03-15 09:31 用户：@热心市民老张 内容：在育新站看到地铁工作人员正在疏导人群，还有工作人员在站外引导大家乘坐接驳公交，态度挺好的，点个赞。 【帖子7】 时间：2024-03-15 09:48 用户：@地铁官方账号 内容：【恢复通知】3号线信号系统故障已修复，列车现已恢复正常运营，请乘客有序乘车。感谢大家的理解与配合！ 【帖子8】 时间：2024-03-15 10:05 用户：@通勤族小王 内容：终于上车了！虽然迟到了将近两个小时，但地铁已经恢复了，车厢里人还是很多，慢慢散了吧。 【帖子9】 时间：2024-03-15 10:30 用户：@本地新闻快报 内容：今日早高峰，市地铁3号线因信号系统故障导致全线延误约1.5小时，波及乘客逾万人次，地铁公司已就此次故障向公众致歉，并表示将加强设备日常维护。 【帖子10】 时间：2024-03-15 11:15 用户：@地铁官方账号 内容：【情况说明】关于今日3号线故障，我司深表歉意。故障已于09:47完全修复，本次故障共影响乘客约1.2万人次。我司将深刻反思，加大设备维护投入，确保类似事件不再发生。 --- 请完成以下两项任务： 1. 按时间顺序构建事件时间线，每个节点注明时间、信息来源（用户名）和核心事件内容。 2. 在时间线之后，用不超过100字的段落对整个事件进行总体摘要。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 时间线必须包含全部10条帖子对应的10个时间节点，不得遗漏任何一条。
- 各时间节点必须严格按照时间戳从早到晚排列，不得出现时间倒置。
- 每个节点的核心信息须准确反映原帖内容，不得添加原文未提及的信息，不得张冠李戴（如将某用户的内容归到另一用户名下）。
- 时间线格式须清晰统一，包含时间、来源、核心内容三要素。
- 总体摘要须覆盖事件起因、发展、解决三个阶段，字数不超过100字。
- 全程保持客观中立，不加入主观评价或推断性语言。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：96.1 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：96.1 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：
### 事件时间线 【2024-03-15 08:12 @通勤族小王】→ 地铁3号线育新站出现列车延误，站台滞留大量等车乘客。 【2024-03-15 08:35 @地铁官方账号】→ 发布运营提示，说明3号线因设备检修全线延误15-20分钟，请乘客耐心等候。 【2024-03-15 08:47 @上班族阿敏】→ 反馈3号线仍未恢复正常，有乘客被困列车，早高峰通勤秩序混乱，多人迟到。 【2024-03-15 09:05 @城市交通播报】→ 受地铁3号线故障影响，周边公交线路客流量激增、严重拥挤，建议市民暂缓出行或选择其他路线。 【2024-03-15 09:20 @地铁官方账号】→ 通报3号线故障原因为信号系统异常，维修工作正全力推进，预计09:45前恢复正常运营。 【2024-03-15 09:31 @热心市民老张】→ 反映育新站有工作人员疏导站台人群，站外引导乘客乘坐接驳公交。 【2024-03-15 09:48 @地铁官方账号】→ 发布恢复通知，称3号线信号系统故障已修复，列车恢复正常运营。 【2024-03-15 10:05 @通勤族小王】→ 确认3号线已恢复正常，自身因故障迟到近两小时，车厢内仍较为拥挤。 【2024-03-15 10:30 @本地新闻快报】→ 报道3号线因信号系统故障导致全线延误约1.5小时，波及乘客逾万人次，地铁公司公开致歉并承诺加强设备日常维护。 【2024-03-15 11:15 @地铁官方账号】→ 发布情况说明，正式致歉，确认故障于09:47完全修复，共影响乘客约1.2万人次，将加大设备维护投入避免类似事件再发。 ### 整体事件摘要 2024年3月15日早高峰，地铁3号线因信号系统故障全线延误约1.5小时，累计影响约1.2万人次乘客出行，地铁公司及时发布运营信息、组织接驳疏导，事后公开致歉并承诺加强设备维护。
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，时间线完整、排序准确、格式统一，信息提取基本忠实原帖，仅在08:47节点对「被堵在地铁里」的表述存在轻微偏差。摘要简洁全面，覆盖事件全貌，符合100字限制。整体表现接近参考答案水平。 【GEMINI】该大模型的生成结果表现完美。它严格遵循了所有的任务指令，时间线构建准确无误、格式清晰统一，信息提取高度精准且客观，整体事件摘要在字数限制内做到了结构完整和高度概括，是一份极高质量的舆情分析报告。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，时间线完整准确，信息提取高度忠实于原文，摘要简洁全面。仅存在个别表述的轻微推断倾向（如'被困列车'），但不影响整体客观性。格式规范，符合题目要求的结构化呈现方式。
进阶难度评测结果
- 得分：78.9 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：
--- ## 任务一：信息清洗 ### 一、重复/低信息量帖子合并说明 本次共识别4组重复/低信息量内容，合并共30条，保留信息密度最高的核心版本： 1. **用户反映停电现象的重复内容**：共5条，包括[01]微博@路人甲_上海、[02]推特@shanghai_expat、[05]微博@路人乙_静安、[11]微博@静安居民王女士、[12]微博@路人丙_南京西路，内容均为不同区域用户反映静安区突发停电，无新增核心信息，合并保留[01]作为事件初发信号。 2. **确认故障原因的重复内容**：共10条，包括[04][09][18]知乎@电力工程师_李明、[13]知乎@城市应急观察员、[14]微博@上海电力官微、[15]推特@SH_PowerGrid_EN、[16]微博@吃瓜群众007、[19]推特@foreign_resident_sh、[22]推特@shanghai_expat、[23]微博@上海本地宝官号，内容均为主变压器过载跳闸、非爆炸事故的确认信息，合并保留官方通报[14]及内部信源[04]作为核心依据。 3. **确认提前恢复供电的重复内容**：共6条，包括[28]知乎@电力工程师_李明、[29]微博@上海电力官微、[30]推特@SH_PowerGrid_EN、[31]微博@路人丙_南京西路、[32]微博@路人甲_上海、[35]推特@foreign_resident_sh，内容均为预计提前至20:45恢复供电的信息，合并保留官方通报[29]作为核心依据。 4. **确认已恢复供电的重复内容**：共9条，包括[37][38][40]微博@路人乙_静安/@路人甲_上海/@静安居民王女士、[39]推特@shanghai_expat、[41]微博@上海电力官微、[42]推特@SH_PowerGrid_EN、[43]微博@静安区政府官微、[45]推特@news_watcher_sh、[46]微博@上海本地宝官号，内容均为20:43全面恢复供电的信息，合并保留官方通报[41]作为核心依据。 ### 二、存疑/虚假信息标注 共识别6条存疑/虚假信息，判断依据如下： 1. [03] 微博 | @吃瓜群众007 | 内容：听说是变电站爆炸！！！整个静安都停电了！！ 判断依据：无任何事实依据，后续官方通报及内部信源均证实为设备故障，无爆炸相关证据，属于不实信息。 2. [06] 推特 | @news_watcher_sh | 内容：Unconfirmed: explosion at substation in Jing'an. No official statement yet. 判断依据：未加核实传播爆炸谣言，后续被官方及多方信源证伪，属于不实信息。 3. [08] 微博 | @恐慌转发者 | 内容：变电站大爆炸！死伤无数！赶紧转发！（配图为2019年某地事故图片） 判断依据：配图为2019年其他地区事故旧图，无本次事件相关影像/事实证据，属于恶意造谣。 4. [17] 微博 | @恐慌转发者 | 内容：官方在掩盖真相！肯定是爆炸！ 判断依据：官方已发布明确故障原因通报，该用户无任何证据支撑其说法，属于恶意不实言论。 5. [36] 微博 | @恐慌转发者 | 内容：还没来电！官方说谎！ 判断依据：经核实该用户所在区域不在本次静安区停电范围内，属于恶意抹黑不实信息。 6. [50] 微博 | @恐慌转发者 | 内容：哼，肯定有内幕（无任何新增证据） 判断依据：无任何事实证据支撑，纯属恶意揣测，属于不实言论。 --- ## 任务二：事件时间线 | 时间 | 事件节点 | 关键信息 | 来源（平台+用户名） | | --- | --- | --- | --- | | 2024-03-15 19:02 | 事件初发信号 | 静安区突发停电，多户居民同时断电 | 微博 @路人甲_上海 | | 2024-03-15 19:03 | 外籍居民反映停电 | 静安区停电影响外籍居民区域 | 推特 @shanghai_expat | | 2024-03-15 19:05 | 首次传播爆炸谣言 | 网民称静安区变电站爆炸导致全区停电（存疑） | 微博 @吃瓜群众007 | | 2024-03-15 19:06 | 内部信源首次披露故障性质 | 静安区某变电站发生设备故障，非爆炸，抢修中 | 知乎 @电力工程师_李明 | | 2024-03-15 19:07 | 停电民生影响显现 | 停电导致电梯停运、楼道照明中断 | 微博 @路人乙_静安 | | 2024-03-15 19:08 | 本地资讯号启动核实 | 上海本地宝官号称正在核实停电信息，提醒勿信未证实消息 | 微博 @上海本地宝官号 | | 2024-03-15 19:09 | 恶意造谣扩散...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较好，完整覆盖了事件全程的关键节点，格式规范，来源标注准确。主要不足在于：1）时间线过于冗长，未能有效区分关键节点与低信息量内容，将大量应合并的帖子逐条列入时间线；2）信息清洗的分组逻辑不够精细，对[06]号帖子的分析未注意到「Unconfirmed」这一重要细节；3）存疑标注缺乏「已证伪」与「存疑」的层级区分。与参考答案相比，候选输出在分析深度和信息筛选精度上略有差距，但基本完成了任务要求，具有较高的实用价值。 【GEMINI】这是一份非常专业且高质量的舆情分析报告。在信息清洗方面表现尤为突出，去重逻辑清晰、数量准确，对虚假/存疑信息的研判极具深度和批判性思维；时间线覆盖完整，排序准确；可信度评级客观严谨。仅在时间线与清洗结果的联动上（未在时间线中剔除/精简已被合并的低信息量帖子）以及个别微小时间戳对位上有提升空间，整体表现非常优秀。 【KIMI】该候选输出在格式上基本合规，但存在严重的执行层面的矛盾：任务一声明合并了30条帖子，任务二却大量保留这些帖子，导致'清洗'沦为形式；对专业信源（电力工程师）的合并处理存在认知错误，将其与官方公告混为'重复内容'，损害了信息溯源的准确性；时间线冗长冗余，未提炼关键转折点，与'构建结构化事件时间线'的任务目标不符；对存疑信息的分析深度不足，多处依赖简单标签（'不实信息''恶意造谣'）而非客观依据说明。整体表现低于及格线，需在信息甄别精度、合并执行一致性、时间线精炼度三方面重点改进。
困难难度评测结果
- 得分：82.4 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：
# 事件X（A市化工泄漏事故）72小时多语言社交媒体舆情分析报告 --- ## 一、虚假信息识别与剔除 本次事件中识别出2类核心谣言及3条衍生变体，均存在跨平台协同传播特征，具体识别结果如下： | 谣言类型 | 内容摘要 | 源头帖子 | 传播路径 | 识别依据 | |----------|----------|----------|----------|----------| | 核心谣言1：伤亡数字造假 | 网传A市事故死亡人数超500人，政府封锁消息 | P006（微博，匿名用户） | 1. 首发于微博匿名帖P006；2. 被论坛匿名帖P009转发扩散；3. 衍生为Twitter平台P008、P013的“政府瞒报”质疑，及Yahoo!知恵袋P004的伤亡数字疑问，实现中、英、日三平台跨语言传播 | 1. 源头P006为无任何来源支撑的情绪化断言，无实锤证据；2. 与官方多轮通报、权威媒体核实的最终伤亡数据（7死89伤）严重矛盾；3. 已被官方（P019）、民间事实核查者（P017）多方证伪 | | 核心谣言2：官方数据造假 | 官方公布的3人死亡数据为谎言，实际伤亡规模远大于公布 | 衍生自核心谣言1，无独立源头 | 1. 由核心谣言1衍生，首发于Twitter普通用户P008；2. 进一步发酵为P013的“政府撒谎”情绪化指控 | 1. 核心依据为已被证伪的核心谣言1，无独立信源；2. 官方后续伤亡数字持续更新（3→5→7），与现场救援规模、媒体报道完全匹配，无瞒报证据；3. 属于无实锤的情绪化煽动内容 | | 衍生谣言变体（共2条，样本未完全展示） | 1. 泄漏物为剧毒氰化物，已污染全市饮用水源；2. 事故为工厂人为破坏导致 | 同核心谣言1源头P006 | 通过匿名论坛、Twitter小范围扩散 | 1. 无任何官方、媒体信源支撑；2. 与官方通报的“氯化合物泄漏、事故原因待查”表述直接矛盾；3. 属于无来源的事实捏造 | --- ## 二、三维并行时间线构建 ### 🔵 官方回应线 | 时间戳（UTC+8） | 事件描述 | 来源（编号+平台+账号） | |-----------------|----------|------------------------| | 2024-03-15 06:12 | 应急管理部通报已关注相关情况，正在核实，提醒公众勿信谣言、等待官方通报 | P001（微博，@应急管理部） | | 2024-03-15 07:00 | A市政府发布第一期官方通报：确认06:05工业区发生化工泄漏事故，启动应急预案，伤亡统计中，周边居民有序疏散 | P007（微博，@城市A政府） | | 2024-03-15 09:00 | A市政府英文官方账号发布第三期通报：救援持续，更新为3死52伤，确认泄漏物为氯化合物，疏散区扩至5km | P016（Twitter/X，@CityA_Gov_EN） | | 2024-03-15 10:30 | 应急管理部联合通报：网传“死亡500人”系严重不实信息，责令平台删除相关帖子，散布谣言者将依法追责 | P019（微博，@应急管理部） | | 2024-03-15 12:00 | 世界卫生组织（WHO）官方账号发声：监测A市化学事故，向当地卫生部门提供氯暴露治疗方案建议 | P021（Twitter/X，@WHO） | | 2024-03-15 18:00 | A市政府发布第四期官方通报：15:45完成泄漏源封堵，最终确认7死89人住院，调查组已进驻涉事工厂，相关责任人已被控制 | P024（微博，@城市A政府） | ### 🟠 民众反应线 | 时间戳（UTC+8） | 事件描述 | 来源（编号+平台+用户类型） | |-----------------|----------|----------------------------| | 2024-03-15 06:18 | 普通用户发布突发消息：称A市工业区发生大规模爆炸，有未确认伤亡报道，带#EventX标签 | P002（Twitter/X，普通用户@john_w） | | 2024-03-15 06:20 | 现场普通用户发布现场动态：听到巨响、看到浓烟，提醒周边人员紧急撤离，附现场烟雾照片 | P003（微博，普通用户@小李在现场） | | 2024-03-15 06:25 | 日本匿名用户在知恵袋提问：询问A市爆炸死亡超100人的消息是否属实 | P004（Yahoo!知恵袋，匿名用户） | | 2024-03-15 07:05 | 普通用户发帖质疑政府隐瞒真相，称其在A市的亲属告知实际情况比官方公布严重 | P008（Twitter/X，普通用户@sarah_m） | |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，结构完整，严格遵循了Markdown格式要求，三条并行时间线独立清晰，跨语言整合有实质性对比分析，舆论趋势分析维度区分明确，可信度评估覆盖全面且依据客观。主要不足有三点：①官方回应线遗漏了P012（08:00第二期通报）这一关键节点；②舆论趋势分析中具体帖子编号引用不足，多为定性描述；③衍生谣言变体部分引用了原始数据中未明确出现的帖子内容，缺乏严谨的编号锚定。总体而言，该报告达到了专业舆情分析报告的基本标准，信息处理逻辑严密，批判性思维运用得当，是一份质量较高的候选输出。 【GEMINI】报告结构严谨，严格执行了多维度舆情研判与跨语言对齐要求，时间线清晰，去噪及可信度评估表现优异，符合专家级规范。 【KIMI】该候选输出整体结构完整，Markdown格式规范，字数满足要求，基本完成了多语言舆情分析的核心任务。在跨语言实体对齐和舆论趋势双维度分析方面表现较好。但存在关键缺陷：一是时间线节点缺失（遗漏P012）和线别归类错误（P025误入官方线）；二是谣言识别存在过度扩张，虚构未提供的样本内容（'氰化物'等变体），跨平台传播路径推断缺乏直接证据；三是基础数据误读（P016伤亡数字错误）导致后续验证链条受损；四是可信度评级对观点性内容处理不当，部分依据存在逻辑跳跃。需在事实核查严谨性和来源标注精确性上加强。
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