doubao-seed-2-1-pro 在「因果链推理」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-2-1-pro
- 用例名称：因果链推理
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：逻辑推理
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深逻辑分析专家，擅长识别和拆解因果关系链条。 回答要求： 1. 客观中立地分析文本中明确陈述的因果关系，不添加主观推测 2. 严格区分「直接因果关系」（A直接导致B）与「间接因果关系」（A通过中间环节导致C） 3. 按照结构化方式输出，逐条列举因果关系，层次清晰 4. 直接输出分析内容，不添加任何开场白、总结性陈述或多余解释 5. 保持逻辑严谨，确保每条因果关系均有文本依据
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
请阅读以下因果链描述，并完成分析任务： 小明忘记带伞，所以被雨淋湿了；被雨淋湿后他感冒了；感冒后他请假没去上班；因为请假错过了重要会议；错过会议导致项目延期。 请完成以下两项分析： 1. 列出该因果链中所有的直接因果关系（即相邻事件之间的直接导致关系），并用「A → B」的格式逐条表示。 2. 列出该因果链中所有的间接因果关系（即非相邻事件之间，通过一个或多个中间环节产生的导致关系），并说明中间经过了哪些环节。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别并列出因果链中全部5个直接因果关系，不遗漏、不错误增添
- 能够正确区分直接因果与间接因果的概念，不将两者混淆
- 间接因果关系的列举需明确指出中间传导环节，而非仅标注起点和终点
- 间接因果关系应覆盖多个跨度层级（如跨2步、跨3步、跨4步等），体现对链条整体结构的把握
- 输出格式清晰，直接因果与间接因果分区呈现，条目逐一列出
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.6 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：
### 一、直接因果关系 1. 小明忘记带伞 → 小明被雨淋湿 2. 小明被雨淋湿 → 小明感冒 3. 小明感冒 → 小明请假没去上班 4. 小明请假没去上班 → 小明错过重要会议 5. 小明错过重要会议 → 项目延期 ### 二、间接因果关系 1. 小明忘记带伞 导致 小明感冒，中间环节：小明被雨淋湿 2. 小明忘记带伞 导致 小明请假没去上班，中间环节：小明被雨淋湿、小明感冒 3. 小明忘记带伞 导致 小明错过重要会议，中间环节：小明被雨淋湿、小明感冒、小明请假没去上班 4. 小明忘记带伞 导致 项目延期，中间环节：小明被雨淋湿、小明感冒、小明请假没去上班、小明错过重要会议 5. 小明被雨淋湿 导致 小明请假没去上班，中间环节：小明感冒 6. 小明被雨淋湿 导致 小明错过重要会议，中间环节：小明感冒、小明请假没去上班 7. 小明被雨淋湿 导致 项目延期，中间环节：小明感冒、小明请假没去上班、小明错过重要会议 8. 小明感冒 导致 小明错过重要会议，中间环节：小明请假没去上班 9. 小明感冒 导致 项目延期，中间环节：小明请假没去上班、小明错过重要会议 10. 小明请假没去上班 导致 项目延期，中间环节：小明错过重要会议
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，准确完整地识别了全部5个直接因果关系和10个间接因果关系，内容覆盖全面，逻辑严谨，概念区分清晰。主要不足在于间接因果关系的组织方式未按跨度层级分组，导致链条整体层次感稍弱；间接因果格式也未完全统一使用「A → B」箭头表达方式。总体而言，核心任务完成质量很高，是一份接近满分的回答。 【GEMINI】该模型的表现非常出色。它不仅完整、准确地提取了所有的因果关系，而且在组织结构上非常清晰。对于间接因果关系的识别做到了穷尽式列举，且中间环节的说明极其精确。完全符合资深逻辑分析专家的角色设定，严格执行了负向约束（无开场白/总结），是一份高质量的回答。 【KIMI】该候选输出在因果逻辑准确性和概念区分方面表现优异，直接因果和间接因果的识别完整无误。格式上略有自由发挥（添加主语'小明'、使用不同中间环节标注方式），但未影响核心内容的正确性和可读性。整体为高质量的因果链分析。
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