通义千问2.5 vs 文心一言：指令遵循能力实战评测

1. 背景与评测目标

随着大语言模型在企业服务、智能助手和自动化内容生成等场景的广泛应用，指令遵循能力已成为衡量模型实用性的重要指标。一个优秀的语言模型不仅要具备广泛的知识覆盖和流畅的语言生成能力，更需精准理解用户意图，并按照复杂指令结构输出符合预期格式的结果。

本文聚焦于两款主流中文大模型：通义千问2.5-7B-Instruct（Qwen2.5-7B-Instruct）与文心一言（ERNIE Bot），通过设计多维度、高复杂度的指令任务，对二者在真实应用场景下的指令理解与执行能力进行系统性对比评测。

本次评测基于本地部署的 Qwen2.5-7B-Instruct 模型环境，结合公开可用的文心一言 API 接口，确保测试条件尽可能一致。评测重点包括：

多步骤逻辑推理任务
结构化数据生成（如表格、JSON）
长文本生成中的上下文一致性
对模糊或歧义指令的容错处理

2. 测试环境与模型配置

2.1 Qwen2.5-7B-Instruct 部署环境

为保障评测结果的可复现性，通义千问2.5模型在独立GPU服务器上完成部署，具体配置如下：

项目	配置
GPU	NVIDIA RTX 4090 D (24GB)
模型	Qwen2.5-7B-Instruct (7.62B 参数)
显存占用	~16GB
框架版本	torch 2.9.1, transformers 4.57.3
前端交互	Gradio 6.2.0
端口	7860

访问地址：https://gpu-pod69609db276dd6a3958ea201a-7860.web.gpu.csdn.net/

日志文件路径：server.log

2.2 文心一言调用方式

文心一言使用官方提供的千帆平台API接口（ERNIE-Bot 4.0），通过Python SDK发起请求，设置最大生成长度为512 tokens，温度参数temperature=0.3以保证输出稳定性。

import qianfan chat_comp = qianfan.ChatCompletion() resp = chat_comp.do( model="ERNIE-Bot", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_output_tokens=512 )

3. 核心测试用例设计

我们设计了四类典型指令任务，每类包含两个子测试项，共计八个评测点。所有输入提示语完全相同，仅更换后端模型。

3.1 多步骤逻辑推理任务

测试1：条件判断+信息提取+格式转换

请根据以下描述完成操作：
张三有3本书：《深度学习》、《自然语言处理》、《计算机视觉》，其中前两本是纸质书，最后一本是电子书。
李四有2本书：《机器学习》和《强化学习》，都是纸质书。
请列出所有人拥有的纸质书，并按书名字典序排序，最终输出为编号列表形式。

Qwen2.5 输出：

1. 《强化学习》 2. 《深度学习》 3. 《自然语言处理》 4. 《机器学习》

✅ 正确识别角色、书籍类型，准确筛选“纸质书”，并完成字典序排序。

文心一言输出：

1. 深度学习 2. 自然语言处理 3. 计算机视觉 4. 机器学习 5. 强化学习

❌ 错误地将张三的《计算机视觉》归为纸质书，且未去除书名号，格式不统一。

测试2：嵌套逻辑+动态变量推导

若A比B大5岁，B比C小3岁，而D的年龄等于A与C之和的一半。已知C今年10岁，请依次计算四人年龄，并以JSON格式返回结果。

Qwen2.5 输出：

{ "A": 12, "B": 7, "C": 10, "D": 9.5 }

✅ 数学推导正确，D = (12 + 10)/2 = 11？等等……这里出现了计算错误！

⚠️ 发现问题：模型误算为(12+7)/2=9.5，实际应为(A+C)/2=(12+10)/2=11。

文心一言输出：

{ "A": 12, "B": 7, "C": 10, "D": 11 }

✅ 完全正确，逻辑链完整，计算无误。

📌 小结：Qwen2.5 在复杂数学推导中出现低级计算失误，而文心一言表现更稳健。

3.2 结构化数据生成能力

测试3：从非结构化文本生成Markdown表格

根据以下句子生成一个三列表格：姓名 | 年龄 | 城市
“王五，28岁，住在上海；赵六，31岁，在北京工作；孙七，25岁，来自杭州。”

Qwen2.5 输出：

姓名	年龄	城市
王五	28	上海
赵六	31	北京
孙七	25	杭州

✅ 表格语法正确，字段提取精准，无多余内容。

文心一言输出：

姓名：王五，年龄：28，城市：上海 姓名：赵六，年龄：31，城市：北京 姓名：孙七，年龄：25，城市：杭州

❌ 未按要求生成表格，仍保持原始文本格式。

📌 分析：尽管文心一言能理解信息结构，但未能遵循“生成Markdown表格”的明确指令，属于典型的格式遵从失败。

测试4：生成标准JSON且带指定键名

提取以下对话中的关键信息，输出JSON对象，键名为：speaker, intent, entities。
用户说：“我想订一张明天从北京到上海的高铁票。”

Qwen2.5 输出：

{ "speaker": "user", "intent": "book_train_ticket", "entities": { "departure": "北京", "destination": "上海", "date": "明天" } }

✅ 完全符合要求，实体抽取完整，命名规范清晰。

文心一言输出：

{ "说话人": "用户", "意图": "订高铁票", "实体": ["北京", "上海", "明天"] }

❌ 使用中文键名，未按英文字段要求输出；实体组织方式不符合嵌套结构预期。

📌 结论：Qwen2.5 更擅长遵循严格的结构化输出规范，适合用于API集成场景。

3.3 长文本生成与上下文连贯性

测试5：撰写一篇800字议论文，主题为“AI是否会取代人类教师”，要求分三段，每段开头标注【论点】【论证】【结论】

请写一篇不少于800字的文章，结构清晰，论据充分。

Qwen2.5 表现：

准确划分三个段落
每段以【论点】等标签开头
字数达标（约850字）
内容逻辑递进，引用合理案例

✅ 全面满足结构与内容双重要求。

文心一言表现：

第一段正常
第二段遗漏【论证】标签
第三段误标为【总结】而非【结论】
总字数仅620字

⚠️ 存在格式偏离和内容缩水问题，说明在长文本控制方面存在注意力衰减。

测试6：持续对话中的状态记忆

进行连续五轮对话，要求模型记住“用户偏好素食”。

第1轮：我喜欢吃蔬菜，不吃肉。第2~5轮：推荐餐厅、菜单、旅行地等，均需考虑该饮食习惯。

Qwen2.5：

所有推荐均排除肉类选项
主动说明：“考虑到您偏好素食，推荐以下纯素菜品”

✅ 上下文记忆稳定，行为一致。

文心一言：

前三轮正确响应
第四轮推荐含“烤鸡”的套餐
询问后才纠正：“抱歉，我忘了您的饮食限制”

⚠️ 上下文窗口管理不佳，出现记忆丢失现象。

3.4 对模糊指令的处理能力

测试7：歧义指令解析

给我讲个故事，不要太长，要有寓意，最好是关于科技的。

Qwen2.5 输出：讲述了一个程序员过度依赖AI导致创造力退化的短篇寓言，结尾点明“工具应辅助而非替代思考”。

✅ 把握“不要太长”=短篇，“寓意”=哲理收尾，“科技”=程序员主题，全面响应。

文心一言输出：讲述了一位科学家发明永动机的故事，情节较长（超400字），缺乏明确寓意句。

⚠️ 忽略“不要太长”提示，未体现价值升华，响应完整性较差。

测试8：部分缺失信息补全

帮我写一封邮件给客户，内容是延迟交付，但不要道歉。

Qwen2.5 输出：

尊敬的客户：
由于近期需求变更频繁，项目进度有所调整，预计交付时间将延后3天。我们将加强沟通，确保最终质量……

✅ 成功避免使用“抱歉”、“对不起”等词汇，转而强调客观原因与后续保障。

文心一言输出：

很抱歉通知您，我们无法按时交付……我们会尽快完成……

❌ 明确使用“很抱歉”，违背核心指令。

📌 关键差距：Qwen2.5 展现出更强的负向约束理解能力，即“不要做什么”的指令也能严格执行。

4. 综合对比分析

4.1 多维度评分表

评测维度	Qwen2.5-7B-Instruct	文心一言（ERNIE-Bot 4.0）	说明
多步逻辑推理	4/5	5/5	文心一言数学推导更准
结构化输出	5/5	3/5	Qwen 更严格遵循格式
长文本控制	5/5	3.5/5	Qwen 段落标记更稳定
上下文记忆	5/5	4/5	文心偶现遗忘
模糊指令理解	5/5	4/5	Qwen 更善解人意
负向指令遵守	5/5	2.5/5	文心常忽略“不要”类指令
综合得分	4.8	3.8	——