以下是关于模型能力测评方法的相关内容：
测评三家国产大模型，以同组提示词下ChatGPT 4.0生成的内容做对标参照[智谱清言](https://chatglm.cn/main/detail)[文心一言4.0](https://yiyan.baidu.com/)[Kimi Chat](https://kimi.moonshot.cn/chat/)[heading3]二、能力考量[content]复杂提示词理解和执行（结构化提示词）推理能力（CoT表现）文本生成能力（写作要求执行）提示词设计能力（让模型设计提示词）长文本归纳总结能力（论文阅读）[heading3]三、测评轮次[heading4]第一轮：复杂提示词理解和执行[content]1.任务一：Markdown+英文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）2.任务二：Markdown+中文title提示词测试，1个任务4个模型（4次）3.任务三：中文title+自然段落提示词测试，1个任务4个模型（4次）[heading4]第二轮：推理能力（CoT表现）[content]逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第三轮：文本生成能力（写作要求执行）[content]根据提示词生成文本任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第四轮：提示词设计能力（让模型设计提示词）[content]按提示词要求生成提示词，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）[heading4]第五轮：长文本归纳总结能力（论文阅读）[content]按提供的长文本（上传或在线）进行归纳总结，逐步推理任务，遍历3个不同类型任务+4个大模型（12次）
self.__carbon_dioxide_concent ra t ion+=(lung.__carbon_dioxide_concent ra t ion self.__carbon_dioxide_concentration)*0.8#Carbon dioxide diffuses from blood to lungsdef calculate_saturation(self):return self.__oxygen_concentration/21.0*100#Calculate oxygen saturation as a percentage of maximum possible saturationdef main():lung=Lung()blood=Blood()lung.breathe_in()blood.exchange_gas(lung)lung.breathe_out()print("Oxygen concentration in blood:{:.2f}%".format(blood.__oxygen_concentration))print("Carbon dioxide concentration in blood:{:.2f}%".format(blood.__carbon_dioxide_concentration))print("Oxygen saturation in blood:{:.2f}%".format(blood.calculate_saturation()))注意：这个程序是一个简化的模型，实际的呼吸系统和气体交换过程要复杂得多。例如，这个模型没有考虑到肺泡和血液之间的气体分压差、血红蛋白的氧合能力等因素。此外，氧气和二氧化碳的浓度变化在实际过程中会受到许多生理因素的影响，这里为了简化模型，我们假设每次呼吸过程中的浓度变化是恒定的。SuperCLUE基准-工具使用能力测评表现测评分析工具使用，考察模型的能力包括：检索API、调用API、规划API、通用工具使用。
下面的内容会比较冗长、繁琐。如果对测试流程还是比较懵的话，可以用这段大白话理解一下整个测试思路：我找了5组提示词来分别测试模型的复杂提示词执行能力、推理能力、文本生成能力、用提示词设计提示词的能力、长文本归纳总结能力。在每一轮中，提示词和问题都是一样的，以此来观察国产三家模型的生成结果，在出现一些偏差的时候我会在评价中列出，最后以ChatGPT 4.0生成的内容来做一个对照参考。（把ChatGPT4.0做为标杆应该大家都没什么异议吧，何况很多国产模型也宣布过已经超越了它，可以具体看看。）迭个护甲：本测评是主观需求主观视角。不具有权威性、不具有权威性、不具有权威性。