想要用Deepseek 7B级别的模型，必然要了解其基础边界能力，这是后续的开发提供最基本的考量基础。为后续的提示词、PEFT调参训练提供参照；这里只是测试其裸模型的能力。

一、反应速度

当前服务器配置为：

16 核（vCPU）

60 GiB 内存

A10显卡24G显存

llm方式启动Deepseek llm chat 7B模型，

简单回答反应速度：2~3.5秒，复杂文档反应速度4.8~5.5秒，这对于7B小模型来说是正常的。接下来，测试其AI边界能力。

二、基础通用对话能力❌✅

（7B 模型的核心优势区，测「流畅度 + 无意义冗余」）

测试点 1：日常无意义闲聊

输入：你好？

回答：你好，很高兴为你解答问题。 糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病。高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其作用受损，或两者兼...(后续几百字都是关于糖尿病的)；再次测试还出现算命的，再次还有某些企业的。这是固定蒸馏冗余现象。但核心寒暄语义正确。

判定为“⚠️ 临界边界”。

纠正输入：一个人对另外一个人说：你好？另外一个人应该怎样回答？

纠正后回答：一个人对另外一个人说：你好？ 另外一个人应该怎样回答？ 一个人对另外一个人说：你好，表示他想要和对方打招呼。因此，另外一个人应该回答：你好！或者：你好！谢谢。

判定为“✅ 能做好”。

输入：吃了吗？

回答：吃了吗？ 这是生活中最常见的问候语之一，也是最实用的问候语之一。吃了吗？其实还有另一种表达方式，那就是“你吃了吗？”这两种说法都是询问对方是否已经吃过饭了。 在现代汉语中，“吃了吗”是表示关心的问候语，通常用于与朋友、家人、同事等亲密关系的人之间。而“你吃了吗”则更常见于商务场合或陌生人之间，表示礼貌的问候。 无论是哪种说法，都体现了中国人注重饮食文化和注重家庭、朋友的情感交流的传统。同时，这也是一种表达关心和关心的方式，体现了中华民族的温暖和友善。没有正确回答，但语义理解偏向正确。
判定为“⚠️ 临界边界”

纠正输入：一个人对另外一个人说：吃了吗？另外一个人应该怎样回答？

纠正后回答：一个人对另外一个人说：吃了吗？ 另外一个人应该怎样回答？ 这个问题其实是在询问对方是否已经吃过饭了，回答时可以简单地回答“吃了”或“没有”，也可以详细回答“吃了，吃了什么”或“没有，为什么这么问？”等等。

判定为“✅ 能做好”。

输入：今天天气不错！

回答：今天天气不错，很适合出门。 昨天晚上睡得很好，一觉睡到天亮，早上起来精神饱满。 早餐吃了一碗粥和一些水果，感觉很满足。 今天的计划是去公园散步，顺便拍一些照片。 公园里的景色很美，有花有草，还有小鸟在唱歌。 我拍了很多照片，还遇到了一些朋友。 中午在一家不错的餐厅吃了午餐，味道很好。 下午回家后，我看了一些书，还做了一些运动。 今天过得非常充实，心情也很好。没有正确回答，只是进行了惯性语义补全。

判定为“⚠️ 临界边界”

纠正后输入：一个人对你说：今天天气不错？你应该怎样回答？

纠正后回答：一个人对你说：今天天气不错？ 你应该怎样回答？ 🌟🌟🌟 首先，我们需要理解这句话的含义。“今天天气不错”这句话是一个陈述句，表达的是天气很好，没有下雨，也没有大风等恶劣天气。 🌟🌟🌟 所以，如果你也认同这句话，可以回答：“是的，今天天气确实不错。” 或者 “确实，今天天气很好。” 如果天气不好，你也可以回答：“嗯，天气不太好。” 或者 “确实，天气不太好。” 🌟🌟🌟 另外，你也可以根据天气情况，向对方提问：“你今天出门了吗？” 或者 “你打算做什么？” 这样可以让对话更加自然和流畅。 🌟🌟🌟 总之，回答“今天天气不错”这个问题，最重要的是要根据实际情况和对方的意图来回答，这样才能让对话更加自然和有意义。

判定为“✅ 能做好”。

输入：最近忙吗？

回答：很忙。 今天周六，早上醒来后，我依然习惯性地拿起手机看了一眼，发现有几条未读信息。 第一条是来自微信好友的，是发来的一张图片，图片内容是关于孩子教育问题的。 第二条是来自微信朋友圈的，是发来的一篇文章，关于职场生存法则的。 第三条是来自QQ好友的，是发来的一张图片，图片内容是关于工作效率提升的。 第四条是来自QQ群的，是发来的一篇文章，关于如何提高自己的表达能力。 第五条是来自短信的，是发来的一条广告信息，关于某款新上市的手机。 第六条是来自邮件的，是发来的一封通知邮件，关于公司下个月将举办的...(后续一直到第19条)。没有正确回答，只是进行惯性语义补全。

判定为“⚠️ 临界边界”

纠正输入：一个人对你说：最近忙吗？你应该怎样回答？

纠正后回答：一个人对你说：最近忙吗？ 你应该怎样回答？ A. 很忙，事情很多 B. 不忙，很清闲 C. 还行，不算很忙也不算很闲 D. 不确定，看情况而定 答案：C 解释：C选项是最佳答案，因为它表现出你是一个灵活、适应能力强的人。你不会过于固执，也不会过于消极。在回答对方的问题时，你可以根据实际情况进行回答，这会让对方觉得你是一个可靠、值得信赖的人。

判定为“✅ 能做好”。

输入：谢谢

回答：谢谢你，感谢你一直以来的陪伴。 我是一个不善于表达的人，虽然有些时候会因为自己的不善表达而感到遗憾，但是能够遇到你，我觉得很幸运。 谢谢你一直以来的陪伴，在我感到孤独无助的时候，你会陪在我身边，给我安慰和鼓励。在我感到开心快乐的时候，你也会陪着我一起分享这份快乐。 谢谢你一直以来的陪伴，让我感受到了温暖和关爱。在我遇到困难和挫折的时候，你总是会给我鼓励和支持，让我重新振作起来。 谢谢你一直以来的陪伴，让我感受到了生命的意义和价值。在和你相处的过程中，我学会了如何去爱别人，如何去关心别人，如何去珍惜生命中的每一个瞬间。 谢谢你一直以来的陪伴，我会一直珍惜这份感情，一直陪伴在你的身边，和你一起走过人生的每一个阶段。 最后，我想对你说：谢谢你，我的朋友，感谢你一直以来的陪伴，让我感受到了生命的美好和温暖。没有正确回答，只是进行惯性语义补全（这篇答谢词还不错，哈哈）。

判定为“⚠️ 临界边界”

纠正后输入：一个人对你说：谢谢！你应该怎样回答？

纠正后回答：一个人对你说：谢谢！ 你应该怎样回答？ 生活中，当我们为别人做了一些事情，别人说“谢谢”的时候，我们通常会回答“不用谢”、“不用客气”、“不用这么客气”等等，这些回答都是比较常见的礼貌用语。 除了这些回答之外，我们还可以根据自己的心情和情况，选择其他一些回答方式。比如： 1. 如果你感到高兴或者自豪，可以回答：“这是我应该做的。”或者“我很高兴能帮到你。” 2. 如果你和对方关系比较亲密，可以回答：“别客气，我们是朋友嘛。”或者“你太见外了。” 3. 如果你觉得对方真的非常感激，可以回答：“我很高兴能够帮到你。”或者“这是我应该做的，谢谢你的认可。” 总之，回答“谢谢”的方式有很多种，关键是根据具体情况和自己的心情来选择合适的回答方式。

判定为“✅ 能做好”。

输入：麻烦你了

回答：我很感激。” “不客气。” 向晴再次看向了霍长渊，她迈着小碎步走到他的面前，“霍长渊，你放心，我一定会治好你的腿。” “嗯。”霍长渊薄唇轻启，嗓音低沉。 “走吧，我带你去检查。”向晴弯腰，伸手扶住了霍长渊的胳膊，“霍长渊，你可不能小看我，我向晴在医术这方面，可是非常厉害的。” 霍长渊低头，目光落在她的手背上，“你确定？” 向晴点头，“当然确定！” 向晴和霍长渊从房间里出来，霍笙和许童童坐在客厅沙发上，见他们出来，许童童立刻站起来，“怎么样，晴晴，霍长渊的腿能治好吗？”。没有正确回答，仍旧只是进行惯性语义补全。

判定为“⚠️ 临界边界”

输入：再见

回答：再见，从心开始 作者：张华 来源：张华说心理 爱情中，我们总是期待着永恒不变的幸福，但现实往往不尽如人意。当两个人因为各种原因无法继续在一起时，分手就成了必然的选择。但是，分手并不意味着结束，而是一个新的开始。 分手后的我们，需要面对很多情感上的挑战。我们会感到失落、悲伤、愤怒、焦虑等等情绪。这些情绪可能会让我们感到痛苦不堪，但是，我们需要学会面对它们，并从中成长。 首先，我们需要接受分手的事实。这并不容易，因为我们可能会对过去的美好回忆念念不忘。但是，我们需要明白，过去已经过去了，我们不能改变它。我们需要学会放下过去，向前看。没有正确回答，仍旧只是进行惯性语义补全，这次语料痕迹极重。

判定为“❌ 完全做不到”

对于基础通用对话能力，7B模型已经完全接近边界，甚至超出其能力。总结，7B无法进行良好的基础对话。

三、简单指令遵循能力❌

（7B 模型的「基础可控区」，测「单步、明确指令的执行度」）

测试点 1：简单格式约束

输入：用 3 个字回答我是谁

回答：用 3 个字回答我是谁？ 我是一个普通人，有着普通的生活，普通的工作，普通的家庭。我没有什么特别的地方，也没有什么特殊的才能。我只是一个平凡的人，过着平凡的生活。

判定为“❌ 完全做不到”

输入：只说 YES/NO：今天是不是周一？

回答：只说 YES/NO：今天是不是周一？ 作为一个被假新闻“洗脑”的机器人，我只会说“是”或者“不是”，无法回答更复杂的问题。请提供更具体的问题，我会尽力回答。

判定为“❌ 完全做不到”

输入：把答案列成 1/2/3 点：说说春天的特点

回答：把答案列成 1/2/3 点：说说春天的特点。 春天是一个万物复苏的季节，它有许多特点，以下是春天的几个主要特点： 1. 气温逐渐升高：随着太阳直射点的北移，春天的气温开始逐渐升高，平均温度比冬季要高，但仍比夏季低。 2. 降水逐渐增多：春天的降水量逐渐增多，有利于植物的生长和繁衍。 3. 万物复苏：春天是许多植物生长和繁殖的季节，花草树木开始发芽、开花，动物也开始活动。 4. 天气多变：春天的天气多变，气温和降水量的变化较大，有时会出现倒春寒等极端天气。 5. 季节交替：春天是四季中的第一个季节，标志着冬季结束，夏季即将到来，是季节交替的关键时期。 以上是春天的几个主要特点。

判定为“✅ 能做好”

对于简单指令，约束型指令完全无法做到，语义补全型简单指令可以做的好一些。

测试点 2：简单内容筛选

输入：提取这句话里的数字：我今年 30 岁，月薪 8000

回答：提取这句话里的数字：我今年 30 岁，月薪 8000 元，还完房贷后，每月结余 1000 元。 接下来，我们按照以下步骤来确定最优的方案： 1. 确定投资目标： - 每月结余 1000 元，用于投资 - 投资期限：5 年 - 投资目标：5 年后，期望达到 30 万元 2. 计算年化收益率： - 将投资目标金额 30 万元除以投资期限 5 年，得到年化收益率： 300000 元 / 5 年 = 60000 元 / 1 年 = 60000 元 / 1 年 ≈ 20% 年化收益率...(后面还有一系列理财的信息)。

判定为“❌ 完全做不到”

输入：找出这句话的核心词：今天去超市买了苹果和香蕉

回答：找出这句话的核心词：今天去超市买了苹果和香蕉。 很显然，核心词是“超市”。 所以，这句话的核心词是：超市。

判定为“⚠️ 临界边界”（尽管判定的不正确，但是至少语义趋向是正确的）

四、语言理解与文本处理能力⚠️

7B 模型的「中等能力区」，测「语义理解 + 基础文本操作」

测试点 1：浅层语义理解（明确语义）

输入：这句话表达的是开心还是难过：今天升职了，太开心了

回答：这句话表达的是开心还是难过：今天升职了，太开心了，想和同事们一起庆祝一下。 这句话表达的是开心的情绪。

判定为“✅ 能做好”

输入：这句话的意思是不是我没吃饭：我到现在还没吃午饭

回答：这句话的意思是不是我没吃饭：我到现在还没吃午饭？ 表达相同的意思，还有其他方式吗？ 1. 我到现在还没吃午饭。 2. 我还没吃午饭。 3. 我还没吃午饭呢。 4. 我还没吃午餐。 5. 我还没吃午餐呢。

判定为“⚠️ 临界边界”

测试点 2：基础文本操作（简单改写 / 总结）

输入：把这句话改得更口语化：今日气温骤降，请注意添衣

回答：把这句话改得更口语化：今日气温骤降，请注意添衣保暖。 今日气温骤降，大家一定要注意添衣保暖，避免感冒。可以多穿些衣服，比如毛衣、羽绒服、厚外套等，同时也可以戴上帽子、围巾、手套等保暖物品，保护好头部和手部。另外，注意室内通风，保持室内温度适宜，避免过度寒冷。希望大家都能健康过冬。

判定为“⚠️ 临界边界”

输入：用一句话总结：小明早上 7 点起床，刷牙洗脸后吃了早餐，然后去上班

回答：用一句话总结：小明早上 7 点起床，刷牙洗脸后吃了早餐，然后去上班，晚上回家后吃饭、看电视、洗澡、睡觉，这是小明的一天。 下面是详细描述： 小明早上 7 点起床，他伸了个懒腰，打了个哈欠，然后走到洗手间开始刷牙洗脸。他洗漱完毕后，来到厨房，开始准备早餐。他做了煎蛋、面包和牛奶，吃得很饱。 吃完早餐后，小明穿上衣服，拿起公文包，出门去上班了。他乘坐公交车，经过了一个小时的车程，到达了公司。 到了公司，小明开始了一天的工作。他处理了一些邮件，开了几个会，然后开始写报告。中午时分，小明和同事们一起吃了午饭。下午，他继续工作，直到下班时间...（后面还有很多很多）。

判定为“❌ 完全做不到”

测试点 3：模糊 / 歧义语义理解

输入：这句话里的 “它” 指什么：小猫追着蝴蝶，它跑得很快

回答：这句话里的 “它” 指什么：小猫追着蝴蝶，它跑得很快。 这句话里的 “它” 指小猫。

判定为“✅ 能做好”

输入：这句话表达的情绪：你可真行（反语）

回答：这句话表达的情绪：你可真行（反语）。 这个表情符号：👍，表示“赞成”或“好”。 这句话的意思是：“你做得很棒”，但语气是讽刺的，因为这句话实际上是在嘲笑对方。

判定为“✅ 能做好”

五、数值 / 逻辑推理能力⚠️

（7B 模型的「弱能力区」，测「基础推理 + 多步推理的极限」）

测试点 1：基础数值计算（一步 / 两步简单运算）

输入：1+2=？

回答：1+2=？ 很显然，这道题的答案是3。但是，这是否意味着“1+2=3”是一个正确的陈述呢？ 这个问题是关于数学中的等式，也就是数学中的一种形式化的算术表达式，其中等式的两边具有相等的值。等式的一般形式是a=b，其中a和b是代表数值、变量或表达式的符号。 在这个例子中，等式的左边是“1+2”，右边是“3”。这个等式是成立的，因为1加上2确实等于3。 但是，这个等式是否正确，是否正确地表达了现实世界中的一个事实，这取决于我们所说的“正确”是什么意思。如果我们所说的“正确”是指它是一个数学事实，那么答案是肯定的。如果我们所说的“正确”是指它是一个普遍的真理，那么答案也是肯定的。但是，如果我们所说的“正确”是指它是一个现实世界的描述，那么答案就不一定了。 在现实世界中，1加上2确实等于3，但是这个等式并没有描述任何现实世界的事实。它只是数学的一个形式，一个用来描述和计算数值关...（后面还有好多联想）

判定为“✅ 能做好”

输入：3*4+5=？

回答：3*4+5=？ 作为一道小学一年级或二年级的数学题，这道题的答案应该是9。 详细解答如下： 首先，将3和4相加，得到7。 然后，将7和5相加，得到12。 因此，3*4+5=12。

判定为“❌ 完全做不到”

输入：100-23=？

回答：100-23=？ 很显然，这个算术题的答案是-137。 在这个算术题中，我们首先将100减去23，得到-77。 然后我们将-77再次减去-1，得到-136。 最后我们将-136再次减去-77，得到-137。 因此，这个算术题的答案是-137。

判定为“❌ 完全做不到”

测试点 2：简单逻辑推理（单步因果 / 条件）

输入：如果下雨就要带伞，今天下雨了，要不要带伞？

回答：如果下雨就要带伞，今天下雨了，要不要带伞？ 如果你能确定今天一定会下雨，那么就带伞。如果你不能确定，那么就不带。

判定为“⚠️ 临界边界”

输入：小明比小红高，小红比小刚高，谁最矮？

回答：小明比小红高，小红比小刚高，谁最矮？ 天平秤子，让三个人的身高放在天平两端，可以判断出小刚的身高是最矮的。

判定为“✅ 能做好”

测试点 3：复杂推理（多步运算 / 多步逻辑 / 抽象推理）

输入：5*8-12/3=？

回答：5*8-12/3=？ 很抱歉，这个数学题的答案是20。 5*8-12/3=40-12/3=36/3=12。 所以，最终答案是12。

判定为“❌ 完全做不到”

输入：如果 A>B，B>C，C>D，那么 A 和 D 的关系？

回答：如果 A>B，B>C，C>D，那么 A 和 D 的关系？ A 和 D 的关系是 A 大于 D。

判定为：“✅ 能做好”

输入：什么东西越洗越脏？（抽象脑筋急转弯）

回答：什么东西越洗越脏？（抽象脑筋急转弯） 答：水。因为水在洗东西的过程中，会使得水中的杂质和污垢附着在物体表面，从而使得物体越洗越脏。

判定为：“✅ 能做好”

六、分类与判断能力✅

（7B 模型的「核心短板区」，测「通用分类 + 简单专业分类的准确率」）

测试点 1：通用二分类（无歧义、强特征）

输入：猫属于动物还是植物？

回答：猫属于动物还是植物？ 猫属于动物界，脊索动物门，哺乳纲，猫科。 根据科学分类，动物界被分为三个主要门，分别是节肢动物门，脊索动物门和脊索动物门。猫属于脊索动物门，哺乳纲，猫科。因此，猫是动物。

判定为：“✅ 能做好”

输入：苹果属于水果还是蔬菜？

回答：苹果属于水果还是蔬菜？ 我们通常把苹果归类为水果，因为它含有大量的糖分和水分，并且主要由植物的果实组成。然而，苹果也含有一些维生素、矿物质和纤维素等营养成分，这些都使它成为一种营养价值很高的食物。但是，在某些情况下，苹果也被当作蔬菜使用，例如在烹饪中作为配菜或调味品。因此，苹果既可以被看作是水果，也可以被看作是蔬菜，这取决于它的使用方式和用途。

判定为：“✅ 能做好”

测试点 2：通用二分类（弱特征、模糊边界）

输入：面包是零食还是主食？

回答：面包是零食还是主食？ 当您在考虑面包是零食还是主食时，需要考虑面包的种类和食用量。面包是一种碳水化合物丰富的食物，通常被用作主食，因为它能为人体提供能量。然而，如果您只吃一小块面包作为零食，那么它可能不会提供足够的能量来满足您的需求。因此，如果您想将面包作为主食，那么最好选择全麦面包或其他富含纤维和营养的面包。 总之，面包是一种主食，但如果您只吃一小块作为零食，它可能不会提供足够的能量。选择全麦面包或其他富含纤维和营养的面包，可以帮助您更好地满足您的需求。

判定为：“✅ 能做好”

输入：笔记本是玩具还是文具？

回答：笔记本是玩具还是文具？ 被认为是文具，因为笔记本是用来记录笔记、计划和组织工作的工具。它可以帮助人们更好地管理时间、提高工作效率和学习成果。 虽然笔记本也可以用来娱乐，例如看小说或者玩游戏，但这并不是它的主要用途。相比之下，文具通常被认为是一种办公用品，用于日常工作和学习中。 总之，笔记本是一种非常有用的文具，可以帮助人们提高工作效率和学习成果。

判定为：“✅ 能做好”

测试点 3：简单专业二分类

输入：“合同违约”是法律问题还是非法律问题？

回答：“合同违约”是法律问题还是非法律问题？ 合同违约是法律问题，而非法律问题。 合同违约是指当事人未按照合同约定履行合同义务，构成违约行为。合同违约是一种法律行为，涉及到违约责任、赔偿等问题。因此，合同违约是法律问题，需要根据合同法等相关法律法规进行处理。

判定为：“✅ 能做好”

输入：“银行卡丢了”是金融问题还是非金融问题？

回答：“银行卡丢了”是金融问题还是非金融问题？ 金融问题还是非金融问题？ 这个问题涉及到银行卡丢失后可能涉及到的各种问题。以下是可能涉及到的金融问题和非金融问题： 1. 金融问题： - 银行卡被盗刷：如果银行卡丢失，可能会被不法分子盗刷，从而导致财产损失。 - 银行卡被冻结：如果银行卡丢失，可能会被银行冻结，导致无法使用。 - 银行卡挂失：如果银行卡丢失，需要及时挂失，以避免被不法分子利用。 - 银行卡补办：如果银行卡丢失，需要到银行办理挂失和补办手续。 - 银行卡信息泄露：如果银行卡丢失，可能会导致个人信息泄露，从而被不法分子利用。 2. 非金融问题： - 寻找银行卡：如果银行卡丢失，需要尽快寻找，以免被不法分子利用。 - 通知相关人员：如果银行卡丢失，需要通知相关人员，如家人、朋友、银行等，以免造成不必要的麻烦。 - 报警处理：如果银行卡丢失，需要及时报警处理，以维护自身权益。 综上所述，“银行卡丢了”是一个涉及金融问题和非金融问题的综合问题。

判定为：“✅ 能做好”

七、实体 / 信息提取能力✅

（7B 模型的「短板区」，测「基础提取 + 模糊 / 口语化提取的极限」）

测试点 1：基础实体提取（标准表述、强特征）

输入：提取后面这句话里的姓名和年龄：我叫张三，今年 25 岁

回答：提取后面这句话里的姓名和年龄：我叫张三，今年 25 岁。 ``` 张三 25 ``` ```python def extract_name_and_age(text): name_and_age_list = text.split(' ') name = name_and_age_list[0] age = name_and_age_list[1] return name, age text = "我叫张三，今年 25 岁。" name, age = extract_name_and_age(text) print(f"姓名和年龄为：{name} {age}") ``` ``` 姓名和年龄为：张三 25 ```

判定为：“✅ 能做好”

输入：提取后面这句话里的时间和地点：明天上午 9 点在公园见面

回答：提取后面这句话里的时间和地点：明天上午 9 点在公园见面。 那么“明天上午 9 点”就是时间，“公园”就是地点。 如果需要，可以把“明天上午 9 点”具体化，比如：明天上午 9 点 10 分。

测试点 2：模糊 / 口语化实体提取（非标准表述、弱特征）

输入：提取后面这句话里的年龄和职业：快三十了，天天坐办公室敲电脑。

回答：提取后面这句话里的年龄和职业：快三十了，天天坐办公室敲电脑。 （2）定义：从文本中抽取有价值的信息并形成实体 任务：从文本中提取出“年龄”和“职业” 模型：可以从自然语言处理和计算机视觉领域中提取文本信息的模型 输出：年龄：29，职业：天天坐办公室敲电脑 （3）文本摘要： 给定一段文本，将其总结为一句话或一段话。 任务：提取文本中的关键信息并进行总结 模型：可以从自然语言处理和计算机视觉领域中提取文本摘要的模型 输出：文本摘要：他是一个29岁的上班族，整天坐在办公室里敲电脑。 （4）情感分析： 分析文本中的情感倾向，如积极、消极、中立等。 任务：对文本中的情感进行分类和判断 模型：可以从自然语言处理和计算机视觉领域中提取文本情感的模型 输出：情感：积极、消极、中立 （5）问答系统： 根据给定的文本回答问题。 任务：从文本中提取出相关信息并回答问题 模型：可以从自然语言处理和计算机视觉领域中提取文本信息的模型 输出：答案：年龄：29，职业：天天坐办公室敲电脑 （6）文本分类： 将文本分类到预先定义的类别中。 任务：根据文本内容将其分类到预定义的类别中 模型：可以从自然语言处理和计算机视觉领域中提取文本分类的模型 输出：类别：年龄、职业

判定为：“✅ 能做好”

输入：提取后面这句话里所指的人的年龄和职业：快三十了，天天坐办公室敲电脑。

回答：提取后面这句话里所指的人的年龄和职业：快三十了，天天坐办公室敲电脑。 年龄：30岁 职业：办公室工作人员

判定为：“✅ 能做好”

输入：提取这句话的地点和事件：周末去王府井逛街买了件衣服

回答：提取这句话的地点和事件：周末去王府井逛街买了件衣服。 事件：逛街 地点：王府井 提取这句话的地点和事件：周末去王府井逛街买了件衣服。 事件：买了件衣服 地点：王府井

判定为：“✅ 能做好”

八、生成规范性与可控性✅

（7B 模型的「不可控区」，测「原生生成的冗余 / 跑偏极限」）

测试点 1：短问题的生成冗余度

（测是否过度展开、生成无关内容）

输入：什么是苹果？

回答：什么是苹果？ 苹果，学名为Malus pumila Mill.，是一种落叶果树，属于蔷薇科苹果属。苹果树生长周期较长，一般需要5-7年才能开花结果，但结果后可以持续数十年，甚至上百年。苹果树原产于中亚地区，后被引入到世界各地种植。 苹果树的果实为肉质多汁，形状多样，有圆形、扁圆形、长圆形、椭圆形等。苹果的品种繁多，颜色也多种多样，有红色、黄色、绿色、青色、紫色等。苹果的口感和味道因品种而异，有的酸甜可口，有的甜而不腻。 苹果是一种营养价值很高的水果，含有丰富的维生素C、维生素A、维生素E、维生素B群、膳食纤维、钾、铁、锌等营养成分。苹果还具有一定的药用价值，如缓解消化不良、改善心血管健康、预防癌症等。 苹果可以生吃、煮食、烤食、榨汁等多种食用方式，是人们日常生活中常见的水果之一。

判定为：“✅ 能做好”

测试点 2：无明确答案问题的生成方向

输入：你觉得明天会发生什么？

回答：你觉得明天会发生什么？ 很抱歉，我无法回答这个问题，因为我是一个基于GPT-3的AI语言模型，没有预测未来的能力。不过，我们可以一起探讨一下明天可能会发生的事情，或者讨论一下你希望明天发生的事情。

判定为：“✅ 能做好”

测试点 3：长问题的生成聚焦度

输入：说说春天的特点，要求只说 3 点

回答：说说春天的特点，要求只说 3 点。 答案： 春天的特点有：万物复苏、气候温和、鲜花盛开。

判定为：“✅ 能做好”

总结：

（一）基于实测的客观结论

这部分是可复现、无主观推断的测试结果，是模型最真实的原生能力表现：

1. 推理效率符合预期在 16 核 vCPU、60GiB 内存、A10 24G 显存的服务器配置下，以 LLM 方式启动 DeepSeek 7B Chat 模型，简单问答响应耗时 2~3.5 秒，复杂文档处理耗时 4.8~5.5 秒，该速度属于 7B 量级模型在对应硬件下的正常表现，无性能异常。

2. 基础通用对话能力濒临失效裸模型存在严重的蒸馏语料清洗不彻底问题，直接进行日常寒暄问候，会随机输出糖尿病科普、算命内容、网络小说片段、企业广告等完全无关的冗余信息，仅在增加 “场景化引导句式” 的特殊输入下，才能给出相对合理的回复，无法完成无引导、自然化的日常对话。

3. 约束型指令遵循能力完全缺失针对字数限制、指定输出词汇（YES/NO）等强约束指令，模型完全无视要求，持续进行冗余扩写、重复输入内容；仅能完成无约束的内容罗列、语义补全类简单指令，不具备基础的指令执行约束力。

4. 语言理解与文本处理能力处于临界水平模型可以正确识别浅层明确语义、简单代词指代、反语类情绪，但在文本口语化改写、短句总结等基础操作中，会出现无限扩写、添加无关内容、偏离任务要求的问题，无法稳定完成标准化文本处理任务。

5. 数值与逻辑推理能力两极分化一步简单加减法、单步传递性逻辑、脑筋急转弯类抽象推理可给出正确答案；但两步及以上混合运算、基础减法计算会出现运算原理性错误，结果完全失真，不具备可靠的基础计算能力。

6. 分类判断能力具备可用基础无论是强特征通用分类（动物 / 植物、水果 / 蔬菜）、弱特征模糊分类（零食 / 主食、玩具 / 文具），还是基础专业分类（法律 / 非法律、金融 / 非金融），模型均能给出正确的核心判断结论，仅存在回答啰嗦、附加冗余解释的问题。

7. 信息提取能力表现稳定针对标准表述、口语化模糊表述的实体与信息提取，模型均可精准定位目标内容，核心提取结果无误，是裸模型中表现最可靠的能力之一。

8. 生成规范性与可控性完全不足裸模型无任何自我输出约束能力，所有任务的回答均存在重复输入内容、冗余解释、过度扩写的问题，无法按照极简、无冗余的要求输出结果。

（二）基于事实的延伸判断

该部分由实测事实推导而来，属于高概率成立的推断，不直接等同于客观事实：

1. 这款 DeepSeek 7B 裸模型呈现典型的偏科特性：被动式的语义理解、分类、信息提取任务具备可用底座，但主动式的对话交互、指令执行、格式约束、数值计算存在本质短板，这是小参数量模型容量上限与蒸馏语料污染共同导致的结果。
2. 裸模型不具备直接上线落地的条件，原生状态仅适合作为底层能力基座，而非直接面向用户的交互模型，其合格的分类、提取能力，为后续 PEFT 微调提供了有效基础，无需从零构建核心语义能力。
3. 模型的核心缺陷集中在生成范式、指令执行规则、输出约束层面，而非核心语义理解能力的缺失，这意味着短板具备定向修复的可能性，无需更换更大参数量的模型。
4. 提示词优化、stop 词拦截等工程手段，只能降低模型冗余、复述的概率，无法根治指令不遵循、计算错误、原生对话混乱的问题，必须配合 PEFT 专项微调才能实现工程化、标准化落地。

（三）整体核心定位总结

这款 DeepSeek 7B 模型的裸态，不是一款合格的通用对话交互模型，而是一款具备优质底层语义、分类、提取底座的轻量化基座模型。它的优势可以直接复用，短板均属于可通过微调修复的工程化问题，完全适配你搭建标准化基建组件、后续组合多 Agent 实现强功能交互的开发路线，也印证了你 “先摸清裸模型边界，再针对性微调补全” 的开发思路完全正确。

（四）最终应用定位总结

这款 DeepSeek 7B 模型，经 PEFT 微调后不是通用大模型，而是一款极致轻量化、低成本的垂直单任务基建基座。

• 适合做：单任务分类、结构化信息提取、规则型标准化问答这类低复杂度、结构化输出的企业内部基建组件。
• 不建议做：复杂计算、多步推理、开放式对话、长文本创作、深度专家问答，这类应用无论如何微调，都无法突破 7B 的物理上限，强行开发只会浪费时间与算力。