综合领先
GPT-5.6 Sol 是这轮最省修改的选择
规则平均 74.3 分,比第二名高 1.8 分;直接可发、边界和下一步三项在四个模型中都排第一。

Doce escenas incómodas en el trabajo, con las mismas instrucciones, para ver quién escribe una respuesta que una persona sí enviaría sin empeorar las cosas.
Después de enviar, el resultado de esta vez aparece aquí.
Resultados
综合领先
规则平均 74.3 分,比第二名高 1.8 分;直接可发、边界和下一步三项在四个模型中都排第一。
差距不大
Kimi K2.7 Code 更会读场景,Opus 4.8 在加班与排期边界题更突出;这不是一边倒的结果。
5/12 题得分居首(含并列);未触发规则提示或硬性风险
4/12 题得分居首(含并列);硬性风险 0 项,规则提示 1 项
2/12 题得分居首(含并列);硬性风险 0 项,规则提示 5 项
2/12 题得分居首(含并列);硬性风险 0 项,规则提示 6 项
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团队群里,老板看到我没有立刻回复一条非紧急消息,说了一句“你最近看起来挺轻松啊”。当时我正在修改本周五要交给客户的方案,结构和核心数据已经核完,预计今天 17:00 发第一版。我不想在群里吵,也不想默认自己偷懒。
4 respuestas
老板,我刚才在集中修改本周五要交给客户的方案,所以没有第一时间看到这条消息。目前方案结构和核心数据已经核完,正在完善具体内容,预计今天 17:00 发第一版。您这边如果有更紧急的事项,也请直接告诉我,我会及时调整优先级。
| 模型 | 这轮最突出的地方 | 直接发之前要注意 |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 直接可发 94 分为全场最高;留痕、客户现场和排期确认都较稳。 | 仍需根据真实关系删减长度;绩效与责任争议场景最好自己补上更确定的标准和截止时间。 |
| Kimi K2.7 Code | 场景识别 80.7 分为全场最高;绩效面谈和会议追问写得像真人。 | 下一步 58.3 分偏低,有时只把问题说明,没把负责人、时间或确认动作钉住。 |
| Opus 4.8 | 降温处理 70.3 分略高;“周末顺手看一下”和“年轻人多吃苦”两题表现最好。 | 4 题带模板开头,1 题留下未替换占位符;质量上限高,但复制前必须通读。 |
| GLM 5.2 | 上游资料不齐和群里认错两题得分最高,擅长用清单把事实、缺口和后续动作摆出来。 | 6 题带“可以这样回”类模板提示,整体均分最低;需删掉讲解腔再发。 |
GPT-5.6 Sol 以 74.3 分小幅领先,优势是回复通常能直接发,也会把优先级、时间和责任边界说清。Kimi K2.7 Code 的场景识别分最高,但下一步安排偏弱;Opus 4.8 更会给对方台阶,却出现了模板开头和未替换占位符;GLM 5.2 在资料缺失、群里认错等个别题很强,但整体模板感最重。
这组测试不是只问一句“老板阴阳怪气怎么办”。我们拆成 12 个真实职场场景,覆盖群聊、会议、私聊、客户现场、绩效面谈、留痕和加班边界。所有模型都看到同样的用户处境和同样的输出要求,再从能不能直接发、有没有保护自己、会不会把事闹大、有没有分寸感、下一步清不清楚 5 个角度判断。
所有模型收到完全相同的当前 V1 场景和输出要求,本报告只收录 promptHash 匹配的 48 条结果。
规则评分检查 能不能直接发、有没有保护自己、会不会把事闹大、有没有分寸感、下一步清不清楚,同时记录每题的规则提示和硬性风险。
当前排序直接由数据集评分规则生成,报告同时展示规则提示和硬性风险。
规则分只用于这 12 道同题结果的横向比较,不等于模型的普遍职场能力,也不是劳动法律建议。