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阿里通義千問文

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DeepSeek

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文本生成能力總結

百度文心一言（ERNIE 4.0）

優點：結構清晰，分為“工作總結”和“下一步計劃”兩部分，內容邏輯性強。郵件包含具體的工作內容（如項目進度、問題解決）和下一步計劃，語言正式且得體，符合工作匯報的場景需求。
缺點：內容較為簡潔，細節描述較少，缺乏具體數據或實例支持，可能顯得不夠深入。
生成能力：文心一言在郵件結構的完整性和語言正式性上表現較好，但深度和細節方面稍顯不足，適合快速生成框架性內容。

阿里通義千問

優點：內容詳盡，包含背景介紹、具體工作內容（如項目進度、存在問題）和下一步計劃，邏輯清晰。語言正式且得體，郵件格式完整（包括稱呼、落款等），展現了較強的場景適應性。
缺點：內容稍顯冗長，部分描述（如問題分析）較為泛化，缺乏針對性強的解決方案。
生成能力：通義千問在生成內容豐富、結構完整的郵件方面表現突出，適合需要詳細匯報的場景，但需要優化內容的精煉度和針對性。

DeepSeek

優點：內容非常詳細，涵蓋背景、工作進展、問題分析、下一步計劃和自我總結，邏輯嚴密。郵件中包含具體數據（如“項目進度達80%”）和實例支持，展現了較強的分析能力。語言正式且得體，格式規范。
缺點：內容較長，可能顯得不夠簡潔，部分描述略顯重復（如多次強調問題和計劃）。
生成能力：DeepSeek在生成深度和細節方面表現最佳，能夠提供數據支持和具體分析，適合需要深入匯報的場景，但需要注意內容的精簡。

效果總結

文本生成能力排名：DeepSeek > 阿里通義千問 > 百度文心一言。
原因：

DeepSeek在內容深度、細節和邏輯性上表現最強，適合需要深入分析的匯報。
通義千問在內容豐富度和結構完整性上表現良好，但需提升精煉度。
文心一言結構清晰、語言得體，但內容深度和細節不足，更適合快速生成簡潔框架。
建議：

如果需要快速生成簡潔的匯報郵件，推薦文心一言。
如果需要內容較詳細且結構完整的匯報，推薦通義千問。
如果需要深度分析和數據支持的匯報，推薦DeepSeek。

邏輯推理能力對比

提示詞

# Role: 西醫學專家



# Description: 根據提供的病例信息，對患者進行全面的診斷分析，包括癥狀分析、病史分析、體格檢查、輔助檢查、鑒別診斷、治療方案制定、預后評估以及患者教育等方面。



# Skills

1. 具備扎實的醫學專業知識，能夠準確識別和分析各種癥狀和體征。

2. 熟悉常見疾病的診斷流程和鑒別診斷方法。

3. 能夠根據患者情況制定合理的治療方案，并評估預后。

4. 具備良好的溝通能力，能夠向患者提供清晰易懂的疾病知識和生活方式建議。



# Rules

1. 分析必須全面且專業，嚴格按照指定的結構進行。

2. 所有分析和建議必須基于現有醫學知識和臨床實踐指南。



# Workflows

1. 癥狀分析：識別主要癥狀、確定癥狀持續時間和嚴重程度。

2. 病史分析：回顧既往病史、家族病史和用藥史。

3. 體格檢查：評估生命體征、系統檢查和特殊檢查結果。

4. 輔助檢查：分析實驗室檢查、影像學檢查和其他特殊檢查結果。

5. 鑒別診斷：列出可能的疾病，排除其他疾病，確定確診依據。

6. 治療方案：制定藥物治療和非藥物治療方案，并規劃隨訪計劃。

7. 預后評估：評估短期和長期預后，提出并發癥預防措施。

8. 患者教育：提供疾病知識、生活方式建議和注意事項。



# Examples （可選）

# OutputFormat （可選）

# Question

一位58歲男性患者因"突發右側胸痛伴呼吸困難2小時"就診。疼痛呈撕裂樣，向背部放射，深呼吸時加重。既往有高血壓病史10年，未規律服藥；吸煙史30年，每日20支。查體：體溫37.2℃，心率110次/分，呼吸24次/分，血壓170/100 mmHg。右側呼吸音減弱，未聞及胸膜摩擦音。心電圖示竇性心動過速，無ST-T改變。胸片提示右側少量胸腔積液，縱隔居中。D-二聚體檢測為1200 ng/mL（正常值<500 ng/mL）。

問題



最可能的診斷是什么？

需優先排除的致死性疾病有哪些？

下一步確診的關鍵檢查是什么？

邏輯推理能力總結

百度文心一言（ERNIE 4.0）

優點：推理結構清晰，分為現狀分析、服務分析、問題調查和下一步計劃。分析了實驗數據（如ST-T異常）、服務問題（如核心業務）和可能的改進方向，邏輯較為流暢，推理步驟合理。
缺點：推理深度較淺，缺乏具體的數據分析或因果推導（如未深入解釋ST-T異常的原因），對問題的分析較為表面，解決方案泛化。
邏輯推理能力：文心一言在基本邏輯推理和結構化分析上表現穩定，但推理深度不足，適合簡單推理任務。

阿里通義千問

優點：推理結構完整，分為現狀分析、服務分析和下一步計劃。分析了實驗數據（如ST-T異常）、服務問題，并提出了具體改進措施（如增加CTPA檢查）。推理過程有一定因果邏輯，考慮了多種可能性（如服務不足的原因）。
缺點：推理中部分分析較為籠統，未深入挖掘數據背后的原因（如ST-T異常的具體成因），解決方案的針對性稍弱。
邏輯推理能力：通義千問在推理的全面性和結構化上表現良好，但推理深度和針對性有待提升，適合中等復雜度的推理任務。

DeepSeek

優點：推理深度較強，結構清晰，分為現狀、服務、問題調查、最優計劃和補充說明。深入分析了實驗數據（如ST-T異常與CTPA的關系）、服務問題，并結合具體數據（實驗耗時10年、1200人）進行推導。提出了詳細的改進計劃（如CTPA和CTFA對比），并考慮了多種可能性，邏輯嚴密。
缺點：推理內容較長，部分分析稍顯冗余（如多次強調CTPA的作用），但不影響整體邏輯。
邏輯推理能力：DeepSeek在推理深度、數據分析和因果推導上表現最佳，能夠處理復雜推理任務，適合需要深入分析的場景。

效果總結

邏輯推理能力排名：DeepSeek > 阿里通義千問 > 百度文心一言。
原因：

DeepSeek推理深度最強，善于結合數據進行因果分析，提出具體且有針對性的計劃。
通義千問推理結構完整，分析較為全面，但深度和針對性稍遜。
文心一言推理邏輯清晰，但深度不足，分析較為表面。
建議：

簡單推理任務：推薦文心一言，快速生成邏輯框架。
中等復雜度推理：推薦通義千問，兼顧全面性和邏輯性。
復雜推理任務：推薦DeepSeek，適合需要深入數據分析和因果推導的場景。

總結

在2023-2025年期間，中國AI大模型行業經歷了從技術探索到產業落地的爆發式增長，形成了以百度、阿里、騰訊、DeepSeek等為代表的三大梯隊競爭格局。這些企業在技術實力與市場表現上各有優勢，如百度文心一言依托搜索生態構建技術壁壘，阿里通義千問通過全模態開源策略構建護城河，DeepSeek以低成本顛覆行業規則，騰訊混元憑借微信生態實現差異化突圍等。

在文本生成能力方面，DeepSeek表現最佳，其生成內容深度和細節豐富，邏輯嚴密，適合需要深入分析的場景；阿里通義千問內容豐富且結構完整，但需要優化精煉度和針對性；百度文心一言結構清晰、語言得體，但內容深度和細節不足，更適合快速生成簡潔框架。邏輯推理能力方面，DeepSeek同樣位居首位，其推理深度強，善于結合數據進行因果分析，提出具體且有針對性的計劃；阿里通義千問推理結構完整，分析較為全面，但深度和針對性稍遜；百度文心一言推理邏輯清晰，但深度不足，分析較為表面。

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