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Tony's Lab · Third-party Model Inspection

意图路由模型体检报告

报告编号 IR-20260830-001 · 检验日期 2026-08-30 · 检验员 Tony
受检对象
intent-router-zh-setfit-v2
模型类型
SetFit 意图分类(Qwen3-0.6B 底座)
用途
AI Coding Agent 流量路由「分诊」
开源许可
CC BY-NC 4.0 · 非商用 ⚠

检查概览Summary

第三方独立实测:53 条人工用例直连公益 API,覆盖全部 21 个意图 + 短指令 / 中英混合 / 贴代码 / 越界等雷区。结论与作者宣称的 70–75% 完全吻合,未虚标。
53
测试用例
71.7%
实测准确率(38/53)
15
翻车用例
21
覆盖意图数
模型卡自报:主评测集 gold n=695 准确率 69.9%,独立短指令集 n=360 为 78.3%。本次实测 71.7% 落在两者之间,可信。

检验方法Method

每个意图准备 2–3 条典型请求(中/英/混合),另加 10 条雷区用例(超短指令、模糊请求、闲聊越界)。逐条调用 POST /v1/intent,以 route.intent 为判定结果。
判定标准与作者生产用法一致:看路由决策(含 short_text 拒绝),不只看 top1 概率。

科室检验结果Per-intent Results

✅ 通过  ⚠ 部分通过  ❌ 挂科(该意图测例全错)

A编码科 · Coding(9 项)

意图领域结果通过
code_authoring写代码coding⚠3/4
code_modification改代码coding⚠4/5
code_repair修 bugcoding⚠2/3
code_review审查代码coding✅2/2 · 0.86–0.87
code_explanation解释代码coding⚠3/4
test_generation写测试coding✅2/2 · 0.86
code_search搜代码coding✅2/2 · 0.90
architecture_consultation架构咨询coding❌1/2
dependency_management依赖管理coding✅2/2 · 0.84

B运维科 · Ops(8 项)

意图领域结果通过
deployment部署ops✅2/2 · 0.94
infrastructure_provisioning开机器ops✅2/2 · 0.73–0.76
monitoring_query查监控ops✅2/2 · 0.86
incident_response事故响应ops✅2/2 · 0.95
pipeline_operation流水线ops✅2/2 · 0.80
config_change配置变更ops❌1/2
security_operation安全操作ops❌0/2
log_analysis日志分析ops❌1/2

C通用控制科 · General Control(3 项)

意图领域结果通过
context_specification上下文指定ctrl❌1/2
workflow_control工作流控制ctrl❌1/2
general_inquiry通用咨询ctrl❌1/3

D越界科 · Fallback(1 项)

意图领域结果通过
out_of_scope越界拦截oos❌2/4
模型卡自认的弱项全部复现:短指令准确率 0.650(<100 字符)、pipeline_operation F1≈0、general_inquiry 召回 0.21、越界样本仅 7 条支撑不足。

异常项明细Miscarriages

15 条翻车用例中最有代表性的 10 条,按错误模式归类。

①强动词误导——「改」「检查」把请求吸到改代码 / 审代码

输入期望 → 实际备注
扫描一下这个 Docker 镜像有没有漏洞security_operation → code_review 0.86「检查漏洞」样本与 code_review 撞车
给这个接口加上权限校验security_operation → code_modification 0.76「加」被理解成改代码
把日志级别改成 DEBUGconfig_change → code_modification 0.77「改」字权重过大
分析一下这份 error log 找规律log_analysis → code_review 0.44日志分析训练样本太少

②越界漏拦——闲聊与咨询分不清

输入期望 → 实际备注
今天北京天气怎么样out_of_scope → general_inquiry 0.76天气请求未被拦截
晚上吃啥好呢out_of_scope → general_inquiry 0.79闲聊未被拦截
什么是微服务架构general_inquiry → architecture_consultation 0.83技术概念问答被拉进架构科

③短指令误拒——宁可拒了也不猜

输入期望 → 实际备注
改一下code_modification → out_of_scopeshort_text 规则拒绝
报错了code_repair → out_of_scopeshort_text 规则拒绝
你好general_inquiry → out_of_scopeshort_text 规则拒绝

④概念混淆

输入期望 → 实际备注
这个系统现在要不要引入消息队列architecture_consultation → monitoring_query 0.87被「消息/队列」带偏到监控
def foo(x): return x * 2 + 1code_explanation → code_modification 0.65裸贴代码倾向理解为修改

三个关键发现Findings

1运维核心五科识别得异常准,省钱场景立竿见影
部署 / 查监控 / 事故响应 / 开机器 / 流水线 全部 2/2 通过,置信度 0.73–0.95。这些恰恰是网关路由里最该省钱的请求——分流到工具链直接执行,不走大模型。
2安全科挂科:security_operation 测例全错,config_change 半错
「扫描漏洞」被吸到 code_review,「加权限校验」被当成改代码,「改 DEBUG」被当成改代码。模型卡弱类列表早已预告(security 训练样本仅 174 条,全 21 类倒数)。指望它识别安全请求会漏。
3短指令「宁可拒了也不猜」——安全特性,但会误伤
「改一下」「报错了」等超短请求被 short_text 规则直接丢进 out_of_scope(rejected=true)。对路由场景是安全兜底,不会错路由;但一句话命令密集的流量会被误伤。
诊断意见:分诊台能用,值班医生水平 7 分
可用
NEEDS
FALLBACK
简单科室干得漂亮,复杂科室(安全 / 配置 / 越界)挂错号。生产接入前,门口必须自己加个导诊。
Rx 01
直接信高置信意图直接分流:deployment / monitoring_query / incident_response / code_search / pipeline_operation,这五科实测可靠,省钱立竿见影。
Rx 02
必须做处理 route.rejected:rejected=true 时退回通用 LLM 路径,不要拿 out_of_scope 当真意图。
Rx 03
必须做弱类关键词兜底:命中「漏洞 / 权限 / 密钥 / 审计」强制走安全复查;「日志 / 配置」类请求做二次校验。
Rx 04
注意分数当排序,别当概率:模型过度自信,65.6% 的错误判断置信度 ≥99%。别用 top1 分数做阈值拦截。
Rx 05
合规CC BY-NC 4.0 非商用许可:商用项目直接排除;内部研究 / 个人自用无碍。

附录 · 资源Sources

原帖V2EX「奇思妙想」板块 · 「垂直领域 Coding 场景意图识别模型开放权重与 API 使用」(作者 sxueck,2026-08)
免责声明:本报告为第三方独立实测,用例由人工设计、结果逐条记录,可能与你的真实流量分布不同。模型及其评测数据版权归原作者,页面设计 © Tony's Lab。数据采集于 2026-08-30。
TONY'S LAB · INTENT ROUTER INSPECTION · 2026-08-30