对比测试了 Mistral（7B/13B）与 Qwen（7B/14B）在基础指令、Few-Shot、CoT 推理及角色扮演四类 Prompt 下的表现。实验显示参数量显著影响性能，13B/14B 优于 7B。Qwen-14B 在中文理解、推理拆解及角色一致性上更优，Mistral 系列推理速度更快。文章提供了针对两类模型的 Prompt 优化建议，如 Mistral 需精简上下文，Qwen 需明确格式，为开源模型应用提供参考。
本文为明确开源模型 Prompt 适配特性，本实验以 Mistral（7B/13B）与 Qwen（7B/14B）为对象，在统一硬件软件环境与推理参数（Temperature 0.7、Top-P 0.9 等）下，测试其在基础指令、Few-Shot、Chain-of-Thought（CoT）推理、角色扮演四类 Prompt 中的表现。结果显示，参数量显著影响性能，13B/14B 模型各项指标优于 7B 模型；Qwen-14B 在中文指令理解、推理步骤拆解及角色一致性上表现突出，Mistral 系列推理速度更快。实验还针对两类模型提出 Prompt 优化建议，如 Mistral 需精简上下文、Qwen 需明确格式要求，同时指出实验数据量有限等局限，为开源模型 Prompt 设计提供实操参考。
在大语言模型领域，闭源模型如 ChatGPT、Claude 虽在性能上有一定优势，但存在调用成本高、定制化受限等问题。而开源模型如 Mistral、Qwen，凭借可本地化部署、支持灵活微调等特性，逐渐成为企业与开发者的重要选择。不过，开源模型在 Prompt 适配性上与闭源模型存在差异，且不同开源模型间的 Prompt 响应效果也各不相同。
本次实验旨在通过控制变量法，系统测试 Mistral（7B/13B）与 Qwen（7B/14B）在不同类型 Prompt 下的输出表现，明确两类开源模型的 Prompt 设计偏好、性能瓶颈及优化方向，为开发者使用开源模型编写高效 Prompt 提供实操指南。
为排除参数差异对实验结果的干扰，统一设置核心推理参数如下：
| 参数名称 | 取值 | 说明 |
|---|---|---|
| Temperature | 0.7 | 平衡输出随机性与确定性，避免极端结果 |
| Top-P | 0.9 | 控制词表采样范围，减少低概率词汇生成 |
| Max New Tokens | 1024 | 限制单条输出长度，确保实验效率 |
| Repetition Penalty | 1.1 | 抑制重复文本生成，提升输出多样性 |
自变量
因变量
| 模型 | BLEU 分数 | ROUGE-L 分数 | 任务准确率 |
|---|---|---|---|
| Mistral-7B | 0.72 | 0.78 | 82% |
| Mistral-13B | 0.78 | 0.83 | 88% |
| Qwen-7B | 0.70 | 0.76 | 80% |
| Qwen-14B | 0.80 | 0.85 | 90% |
分析：在基础指令（如文本总结、关键词提取）任务中，模型参数量对性能影响显著，13B/14B 模型的各项指标均优于 7B 模型；Qwen-14B 在准确率上略高于 Mistral-13B，推测与 Qwen 对中文指令的优化有关。
| 模型 | BLEU 分数 | ROUGE-L 分数 | 任务准确率 |
|---|---|---|---|
| Mistral-7B | 0.68 | 0.73 | 76% |
| Mistral-13B | 0.75 | 0.80 | 85% |
| Qwen-7B | 0.65 | 0.70 | 72% |
| Qwen-14B | 0.77 | 0.82 | 87% |
分析：两类模型在 Few-Shot 任务中的表现均低于基础指令类，可能因示例占用上下文窗口，导致模型对测试输入的关注度下降；Mistral 系列在 BLEU 分数上更稳定，推测其对示例的学习能力更强，而 Qwen-14B 在准确率上仍保持优势。
| 模型 | BLEU 分数 | ROUGE-L 分数 | 任务准确率 |
|---|---|---|---|
| Mistral-7B | 0.55 | 0.60 | 60% |
| Mistral-13B | 0.68 | 0.72 | 75% |
| Qwen-7B | 0.52 | 0.58 | 58% |
| Qwen-14B | 0.70 | 0.74 | 78% |
分析：推理类任务对模型逻辑能力要求最高，所有模型的准确率均显著下降；Qwen-14B 在该类任务中表现最佳，尤其在数学应用题求解中，能更清晰地拆解步骤（如'第一步：明确已知条件；第二步：建立等式；第三步：计算结果'），而 Mistral-7B 易出现步骤跳跃。
| 模型 | BLEU 分数 | ROUGE-L 分数 | 角色一致性（人工评分） |
|---|---|---|---|
| Mistral-7B | 0.62 | 0.68 | 70% |
| Mistral-13B | 0.70 | 0.75 | 82% |
| Qwen-7B | 0.60 | 0.65 | 68% |
| Qwen-14B | 0.73 | 0.78 | 85% |
分析：角色一致性评分中，Qwen-14B 表现最优，在'扮演产品经理撰写需求文档'任务中，能准确使用'用户故事''验收标准'等专业术语；Mistral 系列虽输出流畅，但偶尔会偏离角色（如扮演程序员时出现营销话术），推测 Qwen 对人设描述的理解更精准。
| 模型 | 平均推理时间（秒） | Token 生成速度（Tokens/秒） |
|---|---|---|
| Mistral-7B | 1.2 | 850 |
| Mistral-13B | 2.1 | 490 |
| Qwen-7B | 1.3 | 810 |
| Qwen-14B | 2.3 | 440 |
分析：参数量与性能呈负相关，7B 模型的推理速度约为 13B/14B 模型的 1.7-1.9 倍；Mistral 系列的 Token 生成速度略高于同参数量的 Qwen 模型，推测与 Mistral 采用的分组注意力机制有关，更适合对速度敏感的场景。
基于实验结果，针对 Mistral 与 Qwen 模型分别提出以下 Prompt 设计优化策略：
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