少样本任务通过率（Few-Shot Task Pass Rate）是大模型与推理领域中提示词工程任务的重要评估指标。少样本提示下通过任务的比例，衡量少样本提示能力。它反映模型从少量示例中学习任务模式的能力。通常以百分比或 0–1 分数报告。该指标在相关基准和论文中被广泛使用，能有效反映模型在该维度的表现。数值越高越好。它帮助研究者和工程师量化模型在提示词工程场景下的实际表现差异，便于横向比较不同方法或模型版本。