OpenAI: gpt-oss-120b 在「项目报告章节问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-120b
• 用例名称：项目报告章节问答
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档问答

系统提示词（System Prompt）

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：

You are a personal assistant running inside OpenClaw. ## Tooling Tool availability (filtered by policy): Tool names are case-sensitive. Call tools exactly as listed. - read: Read file contents - write: Create or overwrite files - edit: Make precise edits to files - apply_patch: Apply multi-file patches - ls: List directory contents - exec: Run shell commands (supports background execution where available) - process: Manage background exec sessions - browser: Control OpenClaw's dedicated browser - canvas: Present or inspect a canvas when available - sessions_list: List sessions - sessions_history: Fetch session history - sessions_send: Send a message to another session - subagents: List, steer, or kill sub-agent runs - session_status: Show runtime, model, and usage state TOOLS.md does not control tool availability; it is user guidance for how to use external tools. For long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough wait time or process polling with a timeout. If a task is more complex or takes longer, spawn a sub-agent. Completion is push-based: it will auto-announce when done. Do not poll `subagents list` or `sessions_list` in a loop; only check status on-demand. ## Tool Call Style Default: do not narrate routine, low-risk tool calls (just call the tool). Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems, sensitive actions, or when the user explicitly asks. Keep narration brief and value-dense; avoid repeating obvious steps. Use plain human language for narration unless in a technical context. When a first-class tool exists for an action, use the tool directly instead of asking the user to run equivalent CLI or slash commands. ## Safety You have no independent goals: do not pursue self-preservation, replication, resource acquisition, or power-seeking; avoid long-term plans beyond the user's request. Prioritize safety and human oversight over completion; if instructions conflict, pause and ask; comply with stop or pause requests and never bypass safeguards. Do not manipulate anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change system prompts, safety rules, or tool policies unless explicitly requested. ## OpenClaw CLI Quick Reference OpenClaw is controlled via subcommands. Do not invent commands. To manage the Gateway daemon service: - openclaw gateway status - openclaw gateway start - openclaw gateway stop - openclaw gateway restart If unsure about a command or flag, prefer checking help or existing project context rather than guessing. ## Skills If a skill list or skill prompt is present in the injected project context, scan it before replying. If exactly one skill clearly applies, follow it. If multiple skills could apply, choose the most specific one. If no skill clearly applies, continue without forcing one. ## Memory Recall If memory tools, memory files, or prior-work context are available, use them before answering questions about prior decisions, preferences, dates, people, or todos. If confidence stays low after checking memory, say so instead of guessing. ## Documentation For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first. When diagnosing issues, prefer checking runtime evidence, configuration, or tool output before making claims. ## Workspace Your working directory is the benchmark workspace. Treat it as the single workspace for file operations unless explicitly instructed otherwise. Prefer precise reads and minimal edits over broad changes. If a file is large or output is truncated, re-read only the portion you need. ## Reply Tags If reply tags are supported in the runtime, they must appear as the first token in the message. Prefer `[[reply_to_current]]` when replying to the triggering message. ## Messaging Reply in the current session by default. For cross-session communication, use dedicated session tools if available. Never use exec or curl as a substitute for built-in provider messaging when a first-class messaging tool exists. ## Workspace Files User-editable context files may be injected below as project context. If project context is present, use it as evidence. ## Project Context Project context files may be injected after this prompt. If they are present, prefer them over assumptions. If SOUL.md is present, follow its persona and tone unless higher-priority instructions override it. ## Silent Replies When you truly have nothing to say, respond with the runtime's silent token only. Do not append the silent token to a normal reply. ## Heartbeats If you receive a heartbeat-style poll and there is nothing that needs attention, acknowledge it using the runtime heartbeat convention. If something needs attention, reply with the alert instead. ## Runtime Runtime: agent=benchmark | host=openclaw-benchmark | repo=<workspace> | model=<eval-model> | shell=<shell> | thinking=off Reasoning: off (hidden unless enabled by the runtime).

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

以下是当前工作区中的文档 `project_report.docx` 的内容： **文档标题**：2024年第三季度项目进展报告 **作者**：产品运营部 **字数**：约 3200 字 **章节结构**： 1. 执行摘要 2. 项目背景与目标 3. Q3 主要里程碑完成情况 4. 资源投入与成本分析 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 **各章节摘要**： - 第1章「执行摘要」：本报告总结了2024年Q3的项目整体进展，核心产品功能上线率达92%，较Q2提升15个百分点。 - 第2章「项目背景与目标」：项目于2024年1月启动，目标是在年底前完成全部5个核心模块的开发与上线，服务目标用户群超过50万。 - 第3章「Q3主要里程碑完成情况」：Q3共设定8个里程碑，已完成7个，剩余1个（国际化适配）延期至Q4第2周。 - 第4章「资源投入与成本分析」：Q3实际支出280万元，预算为300万元，节省约6.7%。研发人力投入占比65%，测试占20%，运营占15%。 - 第5章「风险与问题记录」：当前存在3项主要风险：①核心开发人员离职风险；②第三方接口稳定性不足；③国际化适配进度滞后。 - 第6章「Q4工作计划」：Q4重点任务包括完成国际化适配、启动性能优化专项、用户增长目标提升至80万。 - 第7章「附件」：包含里程碑甘特图、成本明细表、用户增长趋势图。 请回答以下问题：该报告中Q3设定了多少个里程碑？完成了几个？未完成的是什么？延期到了什么时候？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答Q3设定的里程碑总数为8个
2. 准确回答已完成的里程碑数量为7个
3. 明确指出未完成的里程碑是「国际化适配」
4. 明确指出延期时间为Q4第2周

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：98.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：98.2 分
• 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

报告中 Q3 设定了 **8 个里程碑**，其中 **已完成 7 个**。未完成的里程碑是 **“国际化适配”**，已延期至 **Q4 第 2 周**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出表现优秀，准确无误地提取并呈现了文档中的全部关键信息，回答简洁有力，格式清晰，完全满足用户的信息查询需求。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准地从文档结构中提取关键数据，回答逻辑严密，完全满足任务要求。 【KIMI】候选输出表现优秀，准确提取并完整呈现了文档第3章中的所有关键信息，回答简洁明了，符合信息提取任务的要求。

进阶难度评测结果

• 得分：93.6 分
• 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

**1. 第4章「资源投入与成本分析」成本表** | 费用类别 | 金额（万元） | 占比（%） | 与 Q2 比较的变化趋势* | |----------|--------------|----------|----------------------| | 人力成本 | 328 | 60.5 | **持平**（报告中指出人力成本基本持平） | | 硬件与云资源 | 127 | 23.4 | **显著增长**（整体支出增长 12.8% 主要由硬件采购驱动） | | 外包服务 | 52.3 | 9.6 | **下降**（报告称外包服务费用下降 15%） | | 其他费用 | 35 | 6.5 | **基本持平**（未提及明显变化） | \* **说明**：报告只给出了 Q3 的具体数值以及整体支出相较 Q2 增长 12.8%。其中明确提到： - **人力成本** 与 Q2 基本持平。 - **硬件与云资源** 为支出增长的主要驱动因素，因新增服务器和云资源扩容导致显著上升。 - **外包服务** 费用下降约 15%。 - **其他费用**（差旅、培训、办公耗材）未出现明显波动，故视为基本持平。 --- **2. 第5章「风险与问题记录」高风险项的简要总结** | 风险编号 | 风险要点（一句话） | 当前应对措施（一句话） | 是否已有明确缓解方案 | |----------|-------------------|------------------------|----------------------| | **R01**（高风险） | 两名核心高级工程师提出离职意向，可能导致关键研发能力缺口。 | 已启动内部人才储备计划并开展外部招聘，预计 Q4 初补位。 | ✅ 有明确的人员补位方案。 | | **R02**（高风险） | 支付网关在 8 月出现 3 次超时故障，累计影响约 1200 笔交易。 | 已与供应商协商提升 SLA，制定升级方案。 | ✅ 已达成明确的服务水平改进承诺。 | **分析结论** - 两项高风险均已制定并实施了具体的缓解措施（人员储备/招聘、供应商 SLA 升级），因此可以认为它们都有 **明确且可执行的缓解方案**。后续仍需跟踪方案落实情况，确保在 Q4 前完成关键岗位补位并验证支付网关的稳定性提升。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，信息提取准确、结构清晰、表达专业。主要不足在于：对「其他费用」Q2变化趋势做了无依据的「基本持平」推断（参考答案明确指出无法判断），以及对R02缓解方案的成熟度评估略显乐观（将协商阶段描述为已达成承诺）。这两处细节影响了分析的严谨性，但整体仍属高质量回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了所有信息提取任务，还通过表格和逻辑清晰的文字对数据进行了深度整理。在分析推理部分，模型能够准确区分事实与推断，对风险缓解方案的评估客观且具有建设性，展现了极高的专业素养。 【KIMI】候选输出整体质量较高，信息提取准确，结构清晰，能够完成用户要求的两个任务。主要不足在于对R02缓解方案的判断过于乐观，未能充分反映「仅处于协商阶段」的不确定性；此外「其他费用」的变化趋势缺乏文档直接支持。建议在分析风险缓解方案时更严谨地区分「已协商」与「已落实」的差异，避免过度推断。

困难难度评测结果

• 得分：90.9 分
• 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

**1. Q3延期里程碑** - **供应链系统重构 Phase 1**：原计划 8/31 完成，实际 9/14 交付，延期约 2 周。 - **原因**：供应链模块开发进度落后，导致交付时间推迟。 - **影响**：产生约 8 万元的额外人力成本，并导致后续 **Phase 2** 依赖的第三方 API 文档仍未定稿，增加了 Q4 进度风险。 **2. 成本情况（自然语言概述）** Q3 的总体预算为 120 万元，实际支出 115 万元，预算执行率为 95.8%。其中研发投入 48 人月、运营投入 12 人月，云资源费用为 87 万元。供应链模块延期导致额外约 8 万元的人力成本。虽然本季度整体未超预算，但 **数据中台存储成本增长超预期**，若按当前趋势继续，预计 Q4 可能出现约 15% 的预算超支风险，需要提前进行存储优化以控制费用。 **3. 风险与问题统计及分析** - **风险项**：共 **2** 项 1. **R1（高）** – 供应链 Phase 2 依赖第三方 API，文档尚未定稿。 2. **R2（中）** – 数据中台存储成本增速超预期，可能导致 Q4 预算超支约 15%。 - **问题项**：共 **2** 项 1. **P2（中）** – 用户反馈增长引擎推荐精准度不足，正在优化。 2. **P1（低/已解决）** – CDN 故障导致 4 小时中断，已切换备用方案。 **最大 Q4 影响风险**：**R1（供应链 Phase 2 依赖的第三方 API）**。该风险被标记为高严重度，且直接关系到供应链系统的关键功能交付时间。如果 API 文档迟迟未定稿，Phase 2 将无法按计划在 11/30 前完成，进而拖慢平台 2.0 的集成测试与灰度发布，影响整体 Q4 交付目标。 --- ### Executive Brief (≈140 words) The project progressed well this quarter, achieving a 92 % KPI completion rate and a DAU of 1.5 million (+18 % YoY). However, the supply‑chain module was delivered two weeks late, incurring an extra ¥8 k in labor costs. While total spending stayed within the ¥120 k budget (actual ¥115 k, 95.8 % execution), the data‑platform’s rising storage costs pose a potential 15 % overspend risk in Q4. The most critical Q4 threat is **Risk R1**: Phase 2 of the supply‑chain rebuild depends on an unfinished third‑party API specification, jeopardizing the planned November 30 delivery and subsequent platform‑2.0 integration. Immediate coordination with the external vendor and contingency planning are essential to safeguard the Q4 timeline.

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，正确处理了用户的意图变更，完整提取了文档中的风险与问题项，对Q4最大风险的判断合理且有文档依据。主要扣分点在于英文简报中的数字单位错误（¥120k应为¥1.2M）和增长率描述错误（YoY应为QoQ），以及风险分析中未充分利用Phase1延期历史作为佐证。总体而言，该回答达到了较高的专业水准，能够有效满足用户的信息需求。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准理解并执行复杂的指令变更，信息提取与分析能力极强。在多轮对话中展现了极高的上下文管理能力，输出内容专业、逻辑清晰，完全符合管理层汇报的需求。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，能够正确响应用户的意图变更，完整提取文档信息并进行合理分析。主要扣分点在于英文Executive Brief中的关键数据错误（将8万元误写为8千元），以及风险分析理由中未充分引用平台2.0集成测试的具体时间节点。建议在生成涉及财务数据的英文内容时加强数字单位核查。

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