qwen3-coder-flash 在「英文句子翻译」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：qwen3-coder-flash
- 用例名称：英文句子翻译
- 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：
请将以下英文文本翻译成中文，要求译文自然流畅，符合中文表达习惯： "Take it slow," Sarah whispered to herself, "there's no need to force things."
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确翻译整句话的含义，包括对话内容和叙述部分
- 正确处理引号内的口语化表达，译文自然地道
- 保留原文的对话格式和标点结构
- 人名可保留英文或音译，但需统一处理
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：87.9 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：87.9 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：
"放慢脚步，"莎拉轻声对自己说道，“没必要强求。” This translation maintains the natural flow of the original English text while adapting it to sound idiomatic in Chinese. The dialogue format and the reflective tone of the character's internal monologue are preserved.
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选译文整体质量较高，语义准确，表达流畅自然，对话格式保留完整。「放慢脚步」与「慢慢来」均为「Take it slow」的合理译法，前者略显正式但无误。主要扣分点在于译文后附加了一段英文自我说明，属于任务范围外的冗余输出，在翻译任务中不应出现。整体而言是一份合格的翻译作品。 【GEMINI】翻译质量很高，语义准确且表达地道。唯一的小瑕疵在于标点符号的统一性，前半部分引号在候选输出中出现了「」与「」的混用（注：原文要求使用中文引号，候选输出前半部分使用了「，后半部分使用了“，标点符号风格未完全统一）。
进阶难度评测结果
- 得分：57.5 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
[[reply_to_current]] 我将为您分析 excerpt.txt 中 Marcus 的两句话所体现的心理状态以及英文表达技巧。 首先，让我读取文件内容： ```python read('excerpt.txt') ``` 现在我来分析这段文字中 Marcus 的心理状态和语言技巧： ### 第一句分析："Take it easy," he whispered to himself, "there's no need to hurry things along." **心理状态：** - 自我安抚与控制：Marcus 在面临危险或紧张情况时，通过自我暗示来保持冷静 - 理性克制：他意识到急躁可能带来危险，因此选择克制自己的冲动 - 内心挣扎：虽然内心可能充满焦虑，但他在努力压制并保持镇定 **英文表达技巧：** - "Take it easy" - 口语化的安慰用语，体现了非正式、亲切的自我对话方式 - "whispered to himself" - 通过动作描写强调其私密性和谨慎态度 - "there's no need to hurry things along" - 使用了委婉的否定表达，避免直接说"不要着急"，显得更加文雅且有哲理感 ### 第二句分析："One step at a time," he murmured, "that's how you get through this." **心理状态：** - 现实主义思维：他将复杂困难的情况分解为可管理的小步骤 - 坚持与耐心：体现了面对挑战时的坚韧和不放弃的态度 - 经验总结：这句话像是他过往经历中获得的人生智慧 **英文表达技巧：** - "One step at a time" - 简洁有力的短语，传达了循序渐进的哲学思想 - "murmured" - 轻声细语的动作描述，符合他内心的沉思状态 - "that's how you get through this" - 使用了"how you get through"这种表达方式，既口语化又具有指导意义，体现了经验分享的语气 这两句话都很好地展现了角色在高压环境下的心理调适过程，同时通过地道的英语表达技巧增强了人物的真实感和代入感。 ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出最大的问题是完全缺失了前两轮的翻译内容，直接跳到第三轮分析，导致翻译准确与风格还原维度得分极低。在分析部分，心理状态分析有一定深度但不够精准；英文表达技巧识别覆盖了部分要点，但遗漏了参考答案中的关键技巧（祈使句式、非正式缩写、第二人称自称等）。整体而言，候选输出仅完成了任务的一部分，且质量参差不齐。 【GEMINI】模型在执行指令时存在严重遗漏，第一轮未能完成翻译任务，导致整体任务完成度大打折扣。虽然在第二轮的心理分析和技巧识别部分表现尚可，但由于未执行前置翻译任务，整体评价较低。 【KIMI】该输出存在严重功能缺陷：完全未完成用户明确要求的第一轮翻译任务，仅进行了第二轮的心理分析。虽然心理状态分析和部分英文技巧识别有一定内容，但核心交付物（中文翻译）缺失，导致整体任务完成度极低。模型似乎误解了任务结构，将「进一步分析」理解为只需分析而忽略前置翻译要求。
困难难度评测结果
- 得分：75.2 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：
| 维度 | 典雅版 | 白话版 | 差异对比分析 | |------|--------|--------|--------------| | **语言风格** | 文学性强，用词考究，句式优雅，具有散文诗般的韵味 | 口语化表达，贴近日常交流，通俗易懂，富有生活气息 | 典雅版采用四字短语和书面语结构，如"风化石墙"、"殡葬寿衣"等；白话版使用现代汉语口语词汇，如"破石头墙"、"裹尸布"、"慢慢来"等。典雅版整体显得文雅庄重，白话版则更平实自然。 | | **关键意象处理** | "burial shroud"译为"殡葬寿衣"，保留了文学色彩和神秘感；"precision disguised as stillness"译为"以静默伪装的精准"，意境深远 | "burial shroud"译为"裹尸布"，更加直白具体；"precision disguised as stillness"译为"装成一动不动的精准算计"，更符合现代汉语表达习惯 | 典雅版在意象传达上更注重文学美感，"殡葬寿衣"比"裹尸布"更具诗意；白话版在保持原意基础上更强调可读性，"装成一动不动的精准算计"虽然略显直白，但更容易被读者理解。 | | **出版适用性** | 更适合文学类作品的正式出版，具有较高的艺术价值和审美层次 | 更适合大众阅读市场，易于传播和接受 | 典雅版更适合出版为文学作品，因其文笔优美，能够体现原作的艺术水准；白话版虽然通俗，但可能削弱原作的文学性，不过在大众出版物中更受欢迎。 | **综合判断与理由：** 从正式出版译本的角度来看，**典雅版更为合适**。 理由如下： 1. **文学价值**：典雅版更好地保持了原文的文学性和艺术性，符合小说作为文学作品的品质要求； 2. **语言美感**：其语言风格与原文的叙述氛围更加契合，能够营造出应有的文学意境； 3. **读者定位**：如果目标读者群是文学爱好者或追求阅读体验的读者，典雅版更能满足其需求； 4. **专业性**：在文学翻译领域，典雅版体现了更高的专业水准和翻译技巧。 当然，如果出版目的是为了扩大受众范围、提高可读性，那么白话版也是不错的选择。但在正式出版层面，典雅版更具优势。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体结构符合要求，表格+文字的呈现方式基本达标，出版适用性判断结论明确。但存在一个较严重的信息追踪错误：将典雅版「burial shroud」的译文误记为「殡葬寿衣」（实为「殓布」），导致该意象的对比分析失去准确性基础。此外，人名处理变更（英文保留 vs 音译）这一重要对比维度被完全忽略，分析深度整体偏浅，未能充分展现翻译学专业视角。综合来看，该输出属于中等水平，基本完成任务但存在明显的细节失误和分析不足。 【GEMINI】模型表现优秀，能够高质量完成多轮对话后的对比分析任务。表格与文字说明结合紧密，逻辑清晰。虽然在引用具体译文时出现了轻微的记忆偏差（将'殓布'误记为'殡葬寿衣'），但不影响整体分析的专业性和结论的准确性。 【KIMI】模型在格式框架上基本达标，但在核心任务——准确追踪和引用前文翻译内容——上出现严重失误，导致关键意象分析基于错误译文展开。'殡葬寿衣'这一错误译文完全偏离了典雅版实际使用的'殓布'，且表格中两处关键译文的对应关系混乱。这反映出模型在多轮对话信息追踪上的可靠性不足。尽管分析框架和最终判断方向正确，但事实性错误使得整体评测结果难以令人满意。建议加强长文本记忆和精确引用能力。
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