OpenAI: gpt-oss-120b 在「报告全文校对纠错」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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 用例名称：报告全文校对纠错
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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` 摘要： **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 以下是文档正文中的一段内容，请帮我详细检查是否有误并润色： "本季度项目总体进展顺利，截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比增涨32.6%。但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月中询才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加所制。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别并修正文中的错别字（如"增涨"应为"增长"、"9月中询"应为"9月中旬"、"所制"应为"所致"）
- 逐一列出发现的错误，说明错误类型和修正建议
- 对整段文字进行语言润色，提升书面表达质量
- 润色后保持原文核心数据和语义不变
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：91.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：91.8 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：
以下是对原文的错误检查与润色建议，随后给出润色后的完整段落。 ### 1. 错误与不妥之处 | 原句 | 问题 | 说明 | |------|------|------| | “截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。” | “完成率达到75%”与前文“9个”不对应（9/12 = 75% 正确，但表述略显冗余） | 可略作简化或保留数字说明。 | | “新增用户数较上季度环比增涨32.6%。” | “增涨”重复，建议使用“增长”。 | 用词更精准。 | | “原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月中询才最终上线。” | “中询”显然是笔误，正确应为“中旬”。 | 修正错别字。 | | “成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加所制。” | “所制”使用不当，常用表达为“所致”。 | 用词更符合官方报告语气。 | | “下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。” | “下季度”与前文的“Q3”对应不明确，建议使用“Q4”。 | 与章节标题保持一致。 | ### 2. 润色要点 1. **保持报告语言的正式、客观**，适当使用专业术语。 2. **数字表达统一**（如使用“万元”或“元”，避免混用）。 3. **逻辑衔接顺畅**，使用适当的转折词或因果词。 4. **避免口语化**（如“所制”改为“所致”）。 ### 3. 润色后文本 > 本季度项目总体进展顺利。截止 9 月底，已完成年初制定的 12 项里程碑中的 9 项，完成率 75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数环比上季度增长 32.6%。 > 但数据中台建设进度略有延迟，原计划 8 月底完成的 API 接口联调工作推迟至 9 月中旬才最终上线。 > 成本方面，Q3 实际支出为 287.4 万元，较预算超支约 3.2%；超支主要源于服务器扩容及临时外包人员费用的增加。 > Q4 我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年 KPI 顺利达成。 --- 如有其他章节需要检查或进一步的格式排版需求，请随时告知！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，完整识别了全部三处错别字并给出清晰的表格式说明，润色后文字专业性和流畅度明显提升，核心数据和语义保留完整。主要扣分点在于润色时引入了「截止」这一新的用词错误（应为「截至」），以及分段处理略显碎片化。总体而言，该输出超出了基本要求，达到了较高的校对润色水准。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完整识别了所有错别字，还提供了清晰的错误分析表格。润色后的文本专业度高，逻辑衔接流畅，且完美保留了原文的关键事实与数据，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出在错别字识别方面表现良好，成功定位了三处关键错误，但出现了「截至/截止」的反向修正失误。润色质量整体达标，采用了清晰的分段结构和规范的商务用语，但部分修改略显过度（如数字空格、分号使用）。原意保留方面，所有关键数据和核心事实均得到维护，仅存在轻微的语气调整。建议模型在修正前更仔细核对原文用词的正确性，避免将正确表达改为错误形式。
进阶难度评测结果
- 得分：88.2 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：
**逐条错误清单** | 序号 | 原文错误 | 错误类型 | 建议修改 | |------|----------|----------|----------| | 1 | “7月中询与备选供应商” | 拼写/用词错误 | “7月中旬与备选供应商” | | 1 | “签定正式协议” | 用词略显口语 | 保持不变（较正式） | | 2 | “孰悉业务” | 拼写错误 | “熟悉业务” | | 2 | “进行弥补” | 表达不够精准 | “进行补充”或“进行补足” | | 3 | “增涨” | 拼写错误 | “增长” | | 3 | “已介入进行费用审核” | 冗余表述 | “已介入费用审核” | | 4 | “不一至” | 拼写/用词错误 | “不一致” | | 5 | “在8月份发生调整” | 用词略显累赘 | “于8月进行调整” | | 5 | “重新进行合规评估” | 表述可更简练 | “重新评估合规性” | --- ## 润色后的完整第5章（保持正式书面语、语言简洁严谨） **第5章 风险与问题记录** 本季度项目推进过程中，出现以下主要风险和问题： 1. **供应链延迟风险** 由于上游供应商产能不足，关键零部件的交付时间延后约 2 周。项目组已于 7 月中旬与备选供应商取得联系，但尚未签订正式协议。预计该风险将在 Q4 初期继续影响生产排期。 2. **人员流动问题** Q3 期间，核心研发团队有 3 名高级工程师相继离职，导致部分模块的开发进度受到影响。已通过内部调配与外部招聘进行补充，但新成员熟悉业务仍需一定时间。 3. **预算超支风险** 截至 9 月底，项目实际支出较原始预算超出约 12%，主要原因是差旅费用和第三方服务费用的增长。财务部门已介入费用审核，后续将加强费用管控力度。 4. **技术集成风险** 新引入的数据中台系统与现有业务系统对接过程中出现兼容性问题。技术团队已排查出主要原因为接口版本不一致，正在与中台厂商协调进行版本升级。 5. **合规风险** 受行业监管政策于 8 月的调整影响，部分业务流程需重新评估合规性。法务部已启动相关审查工作，预计将在 10 月中旬前完成初步评估结论。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，识别出大多数关键错别字并提供了结构清晰的错误清单和高质量的润色文本。主要不足在于将「签定」误判为「用词略显口语」并建议保持不变，这是一处明确的错别字（规范用法为「签订」），属于错误识别的漏判。润色文本质量良好，原意保留完整，输出结构清晰易用。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了校对任务，还通过润色提升了文档的专业度。虽然在错误列表的「签定」项中表述略有矛盾（表格写保持不变，但实际润色文本中已修正），但不影响整体高质量的输出结果。 【KIMI】该候选输出在错别字识别方面表现良好，但存在关键遗漏（「签定」未纠正）和误判（「弥补」「介入进行」被错误标记为问题）。润色质量整体达标，但部分修改反而降低了准确性或改变了原意。结构呈现清晰规范，便于阅读对照。综合表现中等偏上，主要扣分点在于对「签定/签订」这一常见易错点的遗漏，以及对部分正确表述的过度修改建议。
困难难度评测结果
- 得分：86.9 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：
**2024年第三季度项目进展报告** **作者**：产品运营部 --- ## 1. 执行摘要 本季度，我团队基本完成了年初制定的阶段性目标，整体进展符合预期。Q3期间共上线 3 个核心功能模块，用户增长达到 **12.7%**，较去年同期实现了 **翻了一番** 的增长。由于供应链问题，部分硬件采购延迟约 2 周，对项目时间线造成一定影响。总体来看，项目健康度评级为 **B+**。 --- ## 2. 项目背景与目标 本项目于 2024 年 1 月正式启动，旨在打造新一代智能客服平台。项目总预算为 **850.0 万元** 人民币，计划周期 18 个月。核心目标包括： 1. 实现 7×24 小时智能应答覆盖率 **≥ 95.0%**； 2. 客户满意度提升至 **90.0 分**（百分制）； 3. 人工客服成本降低 **40.0%**。 截至 Q3 末，各目标完成情况如下： - 覆盖率已达 **92.0%**，与目标仍有差距； - 客户满意度得分 **87.0 分**，环比提升 **3.0 分**； - 成本已降低 **32.0%**，预计 Q4 可达标。 --- ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 | 里程碑 | 计划日期 | 实际日期 | 状态 | |--------|----------|----------|------| | 智能路由模块上线 | 7月15日 | 7月18日 | 延期 3 天 | | 多语言支持 V2.0 | 8月1日 | 7月28日 | 提前完成 | | 知识库自动更新系统 | 9月15日 | 9月22日 | 延期 7 天 | | 性能压测与优化 | 9月30日 | 进行中 | 延期中 | 本季度 4 项里程碑中，1 项提前完成，2 项小幅延期，1 项仍在进行中。延期原因主要为： 1. 核心开发人员在 8 月份有 2 人离职，团队产能受到影响； 2. 第三方 API 接口变更导致适配工作量显著增加。 --- ## 4. 资源投入与成本分析 Q3 累计投入研发人力约 45 人/月，较 Q2 增长 **15.0%**。本季度实际支出约为 **230.0 万元**，其中： - 人力成本：**168.0 万元**（占 73.0%） - 云服务与基础设施：**42.0 万元**（占 18.3%） - 第三方服务采购：**20.0 万元**（占 8.7%） 截至 Q3 末，项目累计支出约为 **620.0 万元**，占总预算的 **72.9%**。按当前消耗速率，预计项目总支出将控制在 **830.0 万元** 以内，低于 **850.0 万元** 预算。但需注意 Q4 如追加人力以赶进度，可能导致超支。 --- ## 5. 风险与问题记录 | 风险编号 | 描述 | 等级 | 应对措施 | |----------|------|------|----------| | R-001 | 核心人员流失风险 | 高 | 已启动招聘，同时安排内部转岗补充 | | R-002 | 第三方接口稳定性不足 | 中 | 建立备用方案，增加熔断机制 | | R-003 | Q4 排期紧张 | 高 | 评估是否需要外包支援 | | R-004 | 数据安全合规审查 | 中 | 已提交合规材料，等待审批 | **结构化要点** - **【风险概述】核心人员流失风险** **【当前状态】** 8 月离职了 2 位资深后端，招聘正在进行中，短期内新人难以立即填补空缺。 **【建议行动】** 加快招聘进度，启动内部转岗并提供针对性培训，确保关键岗位的连续性。 - **【风险概述】第三方接口稳定性不足** **【当前状态】** 第三方 API 近期频繁变更，导致适配工作量增加，系统稳定性受到影响。 **【建议行动】** 建立备用接口方案，实施熔断机制，并与供应商建立变更预警机制。 - **【风险概述】Q4 排期紧张** **【当前状态】** 关键里程碑（性能压测与优化）仍在进行，时间窗口较为紧张。 **【建议行动】** 评估外包或增派资源的可行性，制定详细的时间补偿计划。 - **【风险概述】数据安全合规审查** **【当前状态】** 合规材料已提交超过1个月，仍在等待审批。 **【建议行动】** 主动跟进审批进度，必要时进行催促，确保合规认证按时完成。 --- ## 6. Q4 工作计划 1. **完成性能压测与优化**，确保系统支撑日均 **10 万次** 会话。 2. **提升智能应答覆盖率**，从 **92.0%** 达到 **95.0%**。 3. **启动客户满意度专项改进计划**，争取实现 **90.0 分** 以上。 4. **完成数据安全合规认证**，确保平台合规可靠。 5. **项目复盘与 2025...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，正确处理了多轮对话中的风格变更指令，准确执行了严谨正式的书面语要求，并对第6章进行了差异化处理。错别字修正、日期格式统一、金额格式补充等硬性要求基本完成，第5章结构化改写逻辑清晰。主要不足在于：（1）对非百分比数字（如金额、分数）也进行了小数点格式化，属于过度处理；（2）第5章【风险概述】标签后直接写风险名称而非描述性内容，与三段式要求略有偏差；（3）「我团队」等细节仍有改进空间；（4）修改清单末尾的「祝阅读顺利！」与正式风格不符。总体来看，模型对复杂多轮指令的理解和执行能力较强，输出质量达到较高水平。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准捕捉复杂的指令变更，并在格式统一、风格转换和结构化重组方面展现了极高的专业性。输出内容逻辑严密，完全符合高管汇报的文档规范要求。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，成功完成了从口语化原文到正式书面语的改写，正确处理了风格变更指令和第6章的例外要求，关键数据完整保留，格式统一工作基本完成。主要改进空间在于：百分比和金额的格式化存在过度处理（强制添加.0），第5章结构化改写的语言彻底性可加强，以及修改清单的细节透明度可提升。综合表现良好，达到高管汇报文档的质量标准。
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