qwen3.5-plus-2026-02-15 在「段落润色改写」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-plus-2026-02-15
• 用例名称：段落润色改写
• 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 其中「Q4 工作计划」章节的原文如下： --- Q4我们打算做这几件事： 1. 专业技能提升：让团队的人去学一些新技术，比如大模型、数据分析啥的，提高大家的能力水平。 2. 行业前瞻研究：多关注一下行业里的新动态，看看竞品都在搞什么，然后出几篇研究报告。 3. 跨部门协作：跟技术部、市场部多沟通沟通，把信息拉通，一起推进重点项目。 4. 流程优化：把现在一些不太顺畅的工作流程理一理，提高效率。 --- 请帮我把上述「Q4 工作计划」内容润色改写，要求：将所有要点合并成一个自然段落，不要使用列表或分条列项的格式；语言风格从口语化转为正式书面语，表达专业洗练；确保语意连贯、行文流畅，同时保留原文的所有核心信息。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出必须是一个连贯的自然段落，不得出现编号列表、项目符号或分条列项格式
2. 语言风格须为正式书面语，消除口语化表达（如"啥的"
3. 搞什么
4. 理一理
5. 等）
6. 原文四个要点（专业技能提升、行业前瞻研究、跨部门协作、流程优化）的核心信息均须保留
7. 段落内部逻辑通顺，各要点之间有自然的衔接过渡，行文流畅

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：83.6 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：83.6 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：

2024年第四季度，部门将重点推进以下工作：在团队建设方面，组织成员开展大模型、数据分析等新技术的专项学习，持续提升团队专业能力水平；在行业研究方面，密切跟踪行业动态与竞品发展态势，定期输出高质量研究报告；在协同合作方面，加强与技术部、市场部的沟通联动，实现信息高效互通，共同推动重点项目落地；在内部管理方面，系统梳理并优化现有工作流程，消除冗余环节，全面提升运营效率。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在原意保留和语言质量提升两个维度表现优秀，四个核心要点信息完整，口语化表达已全面替换为专业书面语。然而，最主要的问题在于格式合规性：输出采用了「在……方面，……；在……方面，……」的并列分句结构，本质上仍是隐性的分条列项，未能真正实现将所有要点融合为一个连贯自然段落的任务要求。与参考答案相比，缺乏通过逻辑衔接词将各要点有机串联的写法，行文流畅度也因此受到影响。整体而言，该输出完成了语言风格转换的核心任务，但在格式层面未能满足题目的明确要求。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，不仅精准地将口语化内容转化为正式书面语，还通过合理的结构安排保证了段落的连贯性，完全符合各项评分标准。 【KIMI】该输出高质量完成了润色改写任务，严格遵循单一自然段落格式，彻底消除口语化表达，完整保留四大核心要点。语言专业规范，结构清晰有序。 minor improvement 空间在于衔接手段的丰富性，避免过度依赖平行结构，可增强段落的自然流动感。

进阶难度评测结果

• 得分：91.4 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：

Q4 工作计划将围绕业务增长、数据基建与组织赋能三大维度展开，旨在持续推进用户增长战略并优化获客留存全链路，同时深化数据中台能力建设，完善数据治理与可视化分析工具，夯实数据驱动的决策底座。在确保降本增效结构性改善的基础上，我们将构建体系化的团队赋能机制，以技术前沿与业务深度融合为导向，持续提升团队的专业纵深与复合能力，并前瞻性布局行业技术演进方向，深入研究智能化技术在运营领域的应用范式。与此同时，通过建立常态化的跨部门协作机制，确保战略目标的高效对齐与资源的协同调配，全面推动季度目标的稳健达成。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量良好，格式完全合规，六个核心方面基本覆盖，语言专业洗练。主要不足在于：逻辑分层不如参考答案清晰，成本效能方面的表述略显简略且归属层次模糊，开头框架式表述略显套路化。综合来看，是一篇合格偏优的输出，但在逻辑结构的精细化处理上仍有提升空间。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，不仅严格遵守了格式限制，还通过精炼的语言将原本分条列项的内容整合为逻辑严密、语意连贯的专业段落，完全符合宏观叙述的要求。 【KIMI】该输出基本完成了任务要求，格式合规、内容完整、语言专业，但在逻辑结构的显性化和层次递进方面仍有提升空间。段落尝试以「三大维度」统摄六个要点，但实际展开时维度边界模糊，过渡衔接略显生硬，导致整体连贯性不及参考示例。建议明确使用层面划分标识（如「在业务层面」「在组织层面」等），使段落结构更加清晰易读。

困难难度评测结果

• 得分：81.5 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：

第四季度，我们将以保障年度项目履约质量为核心，通过精准管控关键节点确保交付节奏稳健。团队需同步深化内功与外视，依托体系化赋能机制驱动核心竞争力迭代，并锚定产业变革赛道沉淀具有战略价值的研究成果。配合上述目标，我们将进一步完善人才梯队与激励机制，营造高效协作的组织文化，激发团队活力，从而实现业务交付与能力建设的良性循环，为公司长远战略目标的达成筑牢根基。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在格式规范和融合自然度上有所进步，基本消除了机械过渡词，行文较为连贯。但存在两个主要问题：一是字数明显不足（约130字，低于150字下限）；二是「行业前沿洞察」维度的语意覆盖较弱，仅以模糊表述一笔带过，未能清晰呈现该维度的核心内容。与参考示例相比，结构逻辑和语言层次感仍有提升空间。 【GEMINI】模型表现出色，完美响应了用户对于「去拼接感」和「宏观战略化」的需求。通过重构逻辑结构，将原本割裂的四个要点融合成了一个逻辑严密、行文自然且符合字数要求的段落，展现了极高的文本润色与重构能力。 【KIMI】该输出基本完成了任务要求，消除了明显的列表痕迹和机械过渡词，四个维度均有覆盖。但存在字数略低于下限（146字）、关键信息弱化（行业洞察的具体机制、能力建设的考核闭环）、以及部分表述仍带拼接感等问题。语言专业但偶有术语堆砌，整体达到可用水平，但距离优秀范例的自然流畅与信息完整度尚有差距。

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