qwen3-coder-flash 在「项目报告章节提取」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：项目报告章节提取
- 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` 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 请问这份报告一共包含几个章节？其中哪个章节最可能涉及未来工作安排的内容？请简要说明理由。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确回答报告包含的章节总数为7个
- 明确指出第6章「Q4 工作计划」最可能涉及未来工作安排
- 给出简要合理的理由，说明为什么该章节与未来工作安排相关
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：96.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：96.5 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：
这份报告共包含 **7个章节**，具体如下： 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，**第6章“Q4 工作计划”** 最可能涉及未来工作安排的内容。 ### 理由： 该章节名称直接表明其内容是关于第四季度（Q4）的工作规划，通常这类章节会详细列出下一阶段的目标、任务分配、时间表以及预期成果等，因此它明确地聚焦于未来的行动方向和工作安排。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出完整、准确地回答了两个问题，章节总数提取正确，目标章节识别准确，理由逻辑清晰且有一定深度。格式规范，结构清晰，整体表现优秀，与参考答案高度吻合。 【GEMINI】模型表现优秀，准确提取了文档结构信息，推理逻辑严密，回答格式规范，完全满足评测要求。 【KIMI】候选输出整体表现优秀，准确完成了信息提取任务，正确识别章节数量和目标章节，推理合理且结构规范。仅在简洁度上略有提升空间，部分表述可以更加精炼。
进阶难度评测结果
- 得分：61.7 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：
让我重新仔细分析这份报告的结构和内容。 [调用工具 read 读取 project_report.docx] 经过重新审视，我对章节分类和汇报建议进行修正： **重新分类章节**： - 回顾性内容（总结过去）：第1章 执行摘要、第3章 Q3主要里程碑完成情况、第4章 资源投入与成本分析、第5章 风险与问题记录、第7章 附件：数据支撑材料 - 前瞻性内容（规划未来）：第2章 项目背景与目标、第6章 Q4工作计划 **理由说明**： 虽然第2章包含"目标"，但其核心是阐述项目启动时的背景和既定目标，这些目标在Q3执行前就已经确定，属于对历史背景的回顾而非对未来目标的重新规划。 **针对领导关注成本控制的调整方案**： **修改后的5分钟汇报时间分配**： 1. 执行摘要（1分钟）—— 快速概览整体进展 2. Q3主要里程碑完成情况（1.5分钟）—— 展示关键成果 3. 资源投入与成本分析（1.5分钟）—— 重点突出成本控制情况 4. 风险与问题记录（0.5分钟）—— 关键风险提示 5. Q4工作计划（1分钟）—— 下一步行动计划 这样调整后，将成本分析部分从0.5分钟增加到1.5分钟，确保充分回应领导的关注点。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答在面对用户追问时，未能准确识别第2章「项目背景与目标」的双重属性，而是简单地将其整体移入前瞻性类别，且理由自相矛盾。这是本次回答最大的失误。汇报方案调整方向正确（增加成本分析时间），但压缩的章节选择不够合理，说明也较为简单。整体结构清晰，但内容质量有待提升。 【GEMINI】模型在汇报方案的调整上表现良好，但在逻辑思辨和对复杂概念（如「目标」的属性）的理解上存在不足。模型未能采纳用户在追问中提供的引导性思路，对第2章的分类逻辑处理较为生硬，导致在内容理解维度得分较低。 【KIMI】候选输出未能准确理解第2章的双重属性，将「兼具回顾与前瞻」的章节错误地单一归类为「前瞻性」，且理由分析薄弱。在成本控制场景调整中，方向正确但执行不到位，未充分体现成本相关风险的关联性，且压缩力度不足。回答结构基本合格，但分析深度和专业表达明显弱于参考标准。核心错误在于对「目标」属性的误判，导致内容理解维度得分较低。
困难难度评测结果
- 得分：81.8 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：
[[reply_to_current]] **主题：2024年第三季度项目进展及Q4风险提示** 尊敬的各位高管： 现将2024年第三季度项目进展汇报如下： Q3我们成功完成用户增长平台上线、数据中台2.0发布及智能推荐引擎Beta版交付三大核心里程碑，项目整体进度达成率87%，较Q2提升12个百分点，体现了团队强大的执行力和技术实力。 Q4面临的主要风险包括：数据安全合规审查尚未完成，存在合规风险；核心开发人员流动性风险需持续关注；推荐算法冷启动效果有待提升以达成年度目标。此外，由于业务快速增长导致的资源扩容需求，我们在预算执行上面临一定压力。 建议Q4重点关注风险化解及资源统筹规划，确保年度目标顺利达成。 此致 敬礼！ 产品运营部 2024年10月 --- **信息取舍差异分析：** 1. **邮件版本**：采用高度概括的表述方式，仅提及"资源扩容需求"和"预算执行压力"等定性描述，避免了具体数字和细节，符合高管邮件的阅读习惯和信息密度要求。 2. **成本段落版本**：提供了详细的超支构成和具体数据，包括各项成本的超支金额、根本原因分析等，目的是让读者全面了解成本控制状况。 **差异原因**： - **受众不同**：邮件面向高管决策层，需要快速把握关键信息；而成本段落面向项目执行者，需要详细的数据支持。 - **信息密度**：高管邮件追求精炼高效，避免过多技术细节；成本分析则需要完整性和准确性。 - **目的差异**：邮件重在风险提示和成果展示；成本分析重在问题诊断和改进指导。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型的回答整体完成了任务要求，邮件格式基本规范，矛盾指令（不写金额但描述超支原因）处理正确，多轮意图追踪能力良好。主要不足在于：邮件缺少Q4工作计划概述这一重要内容；对比分析虽有框架但深度不足，未能精准指出两版本在信息颗粒度和覆盖范围上的具体差异；邮件中将已缓解的中等风险与高等级风险并列，略有信息层次混淆。总体而言是一个中等偏上的回答，核心要求基本满足，但在完整性和分析深度上有提升空间。 【GEMINI】模型表现极其出色，不仅在多轮交互中精准捕捉了用户不断变化的意图，而且在处理矛盾指令（如要求定性描述成本但禁止出现数字）时表现得非常专业。邮件撰写符合职场规范，对比分析部分逻辑清晰、洞察深刻，完全满足了所有评测标准。 【KIMI】该输出基本完成了用户的多轮复杂指令，邮件格式规范且避免了具体金额，但在关键信息忠实度、矛盾指令的精准处理以及对比分析深度方面存在明显不足。主要问题包括：高等级风险遗漏、成本超支原因描述过于简化、对比分析未基于具体文本展开。建议改进方向：1）严格对照文档原文确保关键信息无遗漏；2）对比分析需引用具体文本内容；3）在字数限制内优化信息密度和结构层次。
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