qwen3.5-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：qwen3.5-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：96.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：96.0 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]] 根据您提供的文档摘要，这份报告包含 **7 个章节**： 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 --- **最可能涉及未来工作安排的章节是：第 6 章"Q4 工作计划"** **理由：** - **时间维度**：报告针对的是"2024年第三季度"进展，Q4（第四季度）是紧接着的下一个时间段，属于未来的工作安排。 - **内容性质**："工作计划"本身就是对未来工作进行规划和部署的内容，通常会包含下阶段的目标、重点任务、时间节点等前瞻性信息。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出全面、准确地回答了两个问题：章节总数为7个，且第6章「Q4 工作计划」最可能涉及未来工作安排。信息提取完全准确，推理逻辑清晰有据，结构规范易读，整体表现优秀，与参考答案高度吻合。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确提取文档结构信息并进行合理的逻辑推理。回答条理清晰，完全满足任务要求。 【KIMI】模型表现优秀，准确完成了从文档摘要中提取章节结构信息并回答问题的任务。信息提取完全正确，推理质量甚至优于参考答案，回答格式规范、条理清晰。整体符合功能要求，是一篇高质量的生成结果。
进阶难度评测结果
- 得分：76.0 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：
您说得非常对，我需要更精确地分析这个问题。让我重新审视： **关于第2章的分类修正：** | 章节 | 性质 | 理由 | |------|------|------| | 第1章 执行摘要 | 混合 | 既总结过去也概述计划 | | 第2章 项目背景与目标 | **回顾性为主** | 虽然"目标"本身指向未来，但在Q3季度报告中，这一章是**回顾当时设定了什么目标**，属于对"既定事实"的记录，而非"新的规划" | | 第3章 Q3里程碑完成情况 | 回顾性 | 已完成事项 | | 第4章 资源投入与成本分析 | 回顾性 | 已发生的支出数据 | | 第5章 风险与问题记录 | 回顾性 | 已发生或已识别的风险 | | 第6章 Q4工作计划 | **前瞻性** | 明确的未来行动计划 | | 第7章 附件 | 辅助材料 | 数据支撑 | 严格来说，只有第6章是纯粹的"前瞻性内容"。其他章节都是对过去一段时间工作情况的总结。 --- **针对领导关心成本控制的5分钟汇报调整方案：** | 顺序 | 章节 | 建议时长 | 说明 | |------|------|----------|------| | 1 | 执行摘要 | 0.5分钟 | 精简概览，快速切入主题 | | 2 | Q3主要里程碑完成情况 | 1分钟 | 成果展示，证明价值产出 | | 3 | **资源投入与成本分析** | **1.5分钟** | ⬆️ 增加至原时长3倍，详细说明成本结构、ROI等 | | 4 | 风险与问题记录 | 0.5分钟 | 简要说明当前风险及应对 | | 5 | Q4工作计划 | 1.5分钟 | 重点说明下阶段预算规划和预期收益 | **关键变化：** - 将资源投入与成本分析从0.5分钟增加到1.5分钟 - 相应压缩执行摘要和风险记录的时间 - Q4工作计划时间也略增，便于说明后续预算安排
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在结构和表达上表现较好，针对成本控制的汇报调整方向也基本正确。主要不足在于对第2章的分类修正不够彻底——虽然承认「目标」具有前瞻性，但未能将该章节明确归为「兼具两种属性」的独立类别，而是仍以「回顾性为主」收尾，与参考答案的精确分类存在差距。此外对第1章的额外改动缺乏依据。整体属于中等偏上水平的回答。 【GEMINI】模型在汇报方案的调整上表现优秀，能够敏锐捕捉用户需求并给出合理的资源分配建议。但在对第2章「项目背景与目标」的分类逻辑上，模型表现得较为保守，未能完全跳出「季度报告即全部为回顾」的思维定势，导致在分类的理论深度上略逊于参考答案。整体而言，模型具备良好的逻辑分析与方案策划能力。 【KIMI】候选输出在形式上表现较好，表格结构清晰易读。但在核心内容——第2章分类的重新审视上存在明显偏差，未能准确识别「目标」部分的前瞻性属性，而是采取了回避态度将其简单归为回顾性。方案调整部分基本达标，但针对性不如参考答案。整体而言，候选输出在「承认复杂性」方面做得不够，倾向于给出确定性的简单分类而非 nuanced 的分析。
困难难度评测结果
- 得分：89.0 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：
### 邮件草稿 **主题：2024年第三季度项目进展及Q4风险提示** 尊敬的各位领导： 现将Q3项目进展及Q4重点工作汇报如下： **一、Q3核心成果** 本季度三个关键里程碑全部达成：用户增长平台提前上线、智能推荐引擎Beta版提前交付，整体进度达成率87%，较上季度提升12个百分点。DAU峰值达478万，系统性能优化初见成效。 **二、主要问题说明** 数据中台2.0发布延迟7天，系第三方接口联调兼容性问题所致；成本略有超出，主因8月业务量激增导致服务器紧急扩容。两项问题均已纳入改进措施。 **三、Q4关键风险** 1. 数据安全合规审查尚未通过，需在11月中旬完成整改 2. 核心人员存在离职风险，已启动人才保留预案 3. Q4预算可能收紧，需进一步评估资源分配优先级 请审阅。如有指示，请随时告知。 此致 敬礼 产品运营部 2024年10月 --- ### 信息取舍对比说明 | 维度 | 邮件版本 | 第2点成本段落描述 | 取舍原因 | |------|----------|------------------|----------| | **具体金额数字** | 完全删除 | 详细列出各项预算/实际支出 | 邮件面向高管，强调结论而非细节；分析报告需支撑决策依据 | | **超支根本原因** | 一句带过"紧急扩容" | 详细说明68.75%占比及业务增长背景 | 邮件聚焦行动导向，分析报告侧重归因深度 | | **成本结构分类** | 无细分项 | 人力/基础设施/第三方服务逐项展开 | 邮件关注整体健康度，分析需定位问题来源 | | **语气风格** | 正式简练，便于快速阅读 | 详尽解释，适合内部复盘 | 受众不同决定表达密度 | **核心原则**：邮件是决策工具，突出"发生了什么+需要做什么"；分析报告是诊断工具，回答"为什么发生+如何改进"。
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，准确处理了本题最核心的矛盾指令（不写金额但要提超支原因），邮件内容忠实于文档，格式规范，对比分析有深度且逻辑清晰。主要不足在于邮件缺少明确的收件人格式字段、Q4计划概述略有缺失，以及一处轻微的信息过度解读。对比分析部分表格化呈现直观，核心原则总结到位，是本次回答的亮点之一。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了所有任务要求，还展现了极强的上下文追踪能力和对不同受众沟通策略的精准把控。在处理矛盾指令时逻辑清晰，对比分析部分体现了专业的职业素养。 【KIMI】该候选输出整体质量良好，能够完成用户多轮变更后的复杂需求，正确处理矛盾指令，邮件格式规范且简洁。主要不足在于：一是邮件中「系统性能优化初见成效」缺乏文档依据，属于轻微编造；二是未充分体现第1点扩展要求中对提前完成里程碑的深度分析；三是对比分析虽结构清晰但深度有提升空间，可更具体地指出关键数字的删除和受众心理差异。总体而言，是一份合格但非卓越的输出。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
