qwen3.5-flash 在「报告章节摘要提取」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 用例名称：报告章节摘要提取
• 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 以下是文档第4章「资源投入与成本分析」的内容： 本季度项目总预算为 850 万元，实际支出 792 万元，预算执行率为 93.2%。其中人力成本占比最高，达 58%（约 459 万元），主要用于核心研发团队 32 人的薪酬及外包测试团队 15 人的费用；硬件与云服务费用占比 27%（约 214 万元），包括新增 3 台 GPU 服务器采购及阿里云 ECS 实例扩容；其余 15% 为差旅、培训及行政支出。与 Q2 相比，总支出增长 12%，主要原因是 8 月份紧急引入外包团队应对交付压力。成本节约方面，通过优化 CI/CD 流水线减少了约 18 万元的云资源浪费。 请帮我回答以下问题：这一章节中，本季度的预算执行率是多少？人力成本具体包含哪些组成部分？与上季度相比支出变化的主要原因是什么？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答预算执行率为93.2%
2. 明确指出人力成本包含核心研发团队32人薪酬和外包测试团队15人费用两部分
3. 说明与Q2相比总支出增长12%，主要原因是8月份紧急引入外包团队应对交付压力
4. 回答结构清晰，逐一对应三个问题

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：99.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：99.7 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：

[[reply_to_current]] 根据文档第 4 章「资源投入与成本分析」的内容，回答如下： **1. 预算执行率** 本季度预算执行率为 **93.2%**（总预算 850 万元，实际支出 792 万元）。 **2. 人力成本组成部分** 人力成本占比 58%（约 459 万元），具体包含： - **核心研发团队 32 人的薪酬** - **外包测试团队 15 人的费用** **3. 与上季度支出变化的主要原因** 总支出增长 12%，主要原因是：**8 月份紧急引入外包团队应对交付压力**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息提取准确性、回答完整性和表达清晰度三个维度上均表现优秀，完全符合参考答案要求。数据提取无误，三个问题均有完整回答，结构清晰易读，是一份高质量的文档信息提取回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合任务要求。不仅准确提取了所有关键数据，而且在回答结构上逻辑清晰，符合专业报告的阅读习惯，完美完成了信息提取与归纳的任务。 【KIMI】该候选输出表现优秀，准确、完整、清晰地完成了从项目报告文档中提取和归纳章节核心信息的任务。所有关键数据提取正确，三个问题逐一对应回答，结构分明易于阅读。建议在第三个问题的回答中直接补充'12%'的具体增长数字以达完美，但整体质量已非常高。

进阶难度评测结果

• 得分：91.3 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：

[调用 read 工具读取 project_report.docx] --- **1. Chapter Overview Table:** | Chapter Name | Description | |--------------|-------------| | Executive Summary | High-level overview for quick understanding by management | | Project Background and Objectives | Explains the origin, business context, and expected goals of the project | | Q3 Milestone Completion Status | Lists key planned milestones and their actual completion status for Q3 | | Resource Investment and Cost Analysis | Summarizes resource allocation (personnel, funds) with cost comparison analysis | | Risk and Issue Log | Documents identified risks and ongoing issues encountered during project execution | | Q4 Work Plan | Outlines key priorities and task arrangements for the fourth quarter | | Appendix: Supporting Data Materials | Provides supplementary data and charts to support conclusions in the main text | **2. Executive Summary Paragraph:** This Q3 Progress Report provides a comprehensive review of project performance across seven key areas, including milestone achievements, resource utilization, and risk assessment. The report highlights critical accomplishments while identifying challenges that require attention. Findings directly inform Q4 planning by prioritizing actions to mitigate identified risks, optimize resource allocation, and ensure alignment with strategic objectives. This document serves as a foundational reference for cross-team collaboration and decision-making in the upcoming quarter.

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，完整完成了两项任务：7章节英文表格准确无遗漏，摘要段落正式专业且点明Q4指导意义。与参考答案相比，章节名称翻译存在个别细微差异（如缺少「Key」），摘要未提及具体时间和部门背景，但均属小瑕疵，不影响实用价值。格式清晰，结构合理，适合直接用于商务邮件场景。 【GEMINI】模型表现优秀，准确完成了翻译和摘要任务。在处理过程中，模型虽然多余输出了「调用 read 工具」的动作提示（由于对话上下文已包含该内容），但核心交付物完全符合指令要求，语言表达专业，格式规范。 【KIMI】该候选输出整体质量良好，完成了用户要求的两个核心任务：7章节的英文表格翻译和100词内的商务摘要。翻译准确度高，格式规范，摘要语气专业。主要改进空间在于摘要的信息完整性——可更明确提及报告编制部门和各核心章节的具体内容，以提升摘要的信息密度和参考价值。

困难难度评测结果

• 得分：98.9 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：

好的，我来详细说明计算逻辑并进行重新推算。 --- ## 一、原始「73万元」缺口计算逻辑 | 项目 | 金额（万元） | 说明 | |------|------------|------| | Q3实际超支 | 23 | 323万（实际）- 300万（预算）= 23万 | | Q4追加预算申请 | 50 | 文档中明确申请用于补充人力和API适配 | | **合计** | **73** | 已发生超支 + 预期追加需求 | > 注意：这里的"73万"是把Q3已发生的超支和Q4已申请的追加预算简单相加，代表**已知的资金压力**。 --- ## 二、Q4服务器成本假设推算 ### 步骤1：确定Q4服务器预算基数 根据问题假设，Q4服务器预算与Q3相同： - Q4服务器预算 = 60万元 ### 步骤2：按Q3比例计算Q4服务器实际成本 若Q4服务器成本也超支20%： - 超支金额 = 60万 × 20% = **12万元** - Q4服务器实际成本 = 60万 + 12万 = **72万元** ### 步骤3：计算新的全年总缺口 | 项目 | 金额（万元） | 说明 | |------|------------|------| | Q3实际超支 | 23 | 已发生 | | Q4追加预算申请 | 50 | 已申请 | | Q4服务器新增超支 | 12 | 60万 × 20%（额外未覆盖的超支） | | **合计** | **85** | **新的全年总缺口** | --- ## 三、结论 - 原始缺口（73万）= Q3超支(23) + Q4追加预算(50) - 新缺口（85万）= 原始缺口(73) + Q4服务器新增超支(12) 这意味着如果Q4服务器成本继续按Q3模式超支20%，全年资金缺口将从73万扩大至**85万元**，需在追加预算评估时予以考虑。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，核心计算全部正确，推理步骤清晰完整，与上下文数据高度一致，格式规范易读。唯一的小瑕疵是在汇总表格中将「已申请的追加预算」与「额外风险超支」并列呈现，未明确区分两者的性质差异，在严谨性上略有不足，但不影响最终结论的正确性。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有复杂的计算任务，还通过清晰的结构化表达展示了完整的推理过程，完全满足了评测输入包中的所有约束条件。 【KIMI】该回答在计算准确性、上下文一致性方面表现优异，所有数字推导严谨无误，与多轮对话历史保持高度一致。推理逻辑完整清晰，分步骤展示符合用户要求。表达上结构合理、格式规范，仅在步骤细分和个别表述上有极轻微优化空间。整体为高质量回答。

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