qwen3-coder-flash 在「报告术语概念问答」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：报告术语概念问答
- 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` 的内容： **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 --- **第4章 资源投入与成本分析** 本季度项目总投入预算为 580 万元，实际支出 542 万元，预算执行率为 93.4%。其中，人力成本占比 62%，外部采购占比 23%，差旅及其他占比 15%。 在成本管控方面，本项目采用了"阶梯式成本核销"机制，即各子项目按照里程碑节点分阶段提交费用核销申请，每一阶段的核销需经上一阶段审批通过后方可启动，未通过审批的阶段费用将自动回滚至项目资金池。该机制有效避免了预算超支和资金沉淀问题，使得本季度资金利用效率同比提升 12%。 --- 请问：报告中提到的"阶梯式成本核销"指的是什么意思？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确解释'阶梯式成本核销'的含义，不能编造文档中不存在的信息
- 解释需涵盖三个关键要素：按里程碑分阶段核销、上一阶段审批通过后才能启动下一阶段、未通过审批的费用回滚至资金池
- 回答应基于文档原文进行归纳总结，语言清晰易懂
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.7 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]] "阶梯式成本核销"是一种分阶段、分节点的费用管理机制，具体含义如下： 1. **阶段性提交申请**：各子项目按照预定的里程碑节点，分阶段提交费用核销申请。 2. **逐级审批**：每个阶段的核销必须经过上一阶段审批通过后才能启动，确保每一步的资金使用都经过严格审核。 3. **费用回滚机制**：如果某一阶段的核销申请未获得批准，则该阶段的费用会自动回滚到项目的整体资金池中，防止资金浪费或滥用。 4. **提升资金效率**：这种机制有助于控制预算超支，并减少资金沉淀，从而提高资金的整体利用效率。 简单来说，“阶梯式成本核销”就是一种“先审批、后支付”的精细化成本管理模式，以保障项目资金使用的安全性和高效性。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答整体质量较高，准确覆盖了文档中「阶梯式成本核销」的三个核心要素，结构清晰，语言易懂，基本忠实于原文。轻微不足在于最后的总结段落引入了少量原文未明确表述的概念（如「精细化」「安全性」），但不影响整体准确性。综合来看，这是一份优质的文档理解与术语解释回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完美覆盖了评分标准中的所有关键要素，准确理解并解释了文档中的专业术语，逻辑严密，表达专业。 【KIMI】候选答案表现优秀，准确理解并提取了文档中「阶梯式成本核销」的核心定义，条理清晰地呈现了三个关键机制要素，且忠实于原文未添加外部信息。回答结构合理、语言流畅，仅在效果描述与机制定义的区分上略有可优化空间。
进阶难度评测结果
- 得分：2.8 分
- 通过状态：未通过
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]]让我帮你分析"级联式风险传导"与"资源投入与成本分析"之间的关联，并探讨其对成本的影响。 首先，我需要先查看文档的第4章"资源投入与成本分析"的内容，然后结合第5章的风险内容进行分析。 让我先读取文档的第4章内容。 ```python exec(cmd="cat /workspace/project_report.docx | grep -A 200 '4. 资源投入与成本分析' | head -100") ``` ```python read(file="/workspace/project_report.docx") ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出完全未完成任务。模型在已经获得了第5章完整内容的情况下（对话上下文中已包含），仍然选择去重新读取文档，并且只输出了工具调用代码，没有提供任何实质性的分析内容。这是一个典型的「未完成回答」——模型没有利用已有的上下文信息直接作答，而是陷入了不必要的工具调用循环，导致用户问题完全未被解答。参考答案中要求的术语解释、跨章节关联分析、成本影响分析等核心内容均缺失。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现极差。用户在对话上下文中已经明确提供了第5章的详细内容，模型本应直接基于上下文进行总结和分析，但模型却表现得像是一个「盲目执行者」，完全忽略了已有的文本信息，试图通过工具去读取并不存在的文档内容（且使用了错误的命令格式）。模型未能体现出对上下文的理解能力，导致任务完全未完成。 【KIMI】候选输出完全没有解释「级联式风险传导」的定义。用户明确要求分析该术语与第4章的关联，但模型首先应该基于已提供的第5章内容准确解释该术语。然而模型直接跳过了术语解释，转而尝试读取文档第4章，且使用了错误的工具调用方式（试图用exec和read工具读取一个.docx文件，这在上下文中是不恰当的操作）。模型没有利用对话上下文中已经明确给出的第5章内容来解释术语，完全遗漏了核心任务。
困难难度评测结果
- 得分：28.1 分
- 通过状态：未通过
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]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅包含一个回复标签「[[reply_to_current]]」，没有任何实质性内容。模型完全未完成用户的任务要求：既没有对三个专业术语进行解释，也没有呈现两种理解的对比分析，更没有调用工具生成 glossary.md 文件。这是一个完全失败的输出，所有维度均得0分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解复杂的指令要求，在处理与文档事实有冲突的指令时表现出极高的专业性。通过对比分析不仅满足了用户的探索欲，还保持了对文档事实的严谨性。关联分析逻辑严密，工具使用规范，符合高质量 AI 助手的标准。 【KIMI】候选输出严重不合格。模型仅输出了「[[reply_to_current]]」标签，未生成任何实质内容，完全未执行用户要求的四项核心任务：（1）两种理解的对比分析、（2）三个术语的详细解释、（3）关联关系分析、（4）写入 glossary.md 文件。这是一个典型的空回复失败案例，所有评分维度均为0分。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
