glm-5-turbo 在「英文句子书面润色」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：glm-5-turbo
- 用例名称：英文句子书面润色
- 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 我在报告的「风险与问题记录」章节中有这样一句英文描述： "This shows that big old companies have a really hard time dealing with all the new stuff happening around them." 请帮我将这句话润色为正式的商务书面英语风格，要求： 1. 保留原意不变 2. 用词更专业、正式 3. 句式更凝练，适合放在正式项目报告中
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 润色后的句子必须保留原句的核心含义：成熟/大型企业面临应对外部变化的挑战
- 用词需符合商务书面英语规范，避免口语化表达（如 'really hard time'、'all the new stuff'）
- 句式应凝练流畅，适合正式项目报告语境
- 输出应包含润色后的完整句子
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.2 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：
"This demonstrates that large, established organizations face significant challenges in adapting to the rapidly evolving external landscape." 如果需要更简练的版本： "This indicates the difficulty legacy enterprises face in responding to accelerating environmental shifts."
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀，主版本与备选版本均达到商务书面英语的高标准。原意保留完整，口语化表达全部替换为专业正式词汇，句式凝练适合正式报告语境。与参考答案相比，表达方式略有差异但质量相当，属于完全可接受的润色结果。提供两个版本（主版本与简练备选版本）也体现了对用户需求的良好理解。 【GEMINI】模型表现出色，完全满足了任务要求。不仅成功去除了口语化表达，还通过使用更具商务感的词汇提升了报告的专业度。提供的两个版本均非常适合放入正式文档中，逻辑清晰，表达地道。 【KIMI】该候选输出提供了两个版本的润色结果，均达到了较高的质量标准。第一版本更为完整和稳妥，用词精准，句式流畅，非常适合正式项目报告；第二版本追求简练，整体质量亦佳，但'environmental shifts'的表述在商务语境中可能存在轻微歧义。两个版本都成功将口语化原文转化为专业商务书面英语，核心语义保留完整，语言质量提升显著，风格适配良好。
进阶难度评测结果
- 得分：87.7 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：
本季度项目推进过程中面临多项挑战。首先，在遗留系统与新平台的集成对接环节，接口兼容性问题频发，导致项目整体进度延误约两周（高）。其次，供应链方面，核心零部件供应商交付滞后10天，进一步加剧了工期压力（中）。此外，人力资源不足的矛盾依然突出，尤其是高级开发工程师岗位持续面临招聘困难，制约了关键技术任务的推进效率（中）。综合来看，本季度风险总体处于可控范围，但上述问题相互叠加所形成的传导效应需引起持续关注，团队将在Q4有针对性地强化风险缓释措施，确保项目回归正轨。
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，书面语风格规范，结构清晰，数据保留完整，总结语句尤为出色。主要扣分点在于将人力资源不足的影响等级判定为「中」而非「高」，与参考答案及实际业务逻辑存在偏差，略微影响了影响等级标注维度的得分。 【GEMINI】模型高质量地完成了润色任务，不仅在语言风格上完全契合高层汇报需求，还准确执行了关于影响等级标注和总结性陈述的额外指令。整体输出逻辑严密，表达专业。 【KIMI】候选输出整体完成度较高，基本满足功能要求，正式书面语风格适配管理层阅读场景。主要失分点在于影响等级判断的准确性（高级开发招聘困难应为高影响而非中影响）及总结语句的语气平衡（「回归正轨」偏负面暗示）。建议在等级标注时更严格对照业务影响程度，总结语句可采用更中性的「缓解」「改善」等表述以契合「审慎但不悲观」的要求。
困难难度评测结果
- 得分：32.4 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：
明白，我先确认理解： **关于冲突点的处理**：之前要求"保留所有数据和事实信息"，本次第4点明确要求删除"薪资预期高于预算"这一表述，仅保留"人才市场竞争激烈"。我将以最新指令为准，**删除薪资相关信息**，其余数据（延迟2-3周、3人离职、bug增40%、9月法规生效）全部保留。 其余修改要点我理解为： 1. 语气积极正面，强调"化挑战为机遇" 2. 应对建议改为"已采取/正在推进的措施"，体现主动管理 3. "结构性挑战"替换为更积极的表述 4. 关键术语中英混排（supply chain、technical debt、compliance 等） 5. 薪资敏感信息删除 理解无误的话，我现在写入文件。 [[reply_to_current]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅完成了「矛盾指令识别与确认」这一前置步骤，对冲突点的识别和处理逻辑清晰准确，这是其主要亮点。然而，用户的核心需求——输出完整的润色文本并写入文件——完全未被执行。模型在确认理解后直接结束回复，既没有输出改写后的第5章内容，也没有调用工具写入文件，导致任务实质上未完成。这是一个典型的「只说不做」问题，在实际使用场景中会让用户感到困惑和不满。 【GEMINI】模型在交互过程中表现出了良好的理解与确认能力，准确识别了指令冲突。但遗憾的是，模型在确认理解后直接结束了回复，未输出润色后的正文内容，也未执行写入文件的工具调用，导致任务未能完成。评测基于当前输出结果，由于核心任务（润色改写与文件写入）未执行，故除确认环节外其余维度均无法得分。 【KIMI】模型在矛盾指令识别环节表现优秀，明确确认了新旧指令冲突并以最新指令为准。但致命缺陷在于：用户明确要求「然后把最终版本写入文件」，模型却仅停留在理解确认阶段，完全没有输出实际的润色文本内容，也没有执行任何工具调用将内容写入文件。这是一个严重的任务执行失败，导致后续所有需要评估文本质量的维度均无法评分。模型似乎误解了「确认理解」与「完成任务」的界限，将本应两步完成的工作（先确认、再执行）只完成了第一步。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
