glm-5-turbo 在「学生自评润色优化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-5-turbo
• 用例名称：学生自评润色优化
• 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 `self_review.docx` 的内容： --- 我觉得这个学期我还是挺努力的吧，虽然有时候上课会走神但是我觉得我比以前好多了。数学成绩提高了一些，从原来的七十几分到现在能考八十多分了，我觉得还行。语文的话我觉得我阅读理解还是不太好，每次做题都感觉看不懂文章在说什么，作文也写的一般般。英语的话单词背的还可以但是语法总是搞混，考试的时候完形填空老是错很多。体育课我挺喜欢的，跑步什么的我都积极参加。跟同学们相处的也还行，没有什么矛盾。我觉得下学期我要更加努力，争取把成绩再提高一下，特别是语文和英语要多花点时间。总的来说这个学期我给自己打七十五分吧。 --- 这是一位高一新生在期中总结中写的自我评语，请帮我对这段文字进行润色优化，要求： 1. 将口语化表达转为正式书面语 2. 保留原文所有核心信息和数据 3. 使段落结构更清晰，逻辑更通顺 4. 语气积极正面，符合学生自评的场景 请直接输出修改后的完整文章。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出完整的润色后文章，不得遗漏原文中的学科信息（数学、语文、英语、体育）
2. 保留关键数据：数学从七十几分提高到八十多分、自评分七十五分
3. 消除口语化表达（如'还行''一般般''老是''什么的'等），转为正式书面语
4. 文章需有清晰的段落结构，包含学习总结、各科分析、人际交往、未来计划等方面
5. 整体语气积极正面，体现自我反思与进步意愿

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.2 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：

回顾本学期的学习与生活，我总体上保持了积极进取的态度，虽仍有不足之处，但较以往已有明显进步。课堂听讲方面，我偶尔会出现注意力不够集中的情况，但整体专注度较之前有所提升，自我约束意识逐步增强。 学科表现方面，各科呈现出不均衡的特点。数学取得了一定进步，成绩由原来的七十几分提升至八十多分，说明基础知识的掌握有所改善。语文方面仍存在较大提升空间，阅读理解是我的薄弱环节，对文章主旨和深层含义的把握不够准确；作文水平目前处于中等，在立意和表达上还需进一步锤炼。英语学科中，词汇积累方面表现尚可，但语法知识的运用不够熟练，时常出现混淆的情况，导致完形填空失分较多。 课外活动与人际交往方面，我热爱体育锻炼，体育课上积极参与跑步等各类运动项目。与同学之间相处融洽，关系和谐，未发生任何矛盾。 展望下学期，我将以更高的标准要求自己，在保持现有优势的基础上，着重在语文和英语两门学科上投入更多时间与精力，争取实现整体成绩的进一步提升。综合评估本学期的表现，我给自己打七十五分。

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，在原意保留、语言书面化、结构逻辑和语气适配四个维度均表现出色。口语化表达被全面、自然地转化为正式书面语，关键数据完整保留，段落结构清晰，语气积极且符合学生自评场景。与参考答案相比，未采用小标题形式，但段落划分同样清晰，且在语言表达的细腻度上（如「在立意和表达上还需进一步锤炼」「自我约束意识逐步增强」）甚至略有超越。整体而言是一篇高质量的润色输出。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅在语言层面实现了从口语到书面语的平滑过渡，还通过合理的段落结构增强了文章的逻辑性。内容覆盖全面，准确传达了原文意图，语气把握精准，是一篇高质量的润色范本。 【KIMI】该候选输出是一篇质量较高的润色成果，完整保留了原文所有核心信息和数据，口语化表达转换彻底，结构清晰、逻辑顺畅，语气积极正面且符合高中生身份。与参考示例相比，在分段方式上略有不同（体育与人际合并、结尾评分未独立成段），但不影响整体质量。建议在结构划分上可更贴近参考示例的模块化呈现，以增强可读性。

进阶难度评测结果

• 得分：95.2 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：

--- 【执行摘要】 本季度项目整体运行良好，各项既定目标基本达成。在用户增长方面，Q3新增用户12.8万，环比增长23%，超额完成KPI指标。但在成本控制方面存在一定偏差，主要由于服务器扩容支出超出预期，实际成本较预算超支约15%。当前项目团队共28人，其中研发人员18人。综合而言，Q3项目推进成效显著，但Q4需进一步加强成本管控力度。 展望Q4，团队将在巩固现有成果的基础上，重点推进成本优化与安全合规闭环，确保年度战略目标稳步落地，持续为业务增长提供坚实支撑。 【Q3 主要里程碑完成情况】 1. **用户端APP 2.0版本上线（9月12日完成）**——本版本新增智能推荐、个性化首页等核心功能，用户体验显著提升，日活跃用户数由8.2万增长至11.5万。 【影响评估】核心产品体验升级直接驱动用户活跃度跃升，为后续商业化转化奠定基础。 2. **后端微服务架构改造（8月31日完成）**——将原有单体架构拆分为12个独立微服务模块，系统响应速度提升40%，此前频繁出现的系统崩溃问题已基本解决。 【影响评估】系统稳定性与性能的实质性改善，有效降低了因故障导致的用户流失风险。 3. **数据中台一期建设（7月15日完成）**——搭建统一数据分析平台，实现各业务部门自主查询数据与生成报表的能力，有效降低了对数据团队的依赖。 【影响评估】数据获取效率的提升显著缩短了各业务线的决策周期，赋能一线运营。 4. **安全合规认证（延期）**——原计划8月底完成，因第三方审计机构排期紧张，预计延至10月中旬完成。 【影响评估】认证缺失期间业务拓展可能受到合规侧约束，需在Q4优先推动闭环。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量较高，完整满足了原始润色要求和两个追加要求。数据保留准确，语言风格转化到位，展望语句稳重得体，【影响评估】内容有实质业务价值而非流于形式。唯一值得注意的是将「8月底」具体化为「8月31日」属于主动推断，在严格的文档润色场景中应保持原文表述。整体而言是一份高质量的商务文档润色输出。 【GEMINI】模型表现出色，不仅高质量完成了口语化转书面语的任务，还精准执行了所有追加约束。内容专业、数据准确、格式规范，完全达到了高质量商务文档的撰写标准。 【KIMI】该输出整体质量较高，完整满足了用户的核心需求。数据保留准确无误，语言风格正式得体，两个追加要求（展望语句和影响评估标签）均得到落实。展望语句风格稳重，适合高层汇报场景；影响评估内容贴合业务实际，体现了对业务价值的理解。 minor improvements 包括：部分术语可更平实（如「闭环」「合规侧约束」），日期表述可更正式（「Q4」→「第四季度」）。总体而言是一份合格的商务文档润色成果。

困难难度评测结果

• 得分：86.9 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：

```markdown # 2024年第三季度项目进展报告 **编制部门：产品运营部** ## 一、执行摘要 Q3核心产品用户规模增长15%（环比数据待补充），营收略超预期。产品2.0版本于8月中旬上线，里程碑完成率约85%（环比数据待补充）。本季度实际支出约280万元，较预算节约约6.7%（环比数据待补充）。 ## 二、项目背景与目标 本项目于年初经管理层批准启动，核心方向是拓展产品线、触达更广泛的用户群体。Q3我们为自己设定了三个明确目标：（1）用户规模突破150万；（2）产品2.0版本完成开发并顺利上线；（3）运营成本控制在预算的90%以内（环比数据待补充）。 ## 三、Q3主要里程碑完成情况 回顾这个季度，团队的努力令人欣慰。7月全力投入产品2.0的研发攻坚；8月中旬成功上线，虽较原计划延后约两周（因测试阶段发现技术问题需修复），但产品质量得到了有效保障。9月的用户增长专项活动成效突出，新增用户约20万。整体里程碑完成率约85%（环比数据待补充），展现了团队扎实的执行力。 ## 四、资源投入与成本分析 本季度实际支出约280万元，较300万元预算节约约6.7%（环比数据待补充）。资源分布方面：人力成本占比约60%（环比数据待补充），服务器及云服务费用占比约25%（环比数据待补充），市场推广费用占比约15%（环比数据待补充）。每一分投入都指向了明确的业务目标，团队在成本管控上展现了良好的纪律性。 ## 五、风险与问题记录 我们坦诚面对当前挑战： （1）竞品近期动作活跃，这既是压力也是动力，团队正加快迭代节奏。【影响等级：高】【当前状态：已启动】 （2）核心研发人员存在流失风险，人才梯队建设已列入优先事项。【影响等级：高】【当前状态：规划中】 （3）高峰时段服务器偶发性能瓶颈，架构优化方案正在推进中。【影响等级：中】【当前状态：已启动】 问题不可怕，关键在于我们正在积极行动。 ## 六、Q4工作计划 展望Q4，我们满怀期待：（1）持续打磨产品体验，全力提升用户留存率；（2）启动产品3.0版本的前期规划，为明年蓄力；（3）加大市场推广力度，目标是Q4末用户规模突破200万；（4）组织一次团队建设活动，让并肩作战的伙伴们充充电。我们相信，最好的成绩永远在下一个季度。 ## 七、致谢 感谢每一位团队成员在这个季度里的全力以赴与默默付出，是大家的默契协作让这些成果成为可能。期待我们继续并肩前行，在Q4创造更多值得骄傲的成绩。 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在内容质量层面表现优秀：风格双轨切换准确，多项约束基本全部满足，核心数据完整保留，语言流畅自然。最大缺陷是未调用write工具写入文件，仅以markdown代码块输出，未完成任务的核心操作步骤，导致工具调用维度得分偏低，拉低了整体表现。 【GEMINI】模型表现非常出色，完美理解并执行了所有复杂的指令约束。在风格切换、数据标注、格式规范以及内容完整性方面均达到极高水准，是一份高质量的商务报告润色范例。 【KIMI】该候选输出在风格双轨执行、多约束满足、数据保留和语言质量方面表现优秀，准确完成了口语化文本到「执行摘要纯客观+其余章节专业温暖」的双风格润色，所有百分比数据补充了环比说明，风险条目完整标注等级和状态，致谢章节新增到位。主要不足在于未明确展示 write 工具调用，仅输出了 markdown 文本内容，在工具调用维度上未能完全满足要求。若实际运行中确实执行了文件写入操作，则该输出为高质量完成品。

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