OpenAI: gpt-oss-20b 在「学生自评润色优化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-20b
• 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：83.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：83.8 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：

在本学期的学习与生活中，我感到自己付出了较大的努力。虽然偶尔在课堂上会分心，但与以往相比，专注度已显著提升。数学成绩有所提升，由原先的七十多分提升至八十多分，整体表现尚可。语文方面，阅读理解仍需加强；在做题时常感到文章内容难以把握，作文水平亦属一般。英语学习中，单词记忆较为稳固，但语法运用仍存在混淆，完形填空题目错误率偏高。体育课我十分热爱，跑步等项目均积极参与。与同学相处融洽，未出现明显矛盾。针对下学期，我将进一步努力，尤其在语文与英语方面投入更多时间，力争提升成绩。综上所述，我给本学期的自我评价打七十五分。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体完成了润色任务，原文信息保留完整，口语化表达基本得到改善，语气较为积极。主要不足在于结构层次不够清晰，未采用分段标题等方式增强可读性，整体呈连续叙述形式；部分书面化转换不够彻底，语言精炼度与参考答案仍有差距。综合来看，属于合格偏上的润色结果，但与优秀水平尚有一定距离。 【GEMINI】模型在内容准确性和语言润色方面表现出色，成功将口语转化为正式书面语，且语气把握精准。唯一的不足在于结构处理上，未能按照要求将内容分段，导致文章整体显得较为紧凑，影响了阅读的层次感。 【KIMI】该候选输出较好地完成了润色任务，完整保留了原文所有核心信息和数据，有效消除了口语化表达，语气积极正面。主要不足在于段落结构层次不够清晰，未采用明确的小标题或主题句来区分不同板块，导致结构性稍弱；个别用词仍有优化空间。整体而言是一份合格的润色结果，但在结构组织上距离优秀标准尚有差距。

进阶难度评测结果

• 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：

**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**：展望Q4，我们将围绕业务增长与成本优化双重目标，持续推进技术架构升级与运营效率提升，确保在保持高质量服务的前提下，实现成本可持续管理，为公司整体业绩贡献更大价值。 --- **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）** - **影响评估**：日活跃用户数从8.2万提升至11.5万，显著提升用户粘性与活跃度。 2. **后端微服务架构改造（8月31日完成）** - **影响评估**：系统响应速度提升40%，极大降低了服务中断风险，提升整体业务稳定性。 3. **数据中台一期建设（7月15日完成）** - **影响评估**：各业务部门实现数据自助查询与报表生成，减少对数据团队的依赖，提升决策效率。 4. **安全合规认证（延期）** - **影响评估**：认证延迟至10月中旬，预计将进一步提升系统安全合规水平，降低潜在合规风险。 ---

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好，完成了润色任务的核心要求，语言基本达到正式商务书面语标准，两个追加要求（展望语句和影响评估标签）均有体现。主要不足在于：部分原始信息有所遗漏（延期原因、原计划时间节点、功能名称等）；影响评估标签格式与要求不完全一致；展望语句中「我们将」略显口语化；第4条影响评估内容质量稍弱。总体属于中等偏上水平的完成度。 【GEMINI】模型表现出色，不仅高质量完成了口语化到商务书面语的润色，还精准执行了所有追加约束。内容逻辑严密，数据准确，展望部分风格把握得当，完全符合专业汇报的要求。 【KIMI】该输出整体质量较高，核心数据和事实信息完整准确，语言风格基本符合商务书面语要求，两个追加功能（展望语句、【影响评估】标签）均已实现。主要改进空间在于：展望语句可更加稳重务实、减少口号化表达；【影响评估】的格式和时态处理可更统一规范；里程碑日期标注格式需保持一致性。综合评定为良好水平，满足基本使用需求。

困难难度评测结果

• 得分：— 分
• 通过状态：未通过

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「学生自评润色优化」
• 查看该模型的所有评测结果：OpenAI: gpt-oss-20b
• 浏览同维度的其他用例：「文档润色与优化」
• 返回排行榜首页