glm-5-turbo 在「报告章节内容问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-5-turbo
• 用例名称：报告章节内容问答
• 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` 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 请问这份报告中，哪个章节最可能包含项目预算和人力投入的相关信息？请说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确指出'第4章 资源投入与成本分析'是最可能包含项目预算和人力投入信息的章节
2. 给出合理的判断理由，解释章节标题与用户所问内容的对应关系
3. 回答简洁明确，不遗漏关键信息

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：99.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：99.0 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：

**第4章「资源投入与成本分析」**最可能包含项目预算和人力投入的相关信息。 理由很直接： - **"资源投入"**在项目管理语境中，核心含义就是人力投入（人员配置、工时、人力成本等）。 - **"成本分析"**直接对应预算执行情况，包括预算总额、实际支出、偏差分析等。 - 其余章节各有明确侧重：执行摘要是概述，项目背景讲来龙去脉，里程碑讲进度交付，风险讲问题，Q4计划讲未来安排——都不会把预算和人力作为主旨内容。 - 唯一可能补充相关数据的只有第7章「附件：数据支撑材料」，但那属于佐证材料，主论述仍集中在第4章。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息定位和理由阐述两个维度上均表现优秀，完整覆盖了参考答案的核心要点，并通过对比排除法进一步强化了论证，回答简洁有力，无冗余内容。 【GEMINI】模型表现优秀，准确完成了信息提取任务。回答结构清晰，逻辑论证不仅涵盖了核心章节的分析，还通过排除法增强了判断的说服力，完全符合评测要求。 【KIMI】候选输出在信息定位上完全准确，理由阐述充分且结构清晰，不仅解释了章节标题与查询内容的对应关系，还通过对比其他章节进一步强化了判断的合理性，整体质量优秀。

进阶难度评测结果

• 得分：65.7 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：

我之前的回答是严格依据您提供的文档摘要中的章节结构来回答的，摘要中列出的顺序是： 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 如果实际文档中的章节编号与摘要不一致，我可以直接读取 `project_report.docx` 原文来为您核实，需要我查一下吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在面对用户质疑时表现出了极强的原则性，能够准确捍卫事实。但在信息呈现的完整性上略有不足，若能直接列出章节列表，用户体验会更好。 【KIMI】该候选输出在核心评测点上表现不佳。模型未能坚持文档摘要中的事实（风险与问题记录为第5章），面对用户质疑时采取了模糊、退让的态度，暗示摘要可能有误并提出读取原文核实，这违背了「基于给定上下文坚持正确事实」的评测要求。同时，模型未提供完整的章节列表，信息完整性不足。整体而言，模型在「面对用户纠错时坚持事实」这一关键能力上表现不合格。

困难难度评测结果

• 得分：45.1 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：

[调用 read 工具读取 project_report.docx 全文] 我需要先实际读取文档内容才能进行准确的交叉分析，请稍等。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现较差。模型在接到复杂的多步骤任务后，仅停留在「声明需要读取文档」的阶段，没有完成任何实质性的分析工作。虽然工具调用方向正确（避免编造数据），但任务执行严重不完整：跨章节交叉分析、风险项提取、综合摘要撰写均未完成。唯一的亮点是没有重复使用已被纠正的错误数据，但这一点也仅是消极意义上的正确，而非积极完成任务。整体来看，该输出仅完成了任务的准备阶段，核心交付物缺失。 【GEMINI】模型在面对复杂任务时，表现出了良好的意图追踪和工具使用意识，能够意识到需要重新读取文档以确保数据准确。然而，模型在候选输出中仅给出了「准备执行」的声明，而没有实际完成用户要求的交叉分析和综合摘要撰写，导致任务完成度较低。建议模型在后续交互中，在调用工具获取信息后，应直接整合信息并输出最终结果，而非仅停留在准备阶段。 【KIMI】模型在纠错与意图追踪维度表现良好，已在前序轮次完成纠错。但在当前候选输出中，实质性任务完全未执行：未实际调用工具读取指定章节，未进行跨章节交叉分析，未提取风险项，也未生成200字摘要。整体处于任务启动前的等待状态，仅表达了工具调用意图而未落实，属于严重的任务未完成。

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