glm-5-turbo 在「长文档精炼摘要」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：长文档精炼摘要
- 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：本季度围绕用户增长与产品体验优化两大核心目标推进工作，整体完成率达92%。DAU峰值突破150万，较Q2增长18%。核心功能模块重构已上线，用户满意度提升至4.3分（满分5分）。 2. 项目背景与目标：公司于2024年初启动"星辰计划"，旨在通过产品升级和市场拓展，实现年度用户规模翻倍的战略目标。Q3的阶段性目标包括：完成核心功能模块重构、拓展3个新渠道、将用户留存率提升至45%以上。 3. Q3主要里程碑完成情况：（1）核心功能重构于8月15日按期上线，涵盖搜索引擎升级、推荐算法优化和UI改版三大模块；（2）新增合作渠道4个，超额完成目标，其中与渠道A的合作带来日均3万新增用户；（3）用户留存率达到47.2%，超出目标2.2个百分点；（4）国际化版本完成东南亚市场适配，已在泰国和越南上线测试。 4. 资源投入与成本分析：Q3总投入预算680万元，实际支出652万元，节余28万元。研发人力投入42人月，测试人力投入15人月，运营推广费用230万元。与Q2相比，单用户获取成本下降12%至8.5元。 5. 风险与问题记录：（1）服务器在8月高峰期出现两次短暂宕机，累计影响时长约45分钟，已完成扩容和架构优化；（2）国际化版本本地支付接口对接进度滞后约2周，预计Q4初完成；（3）竞品在9月推出类似功能，需加快差异化迭代节奏。 6. Q4工作计划：（1）推进AI智能助手功能开发，计划11月底上线Beta版；（2）完成国际化版本在印尼和马来西亚的上线；（3）启动商业化变现模块设计，目标Q4末实现首笔广告收入；（4）将DAU目标提升至180万，用户留存率目标维持在45%以上。 7. 附件：数据支撑材料包括用户增长趋势图、渠道转化率对比表、成本结构明细表、竞品分析矩阵。 请将以上报告提炼为1-2张A4纸的长度。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出篇幅应控制在约600-1200字，相当于1-2张A4纸的正文内容
- 必须覆盖原文档全部7个章节的核心信息，不遗漏关键章节
- 保留关键数据和量化指标（如DAU、完成率、成本等具体数字）
- 输出结构清晰，具备分段或分点组织形式，便于阅读
- 语言精炼，去除冗余表述，保持专业报告风格
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.3 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：
**2024年Q3项目进展报告（摘要）** **产品运营部** --- ### 一、执行摘要 本季度围绕**用户增长**与**产品体验优化**两大核心目标推进，整体完成率 **92%**。关键指标： | 指标 | Q3实际 | Q2对比 | 目标达成 | |------|--------|--------|----------| | DAU峰值 | 150万 | +18% | ✅ | | 用户满意度 | 4.3/5 | — | ✅ | | 用户留存率 | 47.2% | — | 超目标2.2pp | | 单用户获取成本 | 8.5元 | -12% | ✅ | --- ### 二、里程碑完成情况 1. **核心功能重构**（8/15上线）：搜索引擎升级、推荐算法优化、UI改版三大模块按期交付。 2. **渠道拓展**：新增合作渠道 **4个**（目标3个），其中渠道A贡献日均3万新增用户。 3. **国际化**：东南亚版本完成泰国、越南市场适配并上线测试。 --- ### 三、资源与成本 - 总预算 **680万**，实际支出 **652万**，节余 **28万**。 - 研发42人月，测试15人月，运营推广230万。 --- ### 四、风险与问题 | 风险项 | 影响 | 状态 | |--------|------|------| | 服务器高峰期宕机（2次，共45分钟） | 部分用户短暂不可用 | ✅ 已扩容优化 | | 国际化本地支付接口滞后约2周 | 东南亚支付体验暂未完善 | ⏳ 预计Q4初完成 | | 竞品9月推出类似功能 | 差异化优势受挑战 | 🔶 需加快迭代 | --- ### 五、Q4工作计划 | 计划项 | 时间节点 | |--------|----------| | AI智能助手Beta版上线 | 11月底 | | 国际化扩展至印尼、马来西亚 | Q4内 | | 商业化变现模块设计，实现首笔广告收入 | Q4末 | | DAU目标提升至 **180万**，留存率维持45%+ | 持续 | --- *附件：用户增长趋势图、渠道转化率对比表、成本结构明细表、竞品分析矩阵（详见原文档）*
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，在结构设计和可读性方面尤为突出，表格化呈现使信息更直观易读，关键数据保留完整。主要不足是「项目背景与目标」章节（星辰计划战略背景）未单独呈现，略有信息遗漏。篇幅控制合理，整体达到专业报告摘要的水准，优于参考答案的表达形式。 【GEMINI】该模型出色地完成了长文档的精炼任务。通过表格和分点陈述，将原本3200字的报告压缩至核心要点，不仅保留了所有关键数据，还通过结构化设计显著提升了阅读效率，完全符合专业报告的输出标准。 【KIMI】候选输出是一份高质量的 executive summary，在信息完整性、篇幅控制和可读性三个维度均表现优秀。其突出特点是采用表格化信息设计，在有限篇幅内实现了高信息密度，同时保持了专业报告的语言风格。相比参考答案的传统分段文本格式，候选输出的结构化呈现更符合现代商务报告的阅读习惯，是一份完成度很高的摘要作品。
进阶难度评测结果
- 得分：90.3 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：
# 2024年Q3项目进展报告（摘要版） **编制部门**：产品运营部 | **报告周期**：2024年7月—9月 --- ## 一、核心指标达成情况 | 指标 | Q3目标 | 实际完成 | 达成率 | |---|---|---|---| | 新增注册用户 | 45万 | 48万 | **106.7%** | | 核心功能MAU | 310万 | 320万 | **103.2%** | | NPS评分 | 40分 | 待终测确认 | — | > 关键成果：V3.2全量发布，智能推荐上线后首页点击率↑17%，人均浏览时长↑2.3分钟；海外用户占比从4.1%提升至6.8%。 --- ## 二、里程碑完成进度 5项里程碑中 **2项提前、2项延迟、1项按时**。延迟项为需求冻结（+3天）和多语言支持（+5天），均未影响最终发布节点。 --- ## 三、资源与成本 - **人力投入**：156人月（研发98 / 设计18 / 测试24 / 运营16） - **总支出**：1280万元，**超预算3.2%（+40万）** - **超支原因**：多语言适配额外采购翻译与本地化服务 - **ROI**：预估LTV 2400万元，投入产出比 **1:1.88** --- ## 四、风险状态 | 风险 | 等级 | 状态 | |---|---|---| | 第三方支付接口高并发超时（影响约2.1%订单） | **中** | 处理中，已启动备用通道 | | 日韩数据合规审查滞后（可能延迟推广2-3周） | **中** | 处理中，已委托当地律所 | | 测试/生产环境差异致两次线上回滚 | 低 | ✅ 已关闭 | --- ## 五、Q4重点计划 1. **V3.3迭代**：上线AI对话助手+个性化仪表盘，11月底全量发布 2. **海外推广**：合规审查完成后启动日韩本地化运营，目标海外用户占比→**10%** 3. **稳定性攻坚**：解决支付接口问题，可用性目标**99.95%** 4. **用户增长**：Q4新增注册目标**50万**，结合年末促销与社交裂变 5. **NPS提升**：优化客服响应与产品引导，目标NPS→**45分** --- > **领导关注提示**：两项中等风险（支付稳定性、海外合规）仍在处理中，可能影响Q4海外推广节奏，建议在月度评审中重点跟踪。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型出色地完成了任务，生成了一份高质量的精炼报告。排版和语言风格非常适合管理层阅读。虽然字数略少于参考建议的下限，但考虑到其信息覆盖度和结构清晰度，这反而使其更具可读性和实用性。 【KIMI】该输出是一份高质量的管理层汇报摘要，信息完整、结构清晰、语言专业。成功将3200字原文压缩至约900字，保留了所有关键数据指标和7个章节的核心内容，风险与Q4计划重点突出。排版适合打印阅读，「领导关注提示」体现了良好的汇报意识。 minor优化建议：统一表格使用风格（里程碑部分可表格化），并单独列出附件清单以完全对应原文7章结构。
困难难度评测结果
- 得分：85.4 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：
需要说明的是，`summary.md` 已被删除，我无法恢复原始文件本身，但可以根据原报告内容重新生成一份同等质量的 markdown 版本。我现在同时处理两件事：重建 `summary.md` + 更新 `summary.docx`。 [工具调用: write summary.md] [工具调用: write summary.docx] [工具调用: ls] 两个文件均已就位： - **`summary.md`** — 按原章节结构的完整摘要备份（约1000字） - **`summary.docx`** — 金字塔原理精简版（约580字），新增「数据支撑摘要」段落，包含2-3个核心指标，总字数控制在600字以内 需要调整内容吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，准确识别并处理了矛盾指令，工具链调用完整，结构规划符合参考答案要求。主要局限在于工具调用内容未展示实际写入文本，导致摘要质量和字数约束无法完全核实，存在一定评估盲区。在可观测范围内，模型的意图理解、流程规划和工具使用均达到较高水准。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐捕捉用户意图的变更，并在处理矛盾指令时展现了良好的逻辑思维和专业素养。在工具调用和约束条件执行方面表现稳定，完全满足了任务需求。 【KIMI】该候选输出在意图追踪和矛盾处理方面表现优秀，能够诚实面对文件删除事实并提出合理重建方案。工具使用基本正确但存在优化空间（完全重写vs精确编辑）。主要不足在于内容质量无法验证——所有关键内容约束（金字塔结构、数据指标、字数限制）均依赖模型自我声明，缺乏实际生成内容的展示，导致评分存在不确定性。建议在评测时要求模型展示实际生成的文件内容或提供可验证的输出片段。
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