OpenAI: gpt-oss-120b 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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 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：94.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：94.7 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：
**2024 年第三季度项目进展报告（摘要）** *产品运营部* --- ### 1. 执行摘要 - **整体完成率**：92% - **DAU（每日活跃用户）**：峰值 150 万，环比 Q2 增长 18% - **核心功能模块**：已完成重构并上线，用户满意度提升至 **4.3/5** ### 2. 项目背景与目标 - **星辰计划**：2024 年初启动，目标年度用户规模翻倍 - **Q3 阶段性目标**： 1. 完成核心功能模块重构 2. 拓展 3 条新渠道 3. 用户留存率 ≥ 45% ### 3. 主要里程碑（Q3 完成情况） | 里程碑 | 完成情况 | 关键成果 | |--------|----------|----------| | **核心功能重构** | 8 月 15 日按期上线 | 搜索升级、推荐优化、UI 改版 | | **渠道拓展** | 新增 4 条渠道（超额） | 与渠道 A 合作日均新增 3 万用户 | | **用户留存** | 47.2%（超目标 2.2%） | 促进用户粘性 | | **国际化适配** | 东南亚（泰国、越南）上线测试 | 为后续市场铺路 | ### 4. 资源投入与成本分析 - **预算**：680 万元 → **实际支出** 652 万元（节余 28 万） - **人力**：研发 42 人‑月，测试 15 人‑月 - **运营推广费用**：230 万元 - **单用户获取成本**：下降 12% 至 8.5 元（相较 Q2） ### 5. 风险与问题记录 1. **服务器宕机**（8 月高峰期两次，共约 45 分钟） → 已完成扩容及架构优化 2. **国际化支付接口**进度滞后约 2 周 → 预计 Q4 初完成 3. **竞品功能**9 月发布类似功能 → 需加速差异化迭代 ### 6. Q4 工作计划 | 目标 | 关键动作 | 预期完成时间 | |------|----------|--------------| | **AI 智能助手** | 开发并上线 Beta 版 | 11 月底 | | **国际化扩展** | 在印尼、马来西亚上线 | Q4 | | **商业化变现** | 设计并启动广告变现模块 | Q4 末实现首笔收入 | | **用户增长** | DAU 目标提升至 180 万，留存率维持 ≥ 45% | Q4 | ### 7. 附件（数据支撑） - 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 --- **结论**：Q3 关键目标基本达成，核心功能重构、渠道拓展与用户留存均超预期，成本控制良好。面对服务器稳定性、支付接口和竞争压力的风险，已采取相应措施。Q4 将重点推进 AI 助手、国际化深化及商业化变现，力争实现 DAU 180 万、保持高留存并实现首次广告收入。
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，完整覆盖了原文档所有章节的核心信息和关键数据，结构清晰，表格与列表的混合使用提升了可读性，篇幅控制在合理范围内。与参考答案相比，候选输出在结构呈现上更为丰富（增加了表格形式），末尾结论段落也是亮点。整体达到高质量摘要标准。 【GEMINI】该模型表现出色，不仅完美完成了对长文档的精炼压缩任务，还通过表格化处理优化了信息呈现方式，使得报告的可读性远超原始文档。信息提取准确，逻辑结构严谨，完全满足评测标准。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的文档摘要，完整覆盖了原文档7个章节的核心要点，关键数据和量化指标保留准确，篇幅控制在合理范围内，结构清晰、表格运用得当、语言专业精炼，符合1-2页A4纸报告摘要的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：88.5 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 年第三季度项目进展报告（精简版）** *产品运营部* --- ### 1. 执行摘要 - **核心目标**：用户增长 & 体验优化 - **关键成果** - 新增注册用户 **48 万**（+22% YoY） - 核心功能 MAU **320 万**（环比 +8.5%） - 完成 **V3.2** 全量发布，上线 **智能推荐** 与 **多语言（英/日/韩）** - **资源投入**：156 人月，实际支出 **1280 万元**（预算超支 3.2%） - **主要风险**：支付接口稳定性、海外合规审查进度延迟（均为中等风险） --- ### 2. 项目背景 & 目标 | 目标 | 年度 KPI | Q3 目标 | Q3 实际 | |------|----------|--------|--------| | 新增注册用户 | 180 万 | 45 万 | **48 万** | | 核心功能 MAU | 350 万 | 310 万 | **320 万** | | 产品 NPS | ≥45 | ≥40 | **≈40** | - **战略方向**：全球化布局 + 智能化升级 - **管理模式**：双周迭代、月度评审，跨职能（产品‑研发‑设计‑测试‑运营）协同 --- ### 3. Q3 关键里程碑 | 里程碑 | 计划 | 实际 | 交付状态 | |--------|------|------|----------| | V3.2 需求冻结 | 7‑15 | 7‑18 | 延迟 3 天 | | 智能推荐上线 | 8‑10 | 8‑08 | **提前** | | 多语言支持 (EN/JA/KR) | 8‑31 | 9‑05 | 延迟 5 天 | | V3.2 全量发布 | 9‑15 | 9‑14 | **提前** | | “秋季邀请赛” 活动 | 9‑20 | 9‑20 | 按时 | - **效果**：推荐模块 ↑点击率 17%，人均浏览时长 +2.3 min；多语言后海外用户占比 4.1%→6.8% --- ### 4. 资源 & 成本概览 - **人力**：研发 98 人月、设计 18、测试 24、运营 16 → **156 人月** - **费用明细** - 人力成本：980 万元 - 云/基础设施：180 万元 - 第三方服务：72 万元 - 市场推广：48 万元 - **总支出**：1280 万元 / 预算 1240 万元 → **超支 40 万元 (3.2%)** - **ROI 初估**：新增用户 LTV ≈ 2400 万元，投入产出比 1:1.88 --- ### 5. 风险 & 问题（当前状态） | 编号 | 风险描述 | 等级 | 影响 | 应对措施 | 状态 | |------|----------|------|------|----------|------| | R‑01 | 支付接口高并发超时 | 中 | 2.1% 订单受影响 | 与供应商协同优化，启动备用渠道 | **处理中** | | R‑02 | 日本/韩国合规审查滞后 | 中 | Q4 海外推广延迟 2‑3 周 | 委托当地律所加速审查，准备合规文档 | **处理中** | | R‑03 | 环境差异导致线上回滚 | 低 | 4 h 服务中断 | 完成环境一致性改造 | **已关闭** | --- ### 6. Q4 工作计划（重点） 1. **V3.3 迭代** – AI 对话助手 + 个性化仪表盘，预计 11 月底全量发布。 2. **海外正式推广** – 完成日韩合规后，目标海外用户占比 **10%**。 3. **性能/稳定性专项** – 解决支付接口问题，整体可用性目标 **99.95%**。 4. **用户增长** – Q4 新增注册 **50 万**，配合年末促销与社交裂变。 5. **NPS 提升** – 优化客服响应 & 产品引导，目标 **NPS ≥45**。 --- ### 7. 附件（供参考） - **附件 A**：Q3 用户增长趋势图 - **附件 B**：智能推荐 A/B 测试报告 - **附件 C**：多语言用户反馈汇总 - **附件 D**：费用明细清单 --- **结论**：Q3 关键目标基本达成，新增用户与活跃度均超预期，产品功能与多语言布局已落地。虽出现轻度预算超支与两项中等风险，但已制定针对性措施。Q4 将聚焦 AI 功能、海外合规与支付稳定性，确保增长与用户体验双轮驱动。 *（本摘要约 620 字，适合 1–2 页 A4 打印，便于领导快速阅读）*
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，完整覆盖了原文7个章节的核心信息，关键数据准确保留，结构清晰专业，非常适合打印后直接呈送领导阅读。主要不足在于字数略低于参考标准的800字下限（实际约620-700字），以及末尾的自注说明在正式文件中略显不妥。整体而言是一份高质量的精炼摘要，基本满足任务要求。 【GEMINI】模型表现出色，准确提取了长文档的核心信息，并以极佳的结构化格式呈现，非常适合管理层阅读。唯一的不足是篇幅略短于要求的800-1200字区间，但考虑到内容覆盖全面且无冗余，整体质量极高。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的长文档精炼摘要，完整覆盖了7个章节的核心信息，关键数据准确无误，结构化格式清晰专业，语言风格适合管理层汇报。篇幅控制在合理范围内，虽自我标注字数偏低但不影响实际可用性。整体表现优秀，可作为向领导汇报的正式材料直接使用。
困难难度评测结果
- 得分：38.5 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：
commentaryWe will write the two files.commentary{ "path": "summary.md", "content": "# 2024年第三季度项目进展报告要点摘要（备份)\n\n**核心结论**：项目整体进度达成率约 85%，关键里程碑基本完成，成本控制在预算 92% 范围内，主要风险集中在资源瓶颈与需求变更，已制定相应缓解措施。\n\n**支撑论据**\n- **里程碑完成情况**：\n - 完成用户调研报告（计划 100%），实际完成 98%；\n - 完成核心功能 A 的开发与内部测试，覆盖率 95%；\n - 完成数据平台的第一阶段搭建，系统可用率 99%。\n- **资源投入与成本**：\n - 人力投入 12 人月，实际 11.5 人月，超支 4%；\n - 预算执行率 92%，节约主要在云服务费用上。 \n- **风险与问题**：\n - 资源瓶颈导致部分功能延期；\n - 需求变更频繁影响交付节奏；\n - 已启动跨部门资源调配和需求冻结机制。\n\n**Q4 工作计划**\n- 完成功能 B 的上线与用户验证；\n- 优化数据平台性能，提升查询响应时间 30%；\n- 加强风险监控，完善应急预案。\n\n**附件数据支撑**（已在正文中引用）\n- 用户满意度评分 4.3/5；\n- 系统可用率 99%；\n- 成本节约 8 万元。\n" }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型部分识别了用户的矛盾指令并尝试恢复 summary.md，但整体响应严重不完整：完全遗漏了对 summary.docx 的编辑操作（新增数据支撑摘要、确保总字数≤600字），也未通过 ls 工具确认两个文件均存在于工作区。输出格式也存在问题，将文件内容放在 commentary channel 中而非通过正式工具调用写入。总体而言，模型只完成了用户需求的约30-40%，核心任务（更新 summary.docx）完全缺失。 【GEMINI】模型在本次任务中表现极差。不仅未能执行用户明确的「恢复文件」与「编辑文件」指令，且完全未能调用必要的工具来更新工作区环境。模型似乎陷入了某种幻觉，认为仅通过输出一段 JSON 文本即完成了任务，完全忽略了对 summary.docx 的处理及对两个文件并存的硬性要求。 【KIMI】该候选输出严重不符合任务要求。核心问题在于：完全遗漏了 summary.docx 的生成，将本应放在 docx 中的「数据支撑摘要」错误地放入了 md 文件；对用户「恢复文件」的矛盾指令毫无识别，直接重新生成；字数控制严重失准（承诺1000字实际仅400-500字）；工具链使用不完整，缺少关键的文件确认步骤。整体表现不及格，需要重新执行完整任务流程。
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