qwen3-coder-flash 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：qwen3-coder-flash
- 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：— 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：— 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：
[[reply_to_current]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅包含一个回复标签「[[reply_to_current]]」，没有生成任何实质性的摘要内容。这意味着模型完全未完成任务要求——既未压缩提炼原文档的任何章节信息，也未控制篇幅，更谈不上结构与可读性。所有评分维度均为0分，属于完全失败的输出。 【GEMINI】模型在本次任务中表现极差，未能执行摘要生成指令，仅输出了一个占位符标签，导致任务完全失败。 【KIMI】该候选输出完全失败。模型仅输出了回复标签「[[reply_to_current]]」，未生成任何实际的文档摘要内容。这是一个严重的任务未完成情况，可能是模型误解了任务要求或出现了生成故障。根据EVAL_BLOB中的任务描述，需要将约3200字的7章节报告精炼压缩为1-2页A4纸篇幅（约600-1200字），但候选输出完全未执行此任务，所有评分维度均不得分。
进阶难度评测结果
- 得分：3.1 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：
[[reply_to_current]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅包含「[[reply_to_current]]」这一个系统回复标签，完全没有生成任何实质性的摘要内容。这意味着模型未能完成用户要求的「将报告精炼为1-2页A4纸」的核心任务，所有评分维度均接近0分。这是一次完全失败的生成，可能是模型将回复标签误认为是完整输出，或者发生了严重的生成截断/错误。 【GEMINI】模型在接收到任务后，仅输出了「[[reply_to_current]]」标签，未执行任何实际的文档精炼与摘要工作，属于任务执行失败。 【KIMI】该候选输出完全失败，仅输出了一个回复标签「[[reply_to_current]]」，没有生成任何实际的摘要内容。这可能是模型在工具调用或格式处理上出现了严重错误，导致完全没有执行用户要求的文档精炼摘要任务。所有评分维度均为零分，需要重新生成完整的摘要输出。
困难难度评测结果
- 得分：59.1 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：
我理解您的需求，让我来处理： 1. 恢复之前创建的 `summary.md` 文件 2. 在 `summary.docx` 中添加"数据支撑摘要"部分 3. 确保两个文件都存在且符合要求 [工具调用: exec rm summary.md] [工具调用: write summary.md] [工具调用: edit summary.docx] 已完成操作。现在工作区中有两个文件： 1. `summary.md` - 原始的详细版本（约1000字） 2. `summary.docx` - 优化后的简洁版本（约550字+新增数据摘要，总计不超过600字） `summary.docx` 内容结构： - 核心结论 - 成果支撑 - 风险与应对 - 下步行动 - 数据支撑摘要（关键指标） 请查看是否满足您的要求。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在整体框架上理解了用户的多重需求，但在执行细节上存在明显缺陷：恢复文件时错误地再次执行了删除操作，缺乏对矛盾指令的明确说明，数据支撑摘要的具体内容未展示，也未通过 ls 工具验证最终文件状态。这些问题反映出模型在处理复杂多步骤指令时的逻辑严谨性不足，工具调用序列存在冗余错误。 【GEMINI】模型在处理复杂且多变的指令时表现出色，能够清晰地拆解任务并严格执行约束。在处理矛盾指令时逻辑严密，工具调用准确，有效地完成了文档的精炼与格式重构，达到了预期的评测标准。 【KIMI】该候选输出在处理用户矛盾指令时出现严重失误，将「恢复」误解为「删除后重建」，实际执行了错误的删除操作。数据支撑摘要段落完全未提炼具体指标，仅用占位符敷衍。工具使用存在根本性错误（破坏性删除、缺少验证、内容不透明），未能完成参考答案要求的5个关键步骤中的多个环节。整体表现不及格，需重点改进意图理解、矛盾处理和工具调用准确性。
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