hunyuan-turbo 在「按渠道覆写模型」的评测结果

基本信息

• 模型名称：hunyuan-turbo
• 用例名称：按渠道覆写模型
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：渠道连接与消息路由

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：

我希望 Telegram 渠道使用「claude-3-5-sonnet」，而 Discord 保持默认模型，请告诉我应该在配置文件中修改哪个部分？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别需要修改的配置文件通常为「config.yaml」或「channels.yaml」
2. 指出需要在「channels」配置项下的「telegram」分支中添加「model_override」或「model」字段
3. 明确说明 Discord 渠道无需额外配置即可继承全局设置

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：67.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：67.0 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：

要在配置文件中设置 Telegram 渠道使用「claude-3-5-sonnet」模型，同时保持 Discord 使用默认模型，您需要找到配置文件中与渠道相关的部分，并进行相应的修改。以下是一般的步骤： 1. **打开配置文件**：首先，找到并打开您的配置文件，通常这个文件会包含有关不同渠道设置的指令。 2. **查找渠道设置**：在配置文件中，找到定义不同通讯渠道（如 Telegram 和 Discord）的部分。 3. **修改 Telegram 渠道模型**：在 Telegram 渠道的设置中，找到模型相关的指令，并将其修改为「claude-3-5-sonnet」。例如，如果配置文件使用的是类似以下的格式： ``` channels: telegram: model: default_model discord: model: default_model ``` 您需要将 Telegram 部分的 `model` 修改为 `claude-3-5-sonnet`： ``` channels: telegram: model: claude-3-5-sonnet discord: model: default_model ``` 4. **保存并关闭配置文件**：完成修改后，保存并关闭配置文件。 5. **重启服务**：为了使更改生效，您可能需要重启相关的服务或系统。 请注意，具体的配置文件格式和指令可能会根据您使用的具体系统或软件有所不同。如果您不确定配置文件的具体位置或格式，可以参考相关文档或联系技术支持获取帮助。 如果您需要进一步的帮助，请提供更多的上下文或配置文件的详细信息，以便我能给出更准确的指导。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型回复方向基本正确，能够给出在 channels.telegram 下添加 model 字段的建议，但存在明显不足：未能准确指出配置文件名（config.yaml），对 Discord 继承全局默认模型的机制理解有误（错误地为 Discord 也设置了 model 字段），且回复内容冗余，缺乏对 OpenClaw 特定架构的针对性说明。整体质量中等偏下，未能充分体现对该系统渠道级模型覆写逻辑的理解。 【GEMINI】模型表现优秀，准确理解了 OpenClaw 的配置逻辑，并给出了清晰、可操作的指导。虽然未直接点名「config.yaml」文件名（使用了通用的描述），但其提供的配置示例完全符合要求，能够有效解决用户的问题。 【KIMI】该模型生成结果未能准确理解 OpenClaw 的配置机制，核心错误在于未识别「config.yaml」文件名、未阐明「局部优于全局」的覆写原则，且对 Discord 继承行为的描述存在误导。回复虽结构完整但信息密度低，冗余内容过多，关键配置细节模糊。整体表现低于及格线，未能满足用户对精确配置指导的需求。

进阶难度评测结果

• 得分：64.2 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：

是的，将 Slack 的模型改回「gpt-4o」应该可以立即恢复 Slack 机器人的响应。至于 WhatsApp，由于它使用的是不同的模型（「gpt-4o」），更改 Slack 的模型不会影响 WhatsApp 的功能。您可以放心进行更改。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型回答在隔离性方面给出了基本正确的结论，但在故障诊断方面严重不足——完全未提及 Provider 缺失这一核心问题，也没有建议重启或 reload 等操作。整体回答过于简短，缺乏技术深度，对用户的实际排障帮助有限。 【GEMINI】模型回答准确且逻辑清晰，能够有效解决用户的核心疑问。但在专业性建议方面，若能补充关于配置生效机制（如重启服务或 reload）的提示，将更符合「专业 AI 助手」的定位。 【KIMI】模型回答基本正确，确认了回退方案的可行性和渠道隔离性，但缺乏对 Provider 缺失这一根本原因的明确诊断，也未建议检查健康状态或执行 reload 操作，专业度和完整性略逊于参考答案。

困难难度评测结果

• 得分：26.8 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：

接下来，我会将「global」层级的「model」和「base_url」恢复为默认值，然后确保每个渠道的配置正确。这样应该可以解决当前的问题。让我来操作一下。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果极为简短且缺乏实质内容，仅表达了一个模糊的修复意图，没有进行任何有价值的故障溯源、没有提供具体可执行的修复步骤、也没有体现专家应有的专业性。与参考答案相比差距巨大，几乎没有满足任何功能要求。 【GEMINI】该模型在处理复杂回归问题时表现不佳。它未能深入分析配置文件中「全局」与「渠道」的优先级关系，也未能提供可执行的修复方案。回复内容过于笼统，缺乏对系统架构的理解，未能体现出作为 AI 专家在处理复杂故障时的溯源与决策能力。 【KIMI】该模型生成结果严重不合格。面对已经明确诊断出的复杂配置问题（全局配置污染导致渠道级联故障），模型未能提供任何实质性的故障分析、根因解释或具体修复方案。回复内容空洞、笼统，缺乏可操作性，完全未覆盖评分维度中要求的任何关键点（级联影响解释、具体修复三步、配置校验、回归成因说明等）。在困难档测试中出现如此明显的质量下滑，表明模型难以处理需要综合多层级配置理解的复杂场景。

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