glm-5 在「多文件多网页汇总」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
- 用例名称：多文件多网页汇总
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：Agent 编排与恢复
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：
我需要一份关于「OpenClaw 核心架构」的简报。请结合本地文件「architecture.md」的内容和官网「openclaw.io」上的最新动态，总结出三个核心卖点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别出需要同时调用文件读取和网页抓取两个维度的信息
- 提出清晰的任务拆解计划，包括读取本地文件和访问网页
- 明确最终交付物应包含两者的综合结论
- 展现对 OpenClaw 编排能力的初步理解
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：39.5 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：39.5 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：
[[reply_to_current]] 我来帮你准备这份简报。让我先读取本地架构文档，并访问官网获取最新动态。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】候选输出过于简略，虽然态度积极，但未能展现出作为专业 AI 助手在处理复杂多源任务时应有的逻辑拆解能力。相比参考答案，它缺失了对执行流程的结构化描述，无法让用户明确感知到任务将如何被高质量完成。 【KIMI】候选输出过于简略，仅做了礼貌性回应，未能满足题目要求的同时依赖多个文件和网页结果并形成单一可交付结论的核心诉求。缺乏具体的工具调用规划，也未体现对任务目标的深入理解，整体表现不及格。 【CLAUDE】候选输出过于简短，仅表达了执行意图，缺乏对任务的结构化拆解和对最终交付物的明确规划。与参考答案相比，在工具调用的具体性、步骤的逻辑顺序以及对「单一可交付结论」目标的理解上均有较大差距，整体质量偏低，未达到及格线要求。
进阶难度评测结果
- 得分：91.95 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：
## OpenClaw v1 竞争优势总结 **致：CEO** --- ### 一、核心对比 | 维度 | OpenClaw v1 | 竞品 | |------|-------------|------| | 上下文处理 | **毫秒级压缩** | 延迟较高 | | 故障恢复 | **自动失败恢复** | 无此能力 | | 架构设计 | **插件化，可扩展** | 功能相对固定 | | 多模型支持 | 规划中 | ✅ 已支持 | | 可视化面板 | 规划中 | ✅ 已支持 | --- ### 二、技术壁垒（难以复制的核心优势） **1. 毫秒级上下文压缩** - 竞品痛点：上下文处理延迟高，影响实时交互体验 - 我们的壁垒：自主研发的压缩算法，在保持语义完整性的前提下实现毫秒级响应 - 商业价值：高频交互场景（客服、实时协作）的刚需能力 **2. 自动失败恢复机制** - 竞品痛点：任务中断需人工干预，运维成本高 - 我们的壁垒：内置状态追踪与智能重试，任务级可靠性保障 - 商业价值：企业级客户对稳定性的核心诉求，降低运维成本 **3. 插件化架构** - 竞品痛点：功能固定，定制依赖厂商排期 - 我们的壁垒：模块解耦设计，客户可按需扩展 - 商业价值：生态粘性强，定制周期短，差异化能力 --- ### 三、竞争定位建议 | 策略 | 说明 | |------|------| | **主攻方向** | 企业级高可靠场景（金融、医疗、客服） | | **差异化话术** | "稳定与速度，而非功能堆叠" | | **短期补齐** | 多模型支持（客户常见需求） | | **护城河强化** | 压缩算法持续优化，恢复机制场景化扩展 | --- ### 四、一句话总结 > **竞品胜在功能广度，我们胜在核心技术深度——毫秒级压缩与自动恢复是客户一旦用上就回不去的能力。** --- 如需进一步细化某项技术壁垒或准备客户材料，请告知。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量显著高于参考答案，在信息整合的广度与深度、结构化呈现、商业价值阐释等方面均表现优秀。完整利用了两个数据源，客观呈现竞品优势，并给出了具有决策参考价值的战略建议。主要改进空间在于简报篇幅可进一步精炼，以更贴合 CEO 快速阅读的习惯。 【KIMI】候选人输出是一份高质量的商业分析简报，在信息整合上展现了从多源数据提炼战略洞察的能力，在场景适配上精准把握了 CEO 视角的关注点（技术壁垒、商业价值、竞争策略）。对比参考答案，候选人不仅覆盖了所有关键信息点，还额外提供了竞争定位建议和补齐方向，更具实操价值。整体表现优秀，是符合甚至超越预期的交付物。 【GEMINI】该生成结果表现卓越，完美契合了任务要求。模型不仅完成了多源信息整合，更通过专业的商务视角对技术优势进行了升华，展现了极强的逻辑分析能力和场景适配能力。
困难难度评测结果
- 得分：29.75 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]] 根据已获取的数据，我来创建汇总报告：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅包含一句引导语「根据已获取的数据，我来创建汇总报告：」便结束，没有任何实质性内容。无论是失败恢复的上下文维持还是战略对齐逻辑，均未得到体现。这是一个典型的「开头即结尾」的截断式回复，与参考答案所要求的完整年度战略对齐报告相比，差距极大，几乎不具备任何评分价值。 【KIMI】该候选输出属于严重失败案例。模型在user明确要求「现在呢？」（即要求交付最终报告）时，仅给出了一个空洞的开头句就终止输出，完全没有形成任何可交付结论。预设上下文中已明确说明数据获取完成且「已准备好汇总逻辑」，但模型既没有承接这一上下文，也没有体现之前的权限恢复过程，更没有输出任何战略对齐分析或建议。两个评分维度均远低于及格线，属于典型的任务放弃或生成中断情况。 【GEMINI】模型在前期处理复杂工具调用和权限恢复方面表现出色，但在最终交付阶段出现了严重的任务执行中断。未能根据已获取的内部数据与行业趋势生成任何实质性的分析报告，导致任务完成度极低。
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