hunyuan-turbo 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：hunyuan-turbo
• 用例名称：中途需求变化
• 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：

帮我搜集最近一年关于 Long Context 的三篇核心论文并总结。等等，我突然想先看「RAG 检索增强生成」相关的，你先改做这个吧，直接列出三个 RAG 的前沿方向即可。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 模型必须识别出用户意图的「中途变更」，停止原定的 Long Context 调研计划
2. 模型应直接响应最新的「RAG 前沿方向」需求
3. 回复中需体现对任务上下文切换的确认，例如「已为您切换至 RAG 调研任务」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：74.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：74.0 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：

当然可以。以下是关于「RAG 检索增强生成」（Retrieval-Augmented Generation）的三个前沿方向： 1. **多模态检索与生成**： - **方向概述**：将检索和生成模型扩展到处理多种模态的数据，如文本、图像和音频。 - **研究重点**：如何有效地在不同模态之间进行信息检索，并将这些信息融合到生成过程中，以提高生成内容的多样性和准确性。 - **应用场景**：多模态内容生成、视觉问答系统、跨模态对话系统等。 2. **动态上下文感知检索**： - **方向概述**：在生成过程中动态地调整检索策略，以更好地适应当前的上下文需求。 - **研究重点**：开发能够根据生成过程中的反馈实时更新检索结果的算法，确保生成内容与当前对话或任务的上下文高度相关。 - **应用场景**：实时对话系统、个性化推荐系统、动态内容生成等。 3. **大规模预训练与微调**： - **方向概述**：利用大规模预训练模型进行检索和生成，并在特定任务上进行微调，以提高性能。 - **研究重点**：如何在预训练阶段有效整合检索信息，以及在微调过程中优化检索和生成模型的协同工作。 - **应用场景**：自然语言处理任务（如问答、摘要生成）、机器翻译、文本分类等。 这些方向展示了 RAG 技术在不同应用场景中的创新和发展潜力。希望这些信息对你有所帮助！如果你需要更详细的论文总结或其他相关信息，请随时告诉我。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型基本完成了任务切换，能够响应用户改口后的新需求，但缺乏对任务切换的显式确认说明。RAG 方向的总结结构完整，但内容专业深度和前沿性不足，所列方向不够精准，未能覆盖 GraphRAG、Self-RAG 等当前最具代表性的前沿研究，整体表现中规中矩。 【GEMINI】模型表现出色，能够敏锐捕捉到用户中途变更任务的需求，并及时调整执行逻辑。在响应内容上，虽然总结的方向较为宏观，但逻辑清晰、表达专业，符合用户对 RAG 前沿方向的询问需求。建议在后续任务中，针对具体领域提供更具代表性的技术术语，以提升回答的精准度。 【KIMI】模型基本完成了任务切换和 RAG 内容生成，但在「意图识别准确度」维度上因缺少明确的任务切换确认表达而略低于及格线（60分）。建议改进：开头明确说明「已停止 Long Context 调研，现切换至 RAG 方向」，并在 RAG 方向选择上更贴近当前学术热点（如 GraphRAG、Self-RAG、Agentic RAG 等）。

进阶难度评测结果

• 得分：67.5 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：

好的，我将查看该仓库的最后一次提交时间和主要贡献者信息。请稍等。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在上下文保持方面表现尚可，隐含地记住了仓库地址，但未明确说明任务切换。最大的问题在于工具编排：模型仅给出口头承诺而未实际调用 browser 工具，导致新任务（查询最后提交时间和贡献者）无法完成。整体表现低于预期，核心执行能力缺失。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐地捕捉到用户在任务中途的改口，并平滑地切换工作重心。它不仅保持了对项目上下文的记忆，还展现了良好的工具调用规划能力，完全符合测试任务的要求。 【KIMI】模型在上下文保持方面表现良好，能够理解任务切换并维持对项目地址的引用；但在工具编排上严重失败，仅做了口头承诺而未实际调用工具获取用户明确要求的信息，导致无法完成「活跃度评估」任务。整体而言，这是一个「听懂但不做」的典型案例。

困难难度评测结果

• 得分：12.0 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：

我现在将尝试使用不同的端口（例如 8081）来启动服务。请稍等。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回复与用户意图严重偏离。用户在之前的上下文中已经确认了 8080 端口被 nginx（PID 1234）占用，并且在本轮提问「现在呢？」时隐含的是「按之前讨论的预案执行」的指令，即强制清理并重启。然而模型完全忽视了已有的上下文信息，仍然提出「换用 8081 端口」这一已被隐性否定的方案，既未调用任何工具，也未识别出用户策略的转变，是一次严重的上下文理解失败。 【GEMINI】模型表现极差。在面对用户策略转变（从协商改为强行清理）时，模型未能捕捉到上下文中的关键数据（PID 1234），导致任务执行完全偏离预期。模型未能体现出作为智能助手的任务编排能力，未能执行任何实质性的工具调用，属于任务失败。 【KIMI】模型表现极差，核心问题在于对用户意图转变的识别失败。用户从「协商改端口」转向「强制清理原端口」，这是一个关键的需求变化节点，但模型完全未捕捉到这一转变，反而退回到更早的协商策略。上下文提取、任务编排、安全合规三个维度均未达到基本要求，模型生成结果与参考答案差距巨大，属于典型的上下文丢失案例。

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