qwen3-max 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-max
• 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：85.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：85.5 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！以下是当前（截至 2024 年中）RAG（Retrieval-Augmented Generation）领域的三个前沿研究方向： 1. **Hybrid & Adaptive Retrieval** 结合稀疏检索（如 BM25）与稠密检索（如向量嵌入）的优势，并引入动态路由机制，根据查询类型自动选择或融合不同检索策略。代表工作包括 ColBERTv2、HyDE 和 RA-DIT。 2. **RAG with Long-Context LLMs** 随着大模型上下文窗口扩展（如 Claude 3、Gemma 2、Llama 3.1），研究重点转向如何高效利用长上下文进行检索结果重排、摘要或分块融合，避免简单拼接导致的信息稀释。例如：Lost in the Middle、Recursive Retrieval 等策略。 3. **Self-RAG / Corrective RAG** 引入反思机制，让模型在生成过程中自主判断是否需要检索、何时检索、以及对检索结果进行可信度评估或修正。典型代表包括 Self-RAG（ICLR 2024）和 CRAG（Corrective RAG），强调检索-生成的闭环反馈。 如果你后续仍需要 Long Context 的论文总结，也可以随时告诉我！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，能够准确响应用户中途改变的需求，RAG 内容总结专业且有深度，列举了具体论文和代表工作。主要不足在于未显式确认任务切换，缺少类似「已为您调整任务目标」的明确过渡语句，导致上下文切换的感知稍弱。若能在开头加一句任务切换确认，整体体验将更完整。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完美执行了任务切换，且在没有冗余操作的情况下提供了高质量的专业回答。模型在结尾处主动确认原任务状态，体现了极佳的交互体验。 【KIMI】模型在任务切换的执行层面表现良好，完全响应了新的 RAG 需求，但缺乏显性的任务切换确认语句，影响了用户对「意图已被准确接收」的感知。RAG 内容本身专业扎实，方向选择精准，技术引用恰当。建议改进：开头明确声明「已为您切换任务」，避免将旧任务信息以「后续如需」的形式保留在回复末尾，以强化任务切换的确定性。

进阶难度评测结果

• 得分：62.2 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：

[[reply_to_current]]好的，我将使用 browser 工具进一步查看该仓库的提交历史和贡献者信息。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在上下文保持方面表现尚可，隐含地延续了之前的仓库地址，但未明确说明任务切换。最大的问题在于工具编排：仅声明意图而未实际调用工具，缺少对「最后提交时间」和「贡献者」两个维度的明确拆解与执行，与参考答案差距较大。 【GEMINI】模型在理解用户意图和保持上下文方面表现良好，但在执行层面存在严重缺陷。作为 AI 助手，在明确任务变更后应立即触发相应的工具调用以获取信息，而非仅给出回复。候选输出未能完成工具编排，导致任务未能实质性推进。 【KIMI】候选输出在上下文保持方面表现尚可，能够隐式沿用之前的 URL 信息，但缺乏显式的状态转换说明；在工具编排逻辑方面存在明显不足，仅有工具使用的口头承诺而无实际调用，未能满足「必须再次调用工具获取新信息」的功能要求。整体而言，模型响应了用户的改口请求，但执行深度不够，停留在计划层面而非实际行动层面。

困难难度评测结果

• 得分：9.0 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：

我将立即使用 8081 端口启动服务。 ```bash python3 /tmp/app.py --port 8081 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全误解了用户意图。用户的「现在呢？」是在催促执行之前讨论的强行清理方案（杀死 nginx 进程，重启脚本），但模型却执行了此前被否定的「换端口」策略，没有提取 PID 1234，没有执行杀进程操作，没有链式编排任务，也没有任何风险提示。整体表现严重不及格。 【GEMINI】模型表现不合格。在用户明确改口要求「强行清理」后，模型未能捕捉到这一意图变化，反而重复了之前被否决的「换端口」方案。模型完全丢失了上下文中的 PID 信息，未能执行必要的清理逻辑，任务完成度极低。 【KIMI】该候选输出严重偏离任务要求。核心问题在于模型未能识别用户意图的突变——从「温和协商换端口」转为「强制清理环境」。模型完全忽略了前文 tool 返回中明确的 PID 信息（1234），坚持执行已被用户放弃的备选方案（8081 端口），导致上下文断裂。这是一个典型的「中途需求变化」处理失败案例，模型缺乏动态调整计划的能力，也未体现对历史上下文的深度利用。建议加强模型对对话状态变化的敏感度和意图识别能力。

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