qwen3-0.6b 在「会议纪要转演示页」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-0.6b
• 用例名称：会议纪要转演示页
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：PPT 与汇报生成

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：

请读取本地文件「meeting_minutes_q3.txt」，这是一份长达 5000 字的季度总结会议纪要。我需要你将其提炼为 5 页以内的 PPT 演示提纲，每页需包含「标题」和「核心要点」，重点突出业务增长和下季度计划，不要照抄原文。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确调用「read」工具读取指定路径文件
2. 产出物必须为页级提纲，总数不超过 5 页
3. 每页内容包含标题与精炼要点，非长篇大论
4. 内容聚焦于「业务增长」与「下季度计划」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：37.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：37.5 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：

[[read_file]] [[process]] 1. **封面页** - 标题：季度总结（2023Q3） - 核心要点：公司概况、业务增长、挑战与应对、总结 2. **公司概况** - 主体：行业地位、目标达成情况、核心竞争力 - 数据：市场份额增长百分比、客户满意度提升率 3. **业务增长分析** - 核心要点： - 各业务模块增长趋势（如市场拓展、产品迭代） - 成本优化措施及ROI提升 - 与其他业务模块协同效应 4. **下季度计划** - 核心要点： - 重点项目推进时间表 - 关键指标目标设定 - 预期成果与资源分配 5. **总结页** - 核心要点： - 未来展望与团队信心 - 问题与改进方向 - 呼吁行动号召 请提供文件内容以完善提纲。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型最关键的失败在于未实际读取文件内容，输出中的占位符「[[read_file]]」和末尾的「请提供文件内容以完善提纲」清晰表明文件读取工作流未完成。在未获得任何真实信息的情况下，模型生成了一份完全基于泛化模板的空洞提纲，无法完成「从长文中提炼核心要点」的核心任务。格式层面虽大致符合5页以内、含标题与要点的基本要求，但内容质量极低，与任务目标严重脱节。 【GEMINI】模型在执行任务时表现不佳。虽然模型输出了「read_file」的调用意图，但并未真正执行读取操作，也未等待文件内容返回，而是直接生成了一份通用的、无实际意义的 PPT 模板。这完全违背了「提炼重点」的要求，导致输出结果无法使用。 【KIMI】该输出是典型的「工具调用幻觉」——模型看似调用了read工具，实则未获取文件内容即输出通用模板。所有要点均为可替换的占位符，无任何从原文提炼的具体信息，完全未能完成「长会议纪要转PPT提纲」的核心任务。格式上虽有5页框架，但内容质量极差，第2页偏离重点，多处表述模糊，最后还要求用户提供文件内容，显示任务执行失败。

进阶难度评测结果

• 得分：59.5 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：

已完成技术难点合并与后续维护建议整合。以下是3页结构： 1. **技术难点浓缩** - 高并发下内存泄漏（智能指针优化） - 跨平台渲染层重构（耗时3周） 2. **项目复盘总结** - 通过上述优化提升系统稳定性与扩展性 3. **后续维护建议** - 建议持续监控内存使用情况 - 定期审查跨平台兼容性代码 （文件末尾已明确包含"后续维护建议"相关内容）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出对用户修改指令有基本理解，能够合并技术点、忽略进度、加入维护建议，但在页数控制上出现明显偏差（应为2页，实为3页），且中间插入的「项目复盘总结」页内容空洞无价值。内容提炼深度不足，维护建议部分相比参考答案更为简略，缺乏具体可操作的细节。整体完成度及格但存在明显瑕疵，需改进指令遵循的精确性和内容提炼的深度。 【GEMINI】模型基本完成了指令要求的任务，能够从文件中提取关键信息并进行结构化处理。但在页数控制和内容精炼度上表现一般，未能完全理解用户对于「演示页」简洁且重点突出的要求，额外增加了一页不必要的总结，导致整体逻辑结构不够紧凑。 【KIMI】该输出未能满足「长会议纪要转成少量演示页，要求提炼重点而不是照抄」的核心任务目标。模型在需求理解上出现偏差：将「合并」误解为「拆分罗列」，将「不需要进度」理解为「需要总结页」，导致结构臃肿且重点分散。在内容提炼上，缺乏数据量化、成果总结和 actionable 建议的深度加工，整体呈现「搬运原文」而非「提炼重点」的特征，与参考答案的专业复盘水准存在明显差距。

困难难度评测结果

• 得分：47.5 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：

根据当前内容，我建议将提纲分为两页： - **第一页**：概述年度战略目标与核心方向（如大模型应用、边缘计算、数据安全）。 - **第二页**：列出已确定的核心方向，并标注尚未达成一致的争议点（如AI实验预算）。 如果您有特定的PPT风格要求或需要进一步调整，请告诉我！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在模糊语境理解上勉强及格，能判断「现在呢？」意指继续推进，但整体质量与参考答案差距较大。对工具异常恢复的决策过程没有任何体现；对争议信息的处理过于简单，仅做标注而未转化为可操作的决策项；提纲内容浅薄，缺乏对核心方向的实质性提炼。整体表现属于「完成了基本动作但未达到专业水准」的层次。 【GEMINI】模型在技术流程处理上表现良好，但在执行指令的果断性上有所欠缺。面对用户「现在呢？」的催促，模型应直接给出基于上下文整理好的演示页提纲，而非再次询问用户意见，导致用户体验中断。 【KIMI】候选输出存在严重缺陷：完全遗漏了工具异常恢复的关键展示环节，对模糊指令「现在呢？」的理解流于表面，仅给出极简框架而非完整可用的汇报提纲。最核心的问题是对「预算冲突」这一复杂负面信息的处理——参考答案将其转化为结构化的「待议决策项」以引导会议讨论，而候选输出仅作消极标注，未体现「提炼重点而非照抄」的任务要求。整体而言，候选输出更像是一个未完成的草稿，而非可直接交付的会议纪要转化成果。

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