OpenAI: gpt-oss-120b 在「文档转演示文稿」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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 用例名称：文档转演示文稿
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：演示文稿生成
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：
当前工作区中存在一份文档，内容如下： # 智慧社区综合服务平台建设方案 ## 一、项目背景 随着城市化进程加快，社区管理面临人口密集、服务需求多样化等挑战。传统社区管理模式效率低下，居民满意度不高。本项目旨在通过数字化手段提升社区综合服务水平。 ## 二、需求分析 1. 物业管理智能化需求 2. 居民生活服务便捷化需求 3. 社区安防与应急管理需求 4. 政务服务下沉社区需求 ## 三、解决方案概述 构建"1+4+N"架构：1个统一平台、4大核心模块（智慧物业、便民服务、安防管理、政务通道）、N个扩展应用。 ## 四、技术架构 采用微服务架构，前端使用Vue框架，后端基于Spring Cloud，数据库采用MySQL+Redis组合，部署于私有云环境。 ## 五、实施计划 - 第一阶段（1-3月）：需求调研与系统设计 - 第二阶段（4-8月）：核心模块开发与测试 - 第三阶段（9-10月）：试点部署与优化 - 第四阶段（11-12月）：全面推广 ## 六、预算与效益 总预算约580万元。预计上线后社区服务效率提升40%，居民满意度提升至90%以上，年运营成本降低25%。 ## 七、风险与应对 - 技术风险：采用成熟技术栈，预留技术储备 - 推广风险：分阶段推进，加强培训宣传 - 数据安全风险：严格遵循等保二级标准 请将以上内容转换为演示文稿格式的文稿，要求结构清晰、适合汇报展示。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出内容需按演示文稿的页面/幻灯片结构组织，明确标注每页内容
- 需包含封面页、目录页和结语页等基本演示文稿结构要素
- 每页内容应精炼提炼，适合演示展示，避免大段文字堆砌
- 原文档中的所有核心章节内容均需覆盖，不遗漏关键信息
- 页面数量合理，一般在10-15页之间
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：81.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：81.2 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]] # 演示文稿稿件（适用于 PPT / Keynote） --- ## 幻灯片 1 – 项目标题 **智慧社区综合服务平台建设方案** - 项目名称 - 汇报人 / 日期（可自行填写） --- ## 幻灯片 2 – 项目背景 - 城市化加速，社区管理面临 **人口密集、服务需求多样化** 的挑战 - 传统管理模式 **效率低、满意度不高** - 目标：通过 **数字化手段** 提升社区综合服务水平 --- ## 幻灯片 3 – 需求分析 1. **物业管理智能化** 2. **居民生活服务便捷化** 3. **社区安防与应急管理** 4. **政务服务下沉** > 以上四大需求构成平台功能的核心驱动 --- ## 幻灯片 4 – 解决方案概述 ### “1+4+N” 架构 - **1 个统一平台**：统一身份、数据、服务入口 - **4 大核心模块** - 智慧物业 - 便民服务 - 安防管理 - 政务通道 - **N 个扩展应用**：根据社区实际需求灵活接入 --- ## 幻灯片 5 – 技术架构 - **微服务架构**（Spring Cloud） - **前端**：Vue.js（响应式、组件化） - **后端**：Spring Cloud 微服务 + 统一治理（Eureka、Ribbon、Feign） - **数据层**：MySQL（持久化） + Redis（缓存、会话） - **部署**：私有云（容器化/K8s） - **安全**：符合等保二级，统一身份认证、数据加密 --- ## 幻灯片 6 – 实施计划（时间轴） | 阶段 | 时间 | 关键任务 | |------|------|----------| | **第一阶段** | 1‑3 月 | 需求调研、系统设计、原型评审 | | **第二阶段** | 4‑8 月 | 核心模块（4 大）开发、单元/集成测试 | | **第三阶段** | 9‑10 月 | 试点社区部署、功能验证、性能调优 | | **第四阶段** | 11‑12 月 | 全市推广、运维培训、交付验收 | > 每阶段均设置 **里程碑评审** 与 **风险复盘** --- ## 幻灯片 7 – 预算与效益 - **总预算**：约 **580 万元**（含软硬件、实施、人力） - **预期效益**： - 社区服务效率提升 **40%** - 居民满意度提升至 **90% 以上** - 年运营成本下降 **25%** > 投资回报期约 **1‑2 年**，后期可通过 **增值服务** 继续创造收益 --- ## 幻灯片 8 – 风险与应对措施 | 风险类别 | 主要风险 | 应对措施 | |----------|----------|----------| | **技术风险** | 新技术选型、系统集成难度 | 采用成熟技术栈，预留技术储备与验证窗口 | | **推广风险** | 社区接受度、使用习惯 | 分阶段试点、强化培训与宣传，收集反馈迭代 | | **数据安全风险** | 信息泄露、合规性 | 严格遵循等保二级标准，实施加密、审计、容灾 | --- ## 幻灯片 9 – 结论 & 下一步 - **平台价值**：数字化提升管理效率、增强居民获得感 - **实施可行性**：技术成熟、计划清晰、风险可控 - **下一步**：启动需求调研，完成系统概要设计，争取 **Q1** 完成立项审批 > **期待与各部门协同，推动智慧社区早日落地！**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量良好，能够将原文档有效转换为演示文稿格式，结构基本清晰，内容覆盖全面，格式适合汇报使用。主要不足：①缺少独立目录页，这是演示文稿的重要结构要素；②幻灯片数量（9页）略低于建议范围；③技术架构页存在超出原文的内容补充；④视觉元素建议不够明确具体。总体而言是一份合格的演示文稿转换输出，但在结构完整性上有改进空间。 【GEMINI】模型生成的演示文稿文稿质量较高，内容提炼精准，排版逻辑非常适合汇报展示。主要扣分点在于缺少目录页以及页面总数偏少，未能完全遵循参考答案中关于页数和目录的结构建议，但整体表现优秀。 【KIMI】候选输出基本完成了文档到演示文稿的转换任务，结构框架清晰、核心信息准确、格式基本规范。主要不足在于：缺少目录页、页面数量偏少（9页 vs 建议10-15页）、解决方案模块展开不足、存在少量原文未有的推断内容。作为汇报展示材料，其精炼度和可读性较好，但结构完整性和内容忠实度有提升空间。综合评定为良好水平，略低于优秀标准。
进阶难度评测结果
- 得分：93.1 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：
**精简版汇报演示文稿（8页）** --- ### 第1页 | 封面 - **标题**：智慧社区综合服务平台建设方案 – 领导层汇报版 - **副标题**（可选）：提升社区治理效能、实现资源价值最大化 - **汇报人 / 部门**：XXX 项目组 - **日期**：2026 年 3 月 19日 --- ### 第2页 | 汇报概览 | 序号 | 内容概述 | 关键价值 | |------|----------|----------| | 1 | 项目背景与核心痛点 | 需求聚焦、痛点明确 | | 2 | 解决方案亮点 | 一站式平台、用户体验提升 | | 3 | 投资预算与预期效益 | 投入可控、收益显著 | | 4 | 同类项目成功案例对比 | 行业标杆、可复制经验 | | 5 | 风险可控性说明 | 风险识别、应对措施 | | 6 | 总结与下一步行动 | 决策建议、落地路径 | *一句话概括：通过平台化建设，实现社区服务数字化、运营成本下降、居民满意度提升，投入产出比高，风险可控。* --- ### 第3页 | 项目背景与核心痛点 - **背景** - 城镇化加速，社区人口规模与需求日益多元化。 - 传统治理模式信息孤岛、响应慢、资源浪费。 - **核心痛点** 1. **服务碎片化**：物业、安防、健康、文化等系统分散。 2. **数据共享不足**：决策缺乏实时、统一的数据支撑。 3. **运营成本高**：人力、维护、沟通成本居高不下。 4. **居民满意度下降**：需求响应时效慢、体验不佳。 - **业务机会** - 建设统一的智慧社区平台，整合资源、提升效率、创造新价值。 --- ### 第4页 | 解决方案亮点 | 维度 | 关键功能 | 为领导层带来的价值 | |------|----------|-------------------| | **平台化** | 一站式服务门户（政务、物业、健康、安防等） | 打破信息孤岛，提升整体运营效率 | | **数据中台** | 实时数据采集、统一分析、决策仪表盘 | 科学决策、精准资源分配 | | **移动化** | 居民APP + 管理端APP，推送通知、在线办理 | 提升居民满意度，降低线下成本 | | **AI赋能** | 智能客服、预测性维护、安防异常检测 | 降本增效，提升安全水平 | | **可扩展** | 模块化微服务架构，支持后续业务快速接入 | 长期可持续发展，投资回报最大化 | *重点：价值导向的功能组合，直接对应“提升服务质量、降低运营成本、创造增值服务”。* --- ### 第5页 | 投资预算与预期效益 **1. 投资概算（人民币）** | 类别 | 金额（万元） | 占比 | |------|--------------|------| | 平台开发与集成 | 1200 | 45% | | 硬件设施（服务器、传感器等） | 600 | 22% | | 数据中台与 AI 模型 | 500 | 19% | | 项目管理与培训 | 300 | 11% | | 预留 contingency | 150 | 3% | | **合计** | **2750** | **100%** | **2. 预期财务效益（3 年）** - **运营成本下降**：预计年均降低 18%（约 300 万/年） - **增值服务收入**：平台付费增值业务收入 200 万/年 - **ROI**：累计净收益 ≈ 1,200 万 → **ROI ≈ 44%**（3 年） **3. 非财务效益** - 居民满意度提升 15% - 业务响应时效缩短 30% - 数据驱动决策比例提升至 80% --- ### 第6页 | 同类项目成功案例对比（表格） | 项目名称 | 所在地区 | 投资规模（万元） | 实施周期 | 关键成果 | ROI（3 年） | 与本方案对比 | |----------|----------|------------------|----------|----------|-------------|--------------| | 智慧社区平台‑A | 北京市某区 | 2,400 | 18 个月 | 运营成本下降 20%；居民满意度提升 12% | 38% | 投资略低，成本下降幅度相近 | | 智慧社区平台‑B | 上海市某镇 | 3,100 | 20 个月 | 新增增值服务收入 250 万/年；安全事件下降 40% | 46% | 投资略高，收益更显著 | | 智慧社区平台‑C | 广州市某街道 | 2,800 | 16 个月 | 数据中台覆盖率 95%；平台活跃度 85% | 42% | 与本方案规模相近，技术路径相似 |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，准确执行了用户的结构调整指令，8页结构清晰、内容充实、风格适配领导层汇报需求。技术细节被有效弱化，价值与效益被重点突出，案例对比表格设计合理且具有对比价值。预算与效益分析页作为重点页面内容最为充实，包含投资概算、ROI分析和非财务效益三个层次。整体而言，这是一份高质量的精简版汇报演示文稿内容大纲，基本满足所有功能要求。 【GEMINI】模型表现出色，完美执行了所有结构调整指令，内容输出精准且专业，完全符合面向领导层汇报的场景要求。文档结构严谨，重点突出，表格设计专业，是一份高质量的汇报大纲。 【KIMI】该候选输出高质量完成了任务要求，严格执行了8页结构约束和用户调整（删除实施路径、新增案例对比页），整体面向领导层风格，预算效益分析充实，案例对比表格规范。 minor改进空间在于进一步淡化技术术语、优化汇报概览页的呈现方式。
困难难度评测结果
- 得分：— 分
- 通过状态：未通过
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）
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