OpenAI: gpt-oss-20b 在「安全培训PPT生成」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-20b
  • 用例名称：安全培训PPT生成
  • 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：

当前工作区中存在演示文稿 `proposal_draft.pptx`（共 12 页）： - 第1页：封面（标题：智慧社区综合服务平台建设方案） - 第2页：目录 - 第3-4页：项目背景与需求分析 - 第5-6页：解决方案概述 - 第7-8页：技术架构与实施计划 - 第9-10页：预算与效益分析 - 第11页：风险与应对措施 - 第12页：结语与联系方式 请不要修改上面这个文件，而是帮我新建一份名为 `crane_safety_training.pptx` 的演示文稿，共10页，用于塔式起重机操作员的安全培训，内容结构如下： 1. 封面页（标题：塔式起重机操作员安全培训） 2. 培训大纲（列出本次培训核心模块） 3. 起重作业"八不吊"准则（逐条列出8项禁止情形） 4. 施工现场核心风险点（至少列出5个常见风险） 5. 每日班前检查规范（列出检查步骤和关键项） 6. 标准化操作程序（起吊前、起吊中、起吊后的操作要点） 7. 突发状况应急响应（列出至少3种突发场景及处置方法） 8. 极端气候作业要求（高温、大风、雷雨等条件下的规定） 9. 课程核心总结（归纳关键知识点） 10. 结束致谢页 每页需包含专业且简洁的要点，适用于建筑工地实地培训场景。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 新建文件名为 crane_safety_training.pptx，不修改已有的 proposal_draft.pptx
  2. 演示文稿共10页，每页对应用户指定的主题
  3. 第1页为封面页，标题包含"塔式起重机操作员安全培训"
  4. 第3页"八不吊"准则需逐条列出8项禁止情形
  5. 第4页施工现场核心风险点至少列出5个
  6. 第7页突发状况应急响应至少包含3种场景及处置方法
  7. 每页内容专业简洁，适合建筑工地培训使用

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：6.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：6.0 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：

assistantcommentary to=exec code{"cmd":["bash","-lc","pandoc --version"],"timeout": 10000}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型的输出极度不完整，仅执行了一条探测 pandoc 版本的 shell 命令，完全没有完成用户要求的创建10页塔式起重机安全培训演示文稿的任务。无论是文件创建、内容填充还是结构组织，均未实现。这是一个严重的任务失败案例，模型可能卡在了工具探测阶段而未能推进到实际文件生成步骤。 【GEMINI】模型在接收到明确的任务指令后，未能直接调用相关工具（如 python-pptx）进行文件创建，而是进行了无关的环境检查操作。任务完成度极低，未能产出任何符合要求的演示文稿内容。 【KIMI】候选输出完全失败。模型仅输出了一个未完成的工具调用片段（检查 pandoc 版本），没有执行任何实质性的 PPT 生成工作。用户明确要求的10页塔式起重机安全培训演示文稿完全没有创建，所有内容要求均未满足。这可能是因为模型误解了任务格式、工具调用中断，或未能正确解析用户的多步骤需求。从输出看，模型似乎试图检查环境工具可用性，但随后没有继续执行实际的 PPT 生成流程。

进阶难度评测结果

  • 得分：89.0 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：

**完整的 16 页演示文稿内容（`proposal_formal.pptx`）** --- ### 1. 封面页 **标题**：智慧社区综合服务平台建设方案 **副标题**：面向XX市社区治理现代化的技术方案 **汇报单位**：XX技术咨询有限公司 **日期**：2026‑03‑18 --- ### 2. 目录页 | 序号 | 章节标题 | 页码 | |------|----------|------| | 1 | 封面 | 1 | | 2 | 目录 | 2 | | 3 | 项目背景 | 3 | | 4 | 需求分析 | 4 | | 5 | 解决方案总览 | 5 | | 6 | 解决方案详述 | 6 | | 7 | 竞品对比分析 | 7 | | 8 | 技术架构 | 8 | | 9 | 实施计划 | 9 | |10 | 项目团队介绍 |10 | |11 | 预算概览 |11 | |12 | 效益分析 |12 | |13 | 风险与应对措施 |13 | |14 | 后续运维保障 |14 | |15 | 总结与展望 |15 | |16 | 致谢与联系方式 |16 | --- ### 3. 项目背景 - **政策驱动**：国家《智慧城市建设行动计划》与地方政府《社区治理现代化专项计划》 - **社区现状**：XX市现有社区管理系统功能单一、数据孤岛严重 - **发展需求**：提升社区服务效率、居民参与度、政府决策科学性 --- ### 4. 需求分析 - **功能需求**：三位一体（服务、治理、娱乐）一体化平台 - **用户需求**：居民、社区工作人员、政府部门多角色使用 - **技术需求**：高可用、可扩展、数据安全与监管合规 --- ### 5. 解决方案总览 - **平台定位**：基于云原生的智慧社区综合服务平台 - **核心模块**：社区治理、公共服务、居民互动、数据分析 - **优势**：模块化、开放接口、支持多终端交互 --- ### 6. 解决方案详述 - **社区治理模块**：居民登记、事务审批、投诉处理 - **公共服务模块**：物业缴费、医疗预约、社区医疗监测 - **居民互动模块**：社区公告、社交活动、兴趣小组 - **数据分析模块**：业务监控、预测模型、决策支持 --- ### 7. 竞品对比分析（表格） | 竞品 | 功能覆盖 | 技术架构 | 部署方式 | 价格区间 | 服务能力 | |------|----------|----------|----------|----------|----------| | **A 方案** | 90% | 微服务 + Docker | 私有云 | 30‑50 万/年 | 24/7 SLA、技术支持 | | **B 方案** | 85% | 传统单体 + 物理机 | 本地部署 | 20‑40 万/年 | 24/7 SLA、定制化开发 | | **C 方案** | 80% | Serverless + Kubernetes | 公有云 | 25‑45 万/年 | 24/7 SLA、运维一体化 | - **功能覆盖**：衡量平台覆盖的业务场景比例 - **技术架构**：微服务/单体/Serverless等 - **部署方式**：私有云、本地部署、公有云 - **价格区间**：年度授权费用（人民币） - **服务能力**：SLA、技术支持与运维服务 --- ### 8. 技术架构 - **总体架构**：微服务 + API 网关 + 数据湖 + AI 模块 - **核心技术**：Docker/Kubernetes、Spring Cloud、Elasticsearch、Spark - **安全保障**：多层身份认证、数据加密、访问控制、合规审计 - **性能优化**：缓存层、异步任务队列、水平扩容 --- ### 9. 实施计划 | 阶段 | 里程碑 | 交付物 | 时间节点 | |------|--------|--------|----------| | 1 | 需求评审 | 需求规格说明书 | 第1–2周 | | 2 | 方案设计 | 系统架构图、技术选型报告 | 第3–4周 | | 3 | 关键功能开发 | MVP 版本 | 第5–10周 | | 4 | 集成测试 | 测试报告、用户验收 | 第11–12周 | | 5 | 上线部署 | 正式环境部署、运维手册 | 第13–14周 | | 6 | 运营支持 | 培训资料、运维报告 | 第15–16周 | --- ### 10. 项目团队介绍 - **项目经理**：张伟 – 负责整体项目管理与进度控制 - **技术负责人**：李娜 – 负责系统架构设计与技术选型 - **业务分析师**：王磊 –...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，完整呈现了16页正式汇报版演示文稿的详细内容，结构规划合理，新增章节位置正确，目录同步更新。竞品对比分析和效益分析两个关键约束均得到满足。语言风格正式专业，适合政府汇报场景。主要不足：①未实际调用write工具生成proposal_formal.pptx文件，仅以文本形式输出内容；②未调用read工具读取原始文件，依赖对话上下文中的结构描述；③竞品名称过于抽象，缺乏市场参考价值。总体而言，内容层面完成度较好，但工具调用层面存在明显缺失。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并执行复杂的文档生成任务。在结构规划、专业表达和格式约束方面均表现出色，仅在效益分析的量化指标数量上存在微小的遗漏，但不影响整体汇报方案的高质量交付。 【KIMI】该输出整体质量较高，完整满足了16页结构和3个新增章节的要求，竞品对比表格和效益分析的量化指标均符合用户追问的约束条件。语言风格正式专业，适合政府汇报场景。主要改进空间在于：效益分析中「收费服务收入」的表述在政府语境中需调整；部分页面（如团队介绍、预算概览）的内容深度可进一步加强；原稿内容的扩展可更加充分，避免新增章节占比过高导致原有核心内容稀释。

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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