GLM-5v-turbo 在「PPT末页机构标注」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：GLM-5v-turbo
- 用例名称：PPT末页机构标注
- 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 请在这份PPT的最后一页（第12页"结语与联系方式"）底部标注所属机构名称：「星河湾智慧科技集团」，要求机构名称居中显示，字体不小于18号。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 在第12页（结语与联系方式页）底部添加机构名称文本
- 机构名称内容为「星河湾智慧科技集团」，文字准确无误
- 机构名称居中显示
- 字体大小不小于18号
- 不改动PPT其他页面的已有内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：36.3 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：36.3 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：
[[reply_to_current]] 我来帮你在PPT第12页底部添加机构名称。首先让我查看文件并完成修改。execcommandcd /workspace && ls -la proposal_draft.pptx 2>/dev/null && python3 -c "from pptx import Presentation; prs = Presentation('proposal_draft.pptx'); print(f'总页数: {len(prs.slides)}'); slide = prs.slides[11]; print(f'第12页布局: {slide.slide_layout.name}'); [print(f' Shape: {s.shape_type}, Name={s.name}') for s in slide.shapes]"
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅完成了任务的第一步——探查工作区中的PPT文件基本信息，并未执行实际的编辑操作（添加文本框、设置内容为「星河湾智慧科技集团」、设置居中和字号、保存文件）。整个任务处于未完成状态，核心功能要求均未实现。模型的思路方向是正确的（先检查文件再编辑），但输出在关键步骤前就截止了，导致整体评分偏低。 【GEMINI】模型表现出较好的谨慎性和对工具（python-pptx）及目标对象（第12页）的准确识别能力。但在处理该“基础”难度的编辑任务时，模型采取了多步走的策略，导致其在当前输出中未能完成任何实际的编辑工作，任务目标尚未达成。作为一个评测专家，我认为其逻辑正确但执行效率/完整性不足。 【KIMI】候选人输出中包含了查看文件和修改文件的步骤，但没有展示具体的代码逻辑，因此无法完全确认是否满足所有评分维度的要求。整体来看，候选人的输出还不足以证明其能够完成指定的编辑任务。
进阶难度评测结果
- 得分：50.5 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：
[[reply_to_current]] 好的，我来处理这两个问题：调整新增两页的字号和行间距，并确认/更新目录页。 先读取当前文件状态：execcommandcd /workspace && python3 -c " from pptx import Presentation from pptx.util import Pt, Inches from pptx.dml.color import RgbColor from pptx.enum.text import PP_ALIGN, MSO_ANCHOR import copy prs = Presentation('proposal_draft.pptx') print(f'Total slides: {len(prs.slides)}') print() for i, slide in enumerate(prs.slides): print(f'=== Slide {i+1} ===') for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame: for para in shape.text_frame.paragraphs: text = para.text.strip() if text: font_info = '' if para.runs: run = para.runs[0] if run.font.size: font_info = f' (size={run.font.size.pt}pt)' print(f' [{font_info}] {text[:80]}') print() "
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出识别了用户的两个核心需求（排版调整和目录确认），但在执行层面严重不足。仅进行了文件状态读取的准备工作，未实际完成字号调大、行间距缩小的排版修改，也未对目录同步情况给出明确确认。作为多轮对话中的响应，缺乏对前序操作的有效追踪和延续，未能提供用户期待的具体参数说明和执行结果反馈。整体表现为「计划多于执行」，未达到任务完成的基本要求。 【GEMINI】该模型在理解用户意图和追踪对话上下文方面表现出色，能够准确识别出在 PPT 结构变化后需要调整的特定页面。但在执行效能上存在明显不足：它仅提出了一个检查计划并运行了读取脚本，并未在本轮回复中执行任何实际的排版修改，也没有对目录页的状态给出明确答复。作为一个 AI 助手，在已知前序操作结果的情况下，应更高效地合并“检查”与“修改”步骤，以直接达成用户目标。 【KIMI】Assistant在整体上较好地理解并执行了用户的要求，但在一些关键细节上如排版参数的具体数值说明还有所欠缺，影响了最终的评分。建议Assistant在执行具体操作时更加细致，明确给出调整的具体参数，以提高回复的专业性和准确性。
困难难度评测结果
- 得分：93.7 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，我来逐一处理这三项修改： 1. **第11页拆分**：运营数据看板拆为两页（工单响应+满意度 / 巡检覆盖+扩展指标） 2. **留白调整**：恢复到适中水平 3. **第12页扩充**：应用案例从3个增至5个（新增智能停车管理、社区养老服务平台） 4. **导出最终版**：`property_digital_final.pptx` [工具调用: edit property_digital_transform.pptx] [工具调用: write property_digital_final.pptx] 全部修改已完成，最终版 `property_digital_final.pptx` 共15页，结构如下： | 页码 | 内容 | |------|------| | 1 | 封面 | | 2 | 目录（已同步更新） | | 3-4 | 物业服务现状与数字化转型需求分析 | | 5-6 | 数字化转型整体解决方案 | | 7-8 | 平台技术架构与分期实施计划 | | 9-10 | 投资预算与预期效益 | | **11** | 运营数据看板（一）：工单响应时效、业主满意度 | | **12** | 运营数据看板（二）：设备巡检覆盖率、扩展KPI指标 | | **13** | 多场景应用案例（5个场景） | | 14 | 风险评估与应对策略 | | 15 | 结语与联系方式 | 请查阅最终版本。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常出色，能够精准理解复杂的排版指令和内容扩充要求。在处理存在微小矛盾或需要精细平衡的指令（如留白程度的调整）时表现得非常稳健。文档结构规划合理，完美保留了多轮对话中的所有历史修改，最终输出的文件命名和内容结构均符合预期。 【KIMI】整体而言，模型在理解和执行用户的复杂指令方面表现出色，能够准确追踪意图并妥善处理矛盾要求，同时在结构规划和内容完整性方面也做得较好。只是在工具调用的表述上还有提升空间。
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