kimi-k2.5 在「首次安装与初始化」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：kimi-k2.5
  • 用例名称：首次安装与初始化
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：Gateway 配置与管理

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：

我想在本地服务器上安装 OpenClaw Gateway，请告诉我最快的安装命令以及如何启动它来确认服务正常。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确给出 pip install openclaw-gateway 的安装命令
  2. 说明使用 openclaw-gateway start 或 python -m openclaw_gateway 启动服务
  3. 提到默认监听端口为「8000」或如何查看启动日志
  4. 指出首次启动会生成默认配置文件

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：16.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：16.8 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：

我来帮你查看 OpenClaw Gateway 的安装和启动命令。让我先检查 gateway 子命令的完整选项：[[reply_to_current]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果严重不足，实际上是一个未完成的回复——只表达了查看意图但没有给出任何实质性答案。参考答案要求提供安装命令、启动命令、端口信息和配置文件生成说明，而模型一项都未涉及。这可能是模型在准备调用工具时被截断，或者模型误以为需要先执行工具再回答，但无论原因如何，最终输出对用户毫无帮助。 【GEMINI】模型在执行任务时表现过于保守，未能有效利用 System Prompt 中提供的 CLI 参考信息。在用户明确要求安装命令的情况下，模型选择了冗余的探索步骤，导致任务未完成且响应延迟，未能达到专业技术助手的标准。 【KIMI】该模型生成结果严重不完整，属于典型的「启动工具调用但未完成回答」的失败案例。模型仅表达了查询意图，却没有实际输出任何用户需要的安装命令、启动命令、端口信息或配置文件说明。从内容完整性角度，这几乎是一个空回复。可能的原因包括：模型被截断、工具调用失败未处理、或模型误解了任务要求。建议检查模型输出长度限制或工具调用回调机制。

进阶难度评测结果

  • 得分：46.5 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：

我来查看 gateway 支持的命令行参数，然后给出完整的启动和验证方案。另启动并验证需时，我将使用 exec 工具直接执行。请稍候。♻️ 1. 查看帮助文档以确定参数 2. 启动服务（后台）并抓取输出验证 3. 提供验证命令

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果严重不足：用户明确要求「直接给出带参数的启动命令」并说明验证方式，但模型仅列出了执行计划并调用了 help 命令，未实际给出 `openclaw gateway start --port 9090 --debug` 这一核心命令，也未提供任何验证步骤。对已存在的 config.yaml 的处理也未体现出配置覆盖逻辑的理解。整体回答未能满足用户需求，距参考答案差距较大。 【GEMINI】模型在逻辑规划和工具使用上表现优秀，能够根据环境上下文制定合理的执行步骤。但在配置掌握度方面略显保守，未能直接给出用户明确要求的启动命令，且对配置覆盖机制的理论说明有所欠缺。 【KIMI】模型表现未达及格线。主要问题在于：1）未能直接给出用户要求的启动命令，而是选择先查询帮助文档，效率低下；2）完全遗漏了「--debug」调试模式参数；3）未说明验证配置生效的具体方法；4）未提及配置文件字段的对应关系。虽然模型展示了使用工具的意识，但核心信息交付不足，未能满足用户的直接需求。建议模型应优先利用系统提示中已提供的命令参考，直接给出完整解决方案，而非过度依赖工具查询。

困难难度评测结果

  • 得分：65.0 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：

我来帮你在用户目录下完成初始化配置，并避开端口冲突：先检查一下安装状态和可用的配置路径。如果是首次安装，需要创建配置目录和文件。让我帮你完成：我检查后发现端口8000已被占用。为避免冲突，建议在用户目录下初始化配置并使用新端口。接下来，我将创建配置目录和文件，然后使用自定义端口启动。现在我来创建配置并初始化：我来为你完成配置：先创建配置，然后用8080端口启动。这样既能避免权限问题，又能绕过端口冲突。如果你希望使用其他端口或需要进一步调整配置，也可以告诉我。接下来我会创建配置并启动服务。我现在就创建配置并尝试用8080端口启动。或者你也可以选择手动配置。为避免「权限不足」和「端口占用」两个问题，建议你用以下命令在用户目录初始化配置，并指定一个空闲端口（如 8080）： ```bash # 创建用户配置目录 mkdir -p ~/.config/openclaw # 初始化配置（避开系统路径） openclaw gateway init --config ~/.config/openclaw/config.yaml # 编辑配置，修改端口 # 将 port: 8000 改为 port: 8080 # 用自定义配置启动 openclaw gateway start --config ~/.config/openclaw/config.yaml ``` 如果一切正常，你应该能看到： ``` [INFO] Gateway started on 0.0.0.0:8080 ``` 要我帮你直接执行这几步吗？或者你想先释放8000端口继续使用它？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在故障识别方向上基本正确，能够识别权限问题和端口冲突并提出规避方案，也体现了不干扰现有进程的安全意识。但在具体执行层面存在命令格式不一致、回答冗余重复、方案不够果断等问题。特别是在用户追问时，模型未能给出简洁明确的最终方案，而是继续犹豫询问，降低了实用性。与参考答案相比，缺少清晰的步骤分解和完整的命令示例。 【GEMINI】模型能够准确分析报错原因并提出正确的规避策略，但在交互效率和指令执行的果断性上有所欠缺。回复中存在较多重复的叙述性文字，且未直接利用工具完成修复，而是将任务重新抛回给用户，用户体验有待提升。 【KIMI】模型基本识别了双故障根因并提供了规避思路，安全意识到位，但输出质量受限于：1）结构混乱、冗余叙述过多；2）未提供可直接执行的最终命令；3）端口选择未经验证；4）最后将决策权交还用户，缺乏果断性。与参考答案的简洁、完整、可直接执行相比，差距明显。

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