Mistral: Mistral Nemo 在「网页资料转汇报提纲」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：Mistral: Mistral Nemo
- 用例名称：网页资料转汇报提纲
- 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：
请帮我访问「https://example.com/ai-trends-2024」，提取其中的核心趋势，并生成一份 5 页的汇报提纲，要求包含「页标题」和「内容要点」。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须调用 open_url 或 get_page_content 尝试获取网页内容
- 提纲必须严格包含 5 页内容
- 每页必须包含「页标题」和「内容要点」两个部分
- 输出格式必须是结构化的提纲，而非长篇大论
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：— 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：— 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]] Sure, I can help with that. First, I'll use the `browser` tool to navigate to the given URL and `exec` a command to extract the relevant information. Then, I'll generate a report outline with page titles and key points. Let's start with accessing the website. ```plaintext browser open https://example.com/ai-trends-2024 ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【KIMI】该候选输出严重不完整，仅停留在任务启动阶段，输出了工具调用意图和代码块，但未实际完成网页访问、信息提取和汇报提纲生成等核心任务要求。与参考答案相比，完全没有交付任何实质性成果，属于典型的「只说不做」失败案例。
进阶难度评测结果
- 得分：63.8 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，我已获取您的 Q3 目标和当前市场份额。现在我将根据这些信息生成「Q3 业绩复盘汇报」提纲，重点分析市场份额与目标的差距。 **Q3 业绩复盘汇报** 1. **市场份额总结** - Q3 市场份额：我们公司 15% - 目标市场份额：20% 2. **差距分析** - 与目标相比，我们公司 Q3 的市场份额低 5 个百分点。 - 竞争对手 Company A 和 Company B 分别占有 35% 和 25% 的市场份额。 3. **重点分析** - 我们的目标是扩展企业部门的业务，然而从市场份额来看，我们在这方面可能没有取得预期的进展。 - 需要调查导致市场份额增长放缓的原因，并制定相应的策略以帮助我们实现 Q4 的目标。 4. **建议行动项** - 立即分析我们的企业业务表现，找出需要改进的领域。 - 与相关团队合作，制定并实施新策略，以扩大我们在企业部门的市场份额。 - 密切监控竞争对手的动态，确保我们的策略能够有效应对市场变化。 5. **下一步行动** - 安排会议，讨论这些发现并确定下一步行动计划。 - 定期更新市场份额信息，以便我们能够持续监控并优化我们的策略。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成结果基本完成了任务要求，成功整合了网页数据与本地文件内容，识别出5%的关键缺口，并提及Enterprise sector作为重点领域。然而与参考答案相比，输出格式不够专业（缺乏「每页标题+要点」的汇报提纲形式），缺口根因分析过于笼统，行动建议缺乏具体性。整体属于及格水平，能满足基本需求但在专业深度和结构化表达上有明显提升空间。 【GEMINI】模型完成了基础的信息对比任务，但在执行复杂指令（如结构化汇报提纲的格式要求）和深度信息挖掘（如识别企业级市场重点）方面表现一般。输出结构较为平铺直叙，缺乏专业汇报应有的逻辑深度和排版规范。 【KIMI】模型基本完成了网页与本地数据的提取和简单对比，识别了核心差距（5%）和重点方向（Enterprise sector），但在信息整合的深度和结构呈现上均未达标。关键问题在于：未明确引用本地文件中的目标数据导致对比缺乏说服力；汇报结构严重偏离要求的「每页标题+详细要点」格式；根因分析和行动建议过于空泛，缺乏具体性和可操作性。整体处于及格线以下，需大幅改进结构专业度和分析深度。
困难难度评测结果
- 得分：19.2 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：
当前，我将以下列方式重组汇报： 1. doubts: - 确认您的战略选择（订阅模式）是否有变化。 - 问您是否有任何新的市场数据或分析支持订阅模式。 2. 如果您确认坚持订阅模式： - 我们将讨论如何优化我们的订阅模式以适应市场的成本敏感性。 - 我们将研究潜在的新订阅模型，以提供更多的灵活性和定制化。 3. 如果您有兴趣转向「按量付费」模式： - 我们将讨论如何平稳过渡，避免对现有订户的不利影响。 - 我们将分析「按量付费」模式的优势和风险。 请提供您的指示以帮助我调整汇报方向。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成结果质量极差，完全未完成任务要求。用户追问「现在呢？」期望模型自动补全逻辑并产出完整页级提纲，但模型反而退回到询问用户意见的模式，没有主动识别冲突、没有产出提纲、没有体现工具链恢复过程。整体表现远低于及格线，三个核心维度均严重不足。 【GEMINI】模型在面对用户极简追问时，未能展现出作为 AI 助手的自主性与专业度。它不仅没有完成将网页资料转化为汇报提纲的核心任务，还丢失了前序对话中关于工具调用与冲突分析的上下文，回复内容过于单薄，未能满足任务要求。 【KIMI】该模型输出严重偏离任务目标。用户明确要求「网页资料转汇报提纲」并在追问时期望自动补全，但模型将任务降级为需求澄清对话，未产出任何实质性汇报结构。核心缺陷包括：1）逃避决策责任，要求用户而非主动给出建议；2）完全忽略工具链恢复的过程性呈现；3）零页级产出，仅有方向性讨论框架。建议模型在类似任务中：首先确认冲突并主动站队/给出平衡方案，其次将工具调用过程转化为汇报中的「数据来源」章节，最后必须产出完整的页级提纲结构。
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