glm-4.7 在「先给第一页」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-4.7
• 用例名称：先给第一页
• 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：

帮我做一个关于「2023年全球新能源汽车市场分析」的 PPT，先给我看第一页。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出内容必须包含明确的「标题」和「副标题」
2. 必须列出 3-5 个反映报告核心背景的「要点」
3. 严禁直接生成整篇长文或后续所有页面
4. 内容需符合「新能源汽车市场」的专业语境

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：7.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：7.8 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：

我来帮你创建一个关于2023年全球新能源汽车市场分析的PPT。首先让我检查工作目录，然后创建PPT文件。ls

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型完全未能完成任务。生成结果仅为一句说明加一个shell工具调用，没有输出任何PPT第一页的实质内容（标题、副标题、要点均缺失）。虽然没有生成整篇长文，但这并非因为正确理解了「先看第一页」的约束，而是因为模型陷入了工具调用准备阶段就截止了，属于严重的任务未完成情况。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现不佳。用户明确要求「先看第一页」，模型应当先生成并展示第一页的文案内容供用户确认，而非直接调用「ls」命令查看目录。模型未能理解任务的交互逻辑，导致输出内容完全偏离了用户预期的预览需求。 【KIMI】模型表现严重不合格。核心问题在于：1）将「做PPT」误解为必须执行文件操作，而非先提供内容预览；2）完全未输出标题、副标题、要点等任何实质内容；3）对「先看第一页」的约束理解完全错误，用户要的是内容展示而非文件创建流程。模型应直接生成第一页的标题、副标题和核心要点列表，而非调用工具检查目录。

进阶难度评测结果

• 得分：75.0 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：

我来为您创建季度业务汇报 PPT 的第一页。writepath季度业务汇报.mdcontent# 季度业务汇报 --- ## 第一页：封面页 ### Q3 季度业务汇报 **核心亮点：** - 📈 营收同比增长 25% - 🌏 东南亚市场表现突出 - 🔬 研发投入持续加大 - ⭐ 客户满意度维持高位 --- *汇报日期：2024年Q3*

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型正确理解了任务需求，通过工具调用读取数据并生成了PPT第一页，信息融合方向正确，覆盖了主要数据点。但在专业规范性上存在明显短板：缺少副标题结构、标题过于简洁、具体数值未完整呈现（如研发投入10%、满意度95%）、使用emoji降低了商务文档的正式感。与参考答案相比，整体质量属于基本达标但有较大提升空间的水平。 【GEMINI】模型能够高效利用工具读取数据并进行提炼，信息融合能力较强。但在 PPT 结构化表达上，未能完全遵循参考答案中关于「副标题」的格式要求，整体呈现更偏向于 Markdown 笔记而非正式的 PPT 页面规划。 【KIMI】模型基本完成了任务核心要求：读取数据、生成第一页、不展开后续页面。但在信息精确度（丢失 10% 和 95% 具体数字）和商务专业度（emoji 使用、副标题缺失、表述口语化）方面有明显提升空间。整体表现及格偏上，但距离高质量交付尚有差距。

困难难度评测结果

• 得分：83.2 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：

好的，我现在为您创建第一页的文件。writepathfirst_page.mdcontent# 2024 AI 战略概览 ## 核心愿景 **赋能每一个业务流程** ## 2024 三大重点 1. **大模型落地**：将大模型技术深度集成到关键业务场景。 2. **数据安全**：确保 AI 应用过程中的数据隐私与合规。 3. **全员 AI 培训**：提升全体员工的 AI 素养与应用能力。 --- *让 AI 成为推动公司发展的核心引擎*

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在用户极简追问「现在呢？」的情况下，准确理解了上下文意图并立即产出第一页内容，上下文理解能力较强。内容质量基本达标，核心关键词覆盖到位，结构清晰。容错恢复逻辑主要由预设上下文承担，模型自身未做额外说明。整体表现良好，但内容丰富度和副标题的缺失略有扣分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够很好地处理工具调用失败后的补救流程，并准确理解用户的意图。在输出格式上，模型通过调用 write 工具生成文件，体现了作为 AI 助手的专业操作习惯。 【KIMI】模型在受限环境下展现了合格的工具链容错能力和上下文追踪能力，第一页内容基本可用且关键信息无编造。主要改进空间在于：显式标注信息来源限制、提升标题的战略高度、强化要点的层次感与专业表述。整体达到生产可用水准，但距离优秀战略文档尚有打磨余地。

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