Google: Gemma 4 31B 在「先给第一页」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：Google: Gemma 4 31B
- 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：
- 输出内容必须包含明确的「标题」和「副标题」
- 必须列出 3-5 个反映报告核心背景的「要点」
- 严禁直接生成整篇长文或后续所有页面
- 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：64.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：64.8 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：
[[reply_to_current]]既然是一个分析类 PPT，第一页应该是**封面页**。它需要具备专业感、前瞻性，并清晰地定义报告的范围。 以下是我为你设计的第一页内容方案： --- ### **第 1 页：封面 (Cover Page)** **【视觉建议】** * **背景图**：建议使用一张高质量的深色调背景图。例如：一张俯拍的现代化电动汽车充电网络城市景观，或者一张极简的新能源汽车侧面线条轮廓图，点缀以代表能量的蓝色或绿色光束。 * **色调**：深蓝色（代表科技/专业） $\rightarrow$ 翠绿色（代表环保/可持续）的渐变色。 * **字体**：标题使用粗体、无衬线字体（如：微软雅黑、苹方或 Montserrat），显得现代且有力。 **【文字内容】** **主标题（居中，大号粗体）：** # 2023年全球新能源汽车市场分析报告 **Subtitle: Global New Energy Vehicle (NEV) Market Analysis 2023** **副标题（位于主标题下方，中号字体）：** —— 驱动变革：规模扩张、技术演进与竞争格局重塑 **底部信息（右下角或居中，小号字体）：** * **汇报人：** [您的名字/部门] * **日期：** 2024年 X月 X日 * **关键词：** 市场渗透率 | 供应链优化 | 智能化趋势 | 区域竞争分析 --- **接下来，如果您认可这个风格，我可以为您规划接下来的大纲（目录页）以及详细的每一页内容。您需要我继续吗？**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在形式上提供了标题和副标题，但核心问题在于：1）未列出明确的 3-5 个报告核心要点，仅提供了关键词标签；2）过度聚焦于视觉设计建议而非内容本身，偏离了「先看第一页」的实质需求。参考答案清晰展示了封面页应包含的信息架构（标题+副标题+4 个结构化要点），而候选输出更像是设计咨询而非内容呈现，未能满足功能要求中的核心指标。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅严格遵循了只展示第一页的指令，而且在内容结构上非常完整，包含了标题、副标题和核心要点。其设计的封面内容具有很强的专业感，关键词的选择准确反映了行业背景，视觉建议也体现了AI作为助手的增值服务能力。 【KIMI】模型在结构完整性和指令遵循度方面表现良好，能够准确把握用户需求，专注于设计PPT的第一页封面页。输出内容专业、有条理，符合新能源汽车市场分析的语境。虽然要点数量略少，但整体质量较高。建议在要点部分再做适当补充，以满足3-5个的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：92.0 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：
[[reply_to_current]] 为您设计的第一页（封面及核心摘要页）如下： --- **[ PPT 第 1 页 ]** **主标题：202X年度第三季度业务汇报** **副标题：核心增长驱动与市场突破分析** **【本季核心亮点】** (以三个视觉化图标/卡片形式呈现) * **营收强劲增长** $\rightarrow$ **+25%** (Q3 营收同比大幅提升) * **市场战略突破** $\rightarrow$ **东南亚市场** (主要增长贡献来源) * **服务品质稳健** $\rightarrow$ **95%** (客户满意度持续高位) **汇报人：** [您的姓名] **日期：** 202X年X月X日 --- **设计建议：** * **视觉基调：** 建议使用深蓝色或专业商务白作为主色调，传达稳健与专业的氛围。 * **排版重点：** 将 “25%” 和 “东南亚市场” 进行加粗或高亮处理，让观看者在 3 秒内抓到本季度的最大成绩。 **是否满意第一页的内容？如果没问题，我可以为您规划接下来的详细页（如：市场分析页、研发投入分析页等）。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息融合和专业表达上表现优秀，准确提炼了market_data.txt中的所有关键数据并进行了结构化呈现。第一页内容完整、专业，符合季度业务汇报PPT封面页的标准。唯一的小瑕疵是在交付第一页后增加了交互性询问，使得输出略显冗余，但整体质量很高。 【GEMINI】这是一份非常专业且符合要求的PPT首屏设计。模型不仅精准地从文本中提炼了结构化数据，还通过视觉化的排版逻辑增强了信息传达的效果，完全符合商务汇报的场景需求。 【KIMI】整体来看，模型在信息融合和交付规范性方面表现良好，能够根据工具返回的数据准确设计出PPT第一页的核心内容。但在要点提炼的精炼度和数量上还有提升空间，以更全面地反映Q3业务表现。
困难难度评测结果
- 得分：43.5 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：
由于我无法直接读取权限受限的 `strategy_2024.pdf`，但我已经获取了公司公开的 AI 愿景（大模型落地、数据安全、全员培训）。 为了推进工作，**请您告诉我您希望第一页呈现的具体内容或目标**（例如：是需要我为您起草一份汇报 PPT 的第一页、一份战略执行计划的首页，还是某种文档的封面？）。 如果您能提供以下信息，我可以立即为您输出： 1. **文档类型**（如：PPT、Word 报告、项目计划书）。 2. **受众是谁**（如：发给高层领导、发给技术团队）。 3. **核心基调**（如：激进创新、稳健执行、还是纯技术汇报）。 **如果您现在就想看一个基于公开愿景的“通用版”第一页草案，请直接告诉我，我马上为您生成。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在面对用户极简追问「现在呢？」时，未能正确识别任务意图，没有基于已获取的网页信息直接产出第一页PPT内容，而是再次向用户索要信息，导致任务停滞。容错逻辑虽有体现但未转化为实际输出，上下文理解严重失误，内容产出为零，整体表现不及格。 【GEMINI】模型在逻辑链条的恢复上表现良好，能够正确总结前序工具调用的结果。然而，在处理用户模糊指令「现在呢？」时，未能将其识别为“立即开始生成”的信号，而是陷入了过度询问的陷阱。由于最终未能产出任何符合格式要求的 PPT 第一页内容（标题、副标题、要点），导致内容质量维度得分较低。 【KIMI】该模型在容错与恢复能力方面表现出色，能够灵活调整策略获取替代信息。上下文理解能力较好，但还有提升空间。内容产出质量尚可，但缺乏对关键词的深入分析和规划，整体专业度有待加强。建议模型在理解用户意图后，能够直接给出第一页的草案，同时加强内容的针对性和深度。
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