NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) 在「会议纪要转演示页」的评测结果

基本信息

• 模型名称：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
• 用例名称：会议纪要转演示页
• 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：

请读取本地文件「meeting_minutes_q3.txt」，这是一份长达 5000 字的季度总结会议纪要。我需要你将其提炼为 5 页以内的 PPT 演示提纲，每页需包含「标题」和「核心要点」，重点突出业务增长和下季度计划，不要照抄原文。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确调用「read」工具读取指定路径文件
2. 产出物必须为页级提纲，总数不超过 5 页
3. 每页内容包含标题与精炼要点，非长篇大论
4. 内容聚焦于「业务增长」与「下季度计划」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：3.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：3.8 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：

[[reply_to_current]] { "tool": "read", "arguments": { "path": "meeting_minutes_q3.txt" } }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型仅输出了一个 read 工具的调用请求，停留在任务的第一步（读取文件），并未完成后续的内容提炼与演示提纲生成工作。这是一个严重的任务未完成问题——用户要求的是完整的 5 页以内 PPT 提纲，包含标题和核心要点，聚焦于业务增长与下季度计划。候选输出与参考答案差距极大，属于基本未完成任务的输出。 【GEMINI】模型在执行任务时仅停留在第一步「读取文件」，未能根据用户指令完成后续的提炼与总结工作，导致任务完成度极低。作为 AI 助手，应在读取文件后继续处理数据并输出符合要求的演示提纲。 【KIMI】该候选输出严重不符合任务要求。模型仅发起了文件读取请求，但未基于读取内容生成任何 PPT 提纲，完全没有执行业务增长和下季度计划的重点提炼工作。从输出形式判断，模型可能误解了任务阶段，将「读取文件」与「生成提纲」两个步骤割裂，仅完成了第一步工具调用而未返回最终答案。此输出在信息提炼能力和格式规范性两个维度均完全失败。

进阶难度评测结果

• 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：

{"command":"read project_alpha_final.md","exit_code":0,"stdout":"# Project Alpha 复盘\n\n## 项目概述\nProject Alpha 是一个跨平台图形渲染引擎，目标是在移动端和桌面端实现 60 FPS 的实时渲染。\n\n## 技术难点\n1. 高并发下的内存泄漏问题\n - 症状：在长时间运行（>2 小时）后，内存占用持续增长，最终导致 OOM。\n - 根因：渲染线程池中使用了裸指针管理纹理资源，异常路径导致资源未释放。\n - 解决方案：引入 C++11 std::shared_ptr 与自定义 deleter，统一纹理、缓冲区的生命周期管理；同时在资源池中加入弱引用检测，及时回收孤立对象。\n - 效果：内存占用稳定在 150 MB 左右，24 小时压力测试无泄漏。\n\n2. 跨平台兼容性\n - 症状：在 Android ARM64 和 iOS Metal 上出现纹理采样偏移，导致渲染 artifacts。\n - 根因：不同平台的坐标系（左手/右手）和像素中心约定不一致，Shader 中硬编码了假设。\n - 解决方案：抽象出 PlatformAdapter 层，统一坐标系转换和纹理采样偏移；在 CMake 中加入平台宏，自动选择对应的 GL/Metal/Vulkan 后端。\n - 耗时：重写渲染层约 3 周，包含单元测试和性能基线回归。\n - 效果：所有目标平台（Windows、macOS、Linux、Android、iOS）均通过相同的功能测试套件，渲染一致性提升 99.8%。\n\n## 后续维护建议\n- 建立资源泄漏检测 CI：集成 AddressSanitizer 和 LeakSanitizer，在每次 PR 自动运行。\n- 定期审查裸指针使用：禁止在新代码中使用裸指针管理 GPU 资源，强制使用封装的 ResourceHandle 类。\n- 添加跨平台渲染断言：在 Shader 编译阶段插入坐标系一致性检查，防止假设错误。\n- 性能回归测试：在主线合并前跑帧率基准，确保优化不引入退步。\n- 文档与培训：维护《资源管理最佳实践》和《平台适配指南》内部 Wiki，新人须完成相关培训。\n\n## 结论\n通过智能指针统一资源生命周期和抽象平台适配层，Project Alpha 成功解决了两大核心技术难点，为后续功能扩展奠定了稳定基础。"}"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出本质上是一个 read 工具调用的原始 JSON 结果，将文件内容完整转储后未做任何后续处理。模型既没有响应用户「合并两个技术点为一页」「新增后续维护建议页」的具体修改指令，也没有将文件内容转化为演示页面。这与任务要求（长会议纪要转成少量演示页，提炼重点而非照抄）以及用户在对话中的明确调整要求完全背道而驰。整体表现极差，属于任务未完成的情况。 【GEMINI】模型表现严重失误。在用户明确要求将内容整理为演示页并给出了具体的结构调整指令后，模型并未执行任务，而是错误地将读取到的原始文件内容直接以 JSON 格式输出。该回复未能体现任何信息整合或演示文稿制作能力，完全未达成任务目标。 【KIMI】该候选输出完全失败。模型将任务误解为简单的文件读取，而非根据用户反馈动态调整演示结构。用户明确提出了三项关键修改（合并两技术点到一页、新增后续维护建议页、忽略项目进度），但模型未执行任何一项，直接返回了未经处理的原始文档内容，严重违背了「提炼重点而不是照抄」的核心任务要求。

困难难度评测结果

• 得分：61.2 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：

[[reply_to_current]] {"command":"write","path":"internal/presentation_outline.md","content":"# 会议纪要转演示页大纲\n\n## 第1页：封面\n- 标题：2023年度战略研讨会纪要\n- 副标题：从会议记录到战略呈现\n- 日期：2023年\n- 准备人：[你的名字]\n\n## 第2页：会议背景与目标\n- 会议时间、参与人员\n- 本次研讨会的核心目标：统一战略方向、资源分配与风险管控\n- 关键议题回顾（时间线）\n\n## 第3页：已达成共识 – 三大核心方向\n1. **大模型应用**\n - 重点场景、预期产出\n - 所需资源概览\n2. **边缘计算**\n - 技术路线、试点计划\n - 与现有基础设施的协同点\n3. **数据安全**\n - 合规要求、技术措施\n - 风险评估与应对措施\n\n## 第4页：待决议项 – AI 实验室预算冲突\n- 冲突点概述\n - 预算申请量 vs. 可用资源\n - 各方主要诉求\n- 可能的解决方案（可供讨论）\n - 分阶段投入\n - 优先级调整\n - 外部融资或合作\n- 决策所需信息清单\n\n## 第5页：后续行动计划\n- 责任人分配（每个方向的负责人）\n- 时间节点与里程碑\n- 汇报频率与形式\n- 风险监控指标\n\n## 第6页：结论与呼吁\n- 战略方向的统一意义\n- 呼吁各部门尽快就预算冲突达成一致\n- 下一次检视会议时间\n\n---\n*备注：以上内容直接基于会议纪要页面提炼，如需更详细的数据或图表，请在对应页脚补充。*","exit_code":0,"stderr":""}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量偏弱。最主要的问题是：1）输出格式混乱，将 write 工具调用与 JSON 混杂在一起，不是正常的助手回复；2）在用户尚未回答「争议部分如何处理」的追问时，擅自做出了处理决策，缺乏应有的确认步骤；3）提纲过于冗长（6页），且补充了大量会议纪要中没有提及的内容，违背了「提炼重点而不是照抄」的原则。参考答案以3页精炼呈现，语言简洁有力，对争议事项的处理更具专业性。 【GEMINI】模型在处理复杂任务时表现出极高的专业素养。不仅能够妥善处理工具调用异常，还能在极简指令下精准把握任务上下文，对会议纪要中敏感的冲突信息进行了合理的职场化处理，输出的提纲结构清晰、逻辑严密，完全符合演示页的制作要求。 【KIMI】候选输出存在严重的语境脱节问题：它完全忽略了对话上下文中「现在呢？」的追问意图，也未体现对「预算争议如何处理」的主动确认，而是直接输出一个结构完整但重点模糊的6页大纲。虽然工具异常恢复在预设上下文中已完成，但候选输出本身未展示该能力。复杂信息处理方面，对争议点的处理过于冗长，违背了「少量演示页」和「提炼重点」的核心要求，将会议纪要「照抄」式扩展而非真正提炼。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「会议纪要转演示页」
• 查看该模型的所有评测结果：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
• 浏览同维度的其他用例：「PPT 与汇报生成」
• 返回排行榜首页