Google: Gemma 4 26B A4B 在「论文排版格式调整」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 26B A4B
- 用例名称：论文排版格式调整
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档格式排版
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：
请帮我调整毕业论文《基于机器学习的交通流量预测分析》的排版格式，按照常见的本科毕业论文格式要求进行排版。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别用户意图为毕业论文格式排版调整
- 应涵盖标题、正文、页眉页脚、页边距、行距、字体字号等常见排版要素的设置说明或操作
- 格式要求应符合常见本科毕业论文规范（如中文宋体/黑体、英文Times New Roman、小四号正文、1.5倍行距等）
- 对论文各级标题的格式层级做出明确区分和设置
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：72.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：72.3 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：
由于我无法直接看到您的论文文件，请您先通过以下方式之一将论文内容提供给我： 1. **上传文件**：如果您可以直接上传 `.docx` 或 `.txt` 文件，请上传。 2. **粘贴内容**：如果论文篇幅不是特别长，您可以分章节将文字内容粘贴在这里。 3. **提供目录结构**：如果您希望我先为您制定一个**排版规范大纲**，请告诉我目前的章节结构。 在收到内容后，我将按照标准的本科毕业论文规范（通常遵循 GB/T 7714 等国家标准及高校通用模板）为您进行以下维度的调整建议或直接修改： ### 我将为您执行的排版标准： #### 1. 结构规范化 (Structure) * **标准组成部分**：确保包含 摘要 (Abstract)、关键词 (Keywords)、目录 (Contents)、正文 (Main Body)、参考文献 (References) 以及致谢 (Acknowledgements)。 * **层级标题**：严格遵循“第一章 $\rightarrow$ 1.1 $\rightarrow$ 1.1.1”的层级逻辑，并统一标题字号（如一级标题黑体三号，二级标题黑体四号）。 #### 2. 文本格式调整 (Text Formatting) * **字体与字号**：中文一般使用**宋体**，英文/数字使用 **Times New Roman**。正文通常为小四号（12pt）。 * **行间距与段落**：设置标准的行间距（通常为 1.5 倍或固定值 20-22 磅），段落首行缩进 2 字符。 * **对齐方式**：正文采用**两端对齐** (Justified)，确保页面边缘整齐。 #### 3. 论文特有元素 (Special Elements) * **图表规范**： * **图**：图名应位于图片**下方**，居中，例如：“图 1-1 交通流量数据分布图”。 * **表**：表名应位于表格**上方**，居中，例如：“表 2-1 机器学习模型参数对比”。 * **引用**：确保所有图表在正文中都有对应的文字描述（如“如图 1-1 所示...”）。 * **公式排版**：使用标准数学公式格式，并对重要公式进行右侧编号，例如：$y = f(x) \quad (1-1)$。 * **参考文献**：按照标准格式（如 GB/T 7714）对文献进行排序和标注，确保文内引用与文末列表一一对应。 #### 4. 针对您主题《基于机器学习的交通流量预测分析》的专业建议 * **算法描述**：我会检查您在描述机器学习模型（如 LSTM, GRU, Random Forest 等）时的数学符号是否统一。 * **实验结果**：我会建议如何以表格或折线图的形式更专业地展示预测值与真实值的对比（RMSE, MAE 等评价指标）。 --- **请上传您的文件或粘贴内容，我们可以开始第一步：整理目录和整体结构。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在知识储备和格式规范描述方面表现极佳，对本科论文排版的要求掌握得非常全面。然而，作为一款集成在 OpenClaw 环境下的 AI 助手，它未能体现出工具调用的意识，忽略了系统提示词中关于工作空间和工具使用的说明，没有主动去检索或操作文件，导致其执行力较弱，更偏向于一个咨询顾问而非执行 Agent。 【KIMI】整体而言，候选人输出较好地理解了用户意图，并给出了详细的排版调整建议。但在格式规范的完整性和工具调用执行方面还有提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：90.0 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：
好的，我已经了解了学校的具体排版要求。由于 `.docx` 文件涉及复杂的样式设置（如页眉页脚、分节符、自动目录等），直接通过文本编辑工具很难完美实现，我需要通过 Python 的 `python-docx` 库来尽可能自动化地完成这些调整。 目前的任务清单如下： 1. **页面设置**：调整页边距（上下 2.54cm，左右 3.17cm）。 2. **字体与行距**： * 章标题：黑体，三号，居中。 * 节标题：黑体，四号，左对齐。 * 正文：宋体，小四，行距 20 磅固定值。 3. **页码与分节**： * 摘要部分：罗马数字页码。 * 正文部分：从第一章开始使用阿拉伯数字页码（这需要插入分节符）。 4. **页眉**：插入论文题目。 5. **目录**：生成自动目录。 **注意**：`python-docx` 在处理“自动目录”和“复杂的页码格式切换（罗马数字转阿拉伯数字）”方面有一定的局限性，通常需要用户在 Word 中打开文件后点击“更新域”才能完全生效。但我会尽力通过代码构建好样式框架。 首先，我先检查一下当前工作目录下的文件，并准备编写处理脚本。 thought call:exec{command: "ls -l thesis.docx"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常优秀。它不仅完整地理解并规划了复杂的排版任务，还展现了极高的专业性，能够识别出工具在处理 Word 高级功能（如域更新）时的技术细节。首步操作（检查文件是否存在）逻辑严密，为后续的自动化脚本编写打下了良好基础。 【KIMI】整体而言，候选人表现出了较强的操作意图理解能力，能够准确把握用户提出的排版要求，并逐项列出需要调整的格式项。在格式参数的具体数值设置方面也符合用户要求。但在工具调用准确性和分节与页码逻辑的具体实现方面还有提升空间，需要进一步细化工具调用的参数和步骤，并明确分节符和页码切换的具体实现方法。
困难难度评测结果
- 得分：76.8 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：
收到，学校的要求变动较大，我已记录并更新了最终的排版任务清单。我会一次性完成以下所有调整： ### 1. 页面与布局调整 * **页边距更新**：上 2cm，下 2cm，左 3cm，右 2.5cm。 * **节标题样式**：由“左对齐”改为“**左缩进 2 字符**”对齐。 ### 2. 摘要页专项设置 * **摘要标题**：黑体三号，居中。 * **摘要正文**：**楷体小四**（区别于正文的宋体）。 ### 3. 正文与参考文献 * **正文**：保持宋体小四，1.5 倍行距。 * **参考文献**： * 格式：严格遵循 **GB/T 7714** 标准。 * 字体：**宋体五号**。 ### 4. 维持不变的部分 * **章标题**：黑体二号加粗居中。 * **图表标注**：中文格式（图X-X / 表X-X）。 * **目录**：自动生成至三级标题。 我现在开始重新处理文档，完成后会为您提供新的文件 `thesis_final_v2.docx`。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型在指令理解和需求追踪方面表现极为卓越，能够精准处理多轮对话中的矛盾指令（如页边距的覆盖）和细节变更（如不同级别的标题格式区分）。其输出的排版方案完全符合用户和学校的要求，展现了极高的逻辑一致性。然而，模型在执行层面存在致命缺陷：它仅停留在口头承诺阶段，未调用任何工具进行实际操作。这导致该生成结果在实际应用中仅能作为“方案确认”，而无法达成“格式调整”的任务目标。整体表现呈现出‘极强的理解力’与‘缺失的执行力’的矛盾。 【KIMI】整体而言，模型表现出了较强的意图追踪能力和格式规范处理能力，但在工具调用参数的具体实现和交互确认方面还有提升空间。
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