Google: Gemma 4 26B A4B 在「下载超时恢复」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：下载超时恢复
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：Gateway 配置与管理

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：

我在执行「openclaw install gateway」时一直卡在下载进度条，最后报错「connection timeout」，请问有什么替代方案可以完成安装？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 识别出下载超时的根本原因是网络环境限制
  2. 提供手动下载离线包并放置到指定目录的方案
  3. 给出使用镜像源或代理环境变量的配置建议
  4. 说明如何通过本地路径进行离线安装

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：78.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：78.0 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：

执行 `openclaw install gateway` 时遇到 `connection timeout`，通常是因为安装脚本在尝试从 GitHub 或其他海外服务器下载二进制文件或依赖包时，受到了网络环境（如防火墙或网络波动）的限制。 你可以尝试以下几种替代方案，按推荐程度排序： ### 方案一：配置终端代理（最推荐） 如果你本地有可用的代理工具（如 Clash, V2Ray 等），直接在执行安装命令前，为当前终端会话设置环境变量。这是解决下载超时最彻底的方法。 假设你的代理端口是 `7890`： ```bash # 设置 HTTP 和 HTTPS 代理 export http_proxy=http://127.0.0.1:7890 export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 # 如果是 macOS/Linux 且使用的是 SOCKS5 代理 export http_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 export https_proxy=socks5://127.0.0.1:7890 # 然后再次尝试安装 openclaw install gateway ``` ### 方案二：手动下载并放置二进制文件（进阶） 如果安装脚本只是在下载某个特定的二进制文件（例如 `openclaw-gateway`），你可以尝试“手动挡”操作： 1. **观察报错日志**：仔细看报错信息中，最后停留在哪个 URL 的下载上。 2. **手动下载**：将该 URL 复制到浏览器或其他下载工具（如 IDM）中进行下载。如果浏览器也慢，可以在有网络环境的机器上下载好，再通过 SCP 或 U 盘拷贝到目标机器。 3. **寻找存放路径**：安装脚本通常会将文件解压到特定的目录（如 `/usr/local/bin` 或 `~/.openclaw/bin`）。 4. **手动移动**：将下载好的文件移动到对应目录，并赋予执行权限： ```bash chmod +x /path/to/your/downloaded/binary ``` 5. **重新运行安装**：再次运行 `openclaw install gateway`，有些脚本在检测到文件已存在时会跳过下载步骤。 ### 方案三：检查并配置 Git/Pip/Conda 镜像 如果超时发生在下载依赖包阶段（例如 Python 依赖）： * **如果是 Python 依赖**：在执行安装前，先设置 pip 镜像源（使用清华源或阿里源）： ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` * **如果是 Git 克隆**：尝试使用国内的 GitHub 镜像站（如 `kgithub.com` 等，但注意安全性）或者配置 Git 代理。 ### 方案四：检查防火墙/网络限制 如果是在公司或学校内网环境： * 请确认是否需要配置特定的 `proxy` 才能访问外网。 * 尝试使用 `curl -I [报错中的URL]` 来测试网络连通性，如果 `curl` 也超时，说明是纯粹的网络链路问题，必须通过方案一解决。 **总结建议：** 优先尝试 **方案一（设置环境变量代理）**，这通常能解决 90% 以上的安装超时问题。如果你不确定代理端口，请查看你代理软件的设置界面。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出提供了多种可行的技术方案，代理配置部分详细且实用，但在 OpenClaw 特定的离线安装机制（如「--offline」参数和「downloads」目录）的掌握上存在明显欠缺，导致方案的针对性和专业性不足。整体属于及格水平，但未能完全满足评测任务对 OpenClaw 工具链专业知识的要求。 【GEMINI】模型生成的回答质量较高，逻辑清晰且实操性强。它通过提供多种层次的解决方案（从简单的环境变量到复杂的手动安装）来应对网络超时问题。虽然在针对 OpenClaw 工具本身的特定离线安装指令上不够精确，但其提供的代理配置方案非常详尽，对用户具有很高的参考价值。 【KIMI】整体而言，该回答提供了全面且详细的替代方案，涵盖了离线安装和代理配置两种主流恢复路径，对 OpenClaw 的术语和命令使用较为准确，专业性较高。但部分细节需要根据实际情况调整，总体表现优秀。

进阶难度评测结果

  • 得分：81.0 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：

既然安装包已经在当前目录下，你可以按照以下步骤进行手动安装和验证。 ### 1. 安装命令 由于 OpenClaw 的 Gateway 通常是通过其 CLI 工具进行管理的，你可以尝试使用 `openclaw gateway` 相关的安装指令。如果该 CLI 支持从本地文件安装，命令通常如下（请根据你实际使用的 OpenClaw 版本微调）： ```bash # 假设使用 openclaw cli 进行安装，指定当前目录下的压缩包 openclaw gateway install --file ./openclaw-gateway-linux-amd64.tar.gz ``` **如果上述命令不可用，或者你需要手动解压并配置（标准 Linux 流程）：** ```bash # 1. 创建安装目录 sudo mkdir -p /opt/openclaw/gateway # 2. 解压安装包到目标目录 sudo tar -xzf openclaw-gateway-linux-amd64.tar.gz -C /opt/openclaw/gateway # 3. 赋予执行权限（假设主程序名为 gateway） sudo chmod +x /opt/openclaw/gateway/gateway # 4. 尝试启动服务 openclaw gateway start ``` --- ### 2. 如何验证 Gateway 是否正常 安装完成后，请依次执行以下三个层级的检查： #### 第一步：检查服务状态 (Service Status) 使用 OpenClaw 内置命令查看 Gateway 是否正在运行： ```bash openclaw gateway status ``` * **预期结果**：显示 `running` 或 `active`。 #### 第二步：检查进程与端口 (Process & Port) 确认 Gateway 进程确实存在，并且正在监听预设端口（通常是 8000 或 8080，具体取决于你的配置）： ```bash # 查看进程 ps aux | grep openclaw-gateway # 查看端口占用情况 (需要安装 lsof 或 netstat) sudo lsof -i -P -n | grep LISTEN | grep ``` * **预期结果**：能看到对应的进程 ID (PID) 和正在监听的端口。 #### 第三步：接口响应测试 (API Connectivity) 使用 `curl` 直接请求 Gateway 的健康检查接口（Health Check），这是最可靠的验证方式： ```bash # 假设端口为 8000 curl -i http://localhost:8000/health ``` * **预期结果**：返回 `HTTP/1.1 200 OK` 以及类似 `{"status": "healthy"}` 的 JSON 响应。 **如果遇到报错，请将报错信息发给我，我会帮你进一步排查。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出提供了完整的安装到验证流程，逻辑结构优秀且具有三层验证机制。主要问题在于命令参数的细节准确性：子命令顺序与参考答案不一致、端口号未明确指定为 8081、缺少具体的日志路径指引。尽管提供了额外的健康检查和备选方案，但在核心操作准确性上与参考答案存在偏差，导致操作准确性得分受限。整体属于逻辑优秀但细节需改进的中等偏上水平。 【GEMINI】模型准确识别了用户需要离线安装的需求，并给出了合理的工具参数建议和备选的手动安装方案。虽然在具体细节（如特定端口号 8081、日志路径以及 CLI 命令的确切语序）上与参考答案存在偏差，但整体逻辑严密，验证步骤详尽，具有很高的实用参考价值。 【KIMI】整体而言，该回答提供了较为完整的安装和验证步骤，但在一些细节上存在疏漏，如启动服务命令和查看日志的方法。对于端口监听状态检查的命令也存在小错误。

困难难度评测结果

  • 得分：27.8 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：

由于目前无法直接通过当前用户权限写入 `/opt/openclaw`，且你的目标是实现“**下载超时恢复**”功能，我需要先确定这个功能应该实现在哪个层面。 通常“下载超时恢复”有三个可能的实现位置，请确认你的需求属于哪一种： 1. **应用层逻辑实现**：在 OpenClaw 的代码中增加重试机制（Retry Logic），当检测到网络请求超时时，自动重新发起请求。 2. **下载工具/脚本优化**：如果你是通过某个特定的 shell 脚本或 CLI 工具进行下载，我们需要修改该脚本，加入 `curl` 或 `wget` 的断点续传（`-C -`）和重试参数（`--retry`）。 3. **系统/代理层配置**：调整系统级的网络超时设置或代理配置。 **为了推进工作，我建议按以下步骤操作：** ### 第一步：定位代码库 我需要找到 OpenClaw 的源代码位置，以便查看现有的下载逻辑。请运行以下命令让我确认工作目录： `ls -R` 或 `find . -maxdepth 2 -name "*download*"` ### 第二步：分析现有逻辑 一旦找到相关的 Python 或 Shell 代码，我会读取它，分析当前的超时处理方式（是直接抛出异常，还是没有任何处理）。 ### 第三步：实施方案（预想） 如果是代码层面的修复，我会尝试如下逻辑： * **引入指数退避重试 (Exponential Backoff)**：避免在网络波动时连续快速重试导致更严重的阻塞。 * **断点续传支持**：如果是大文件下载，确保支持从上次中断的地方继续，而不是从头开始。 **请告诉我：你目前是在开发 OpenClaw 的某个功能，还是在使用它时遇到了下载中断的问题？如果是后者，请提供报错日志。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出存在严重的场景理解偏差。模型将一个明确的「安装失败后离线恢复」运维场景误判为「开发下载重试功能」的需求分析场景，导致输出内容与任务要求完全脱节。对话上下文已清晰展示了权限诊断的完整过程，用户的「现在呢？」是在等待具体的恢复操作指令，但候选输出却回到需求澄清阶段，要求用户提供代码位置和日志，完全忽略了已有的上下文信息。在故障排查深度和恢复策略综合性两个维度上，候选输出均未能满足基本要求，既没有识别出双重问题（下载超时+权限受限），也没有给出任何可执行的恢复步骤（sudo 安装、chown 权限修正、doctor 自检、chmod 执行权限等）。这是一次典型的上下文理解失败案例。 【GEMINI】模型表现较差，未能准确识别任务目标。它将一个“故障恢复”类的运维任务误解成了“功能开发”类的编程任务。在已明确存在权限问题和下载超时背景的情况下，模型没有利用 OpenClaw 提供的 CLI 工具链给出离线安装或权限修复的执行方案，导致其输出内容对解决实际问题没有任何帮助。 【KIMI】模型在故障排查深度方面表现较好，能够识别出权限问题并提出解决方案。但在恢复策略综合性方面表现一般，虽然提出了一系列恢复步骤，但没有给出完整的恢复流水线建议，且没有直接识别出下载超时的问题。整体而言，模型在处理权限问题方面表现较好，但在处理下载超时问题方面有待提高。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%