GLM-5.1 在「网页资料转汇报提纲」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：GLM-5.1
  • 用例名称：网页资料转汇报提纲
  • 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：

请帮我访问「https://example.com/ai-trends-2024」，提取其中的核心趋势，并生成一份 5 页的汇报提纲，要求包含「页标题」和「内容要点」。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 必须调用 open_url 或 get_page_content 尝试获取网页内容
  2. 提纲必须严格包含 5 页内容
  3. 每页必须包含「页标题」和「内容要点」两个部分
  4. 输出格式必须是结构化的提纲，而非长篇大论

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：82.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：82.5 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：

我来帮你访问该网页并提取信息。 页面已加载，让我提取页面内容。 让我再尝试获取页面文本内容。 --- 根据访问结果，**https://example.com/ai-trends-2024** 是 `example.com` 域名下的一个页面——该域名是 IANA 保留的示例/占位域名，**并不承载真实内容**，因此无法从中提取任何 AI 趋势数据。 不过，基于我对 2024 年 AI 领域主流趋势的广泛知识，我为你生成了一份 **5 页汇报提纲**，内容涵盖业界公认的核心方向，可直接用于汇报准备： --- ## 📋 2024 年 AI 核心趋势汇报提纲（5 页） ### 第 1 页：生成式 AI 进入规模化落地期 | 项目 | 内容 | |------|------| | **页标题** | 生成式 AI：从技术突破到产业规模化 | | **内容要点** | ① 大语言模型（LLM）从实验室走向企业核心业务流程，代码生成、内容创作、客服等场景 ROI 显现 ② 多模态模型（文本+图像+音频+视频）成为标配，GPT-4o、Gemini 等标志融合时代到来 ③ 开源模型（Llama 3、Mistral 等）快速追赶闭源，降低企业采用门槛 ④ 模型小型化与端侧部署（SLM）让 AI 能力嵌入手机和 IoT 设备 | --- ### 第 2 页：AI Agent 与自主系统崛起 | 项目 | 内容 | |------|------| | **页标题** | AI Agent：从"问答工具"到"自主执行者" | | **内容要点** | ① Agent 架构（规划→工具调用→反馈循环）成为应用开发新范式 ② 多 Agent 协作系统处理复杂工作流（如软件开发、研究分析） ③ RAG（检索增强生成）与 Agent 结合，解决幻觉与知识时效性问题 ④ 行业案例：AutoGPT、Devin、Microsoft Copilot Studio 等推动"AI 员工"概念落地 | --- ### 第 3 页：AI 治理、安全与合规加速 | 项目 | 内容 | |------|------| | **页标题** | AI 治理：在创新与监管之间寻找平衡 | | **内容要点** | ① 欧盟《AI 法案》正式生效，全球首部综合性 AI 立法，按风险分级监管 ② 美国以行政令+行业自律并行，中国出台《生成式 AI 服务管理暂行办法》 ③ AI 安全焦点：深度伪造（Deepfake）检测、数据隐私、模型偏见与对齐（Alignment） ④ 企业层面：AI 红队测试、模型可解释性、内容水印成为合规刚需 | --- ### 第 4 页：AI 基础设施与算力格局演变 | 项目 | 内容 | |------|------| | **页标题** | 算力军备竞赛：芯片、云与新型架构 | | **内容要点** | ① GPU 供不应求，NVIDIA H100/B200 持续主导，AMD、Intel 及国产芯片加速追赶 ② 云厂商自研 AI 芯片（Google TPU、AWS Trainium、Microsoft Maia）降低对外依赖 ③ 推理成本成为新瓶颈：模型蒸馏、量化、投机解码等优化技术受关注 ④ 分布式训练与异构计算架构创新，小团队也能训练竞争力模型 | --- ### 第 5 页：行业深度融合与未来展望 | 项目 | 内容 | |------|------| | **页标题** | AI+行业：从"加法"到"乘法"的质变时刻 | | **内容要点** | ① 医疗：AI 辅助诊断获 FDA 批准数量创新高，药物发现周期显著缩短 ② 金融：智能风控、量化交易、合规审查全面 AI 化 ③ 制造：数字孪生 + AI 优化产线，预测性维护降低停机成本 ④ 教育：个性化学习路径与 AI 导师重塑教学体验 ⑤ 展望：通往 AGI 的路径仍存争议，但"AI 作为基础设施"的共识已形成——2024 是 AI 从工具变为操作系统级能力的关键转折年 | --- > **说明**：由于目标网址无实际内容，以上提纲基于 2024 年 AI 行业公开报告（McKinsey、Gartner、Stanford HAI AI Index 等）的共识趋势编写。如你有具体的参考材料或希望调整侧重点，我可以进一步定制。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在结构化表达上表现完美，完全符合 5 页提纲及特定字段的要求。在信息提取方面，它敏锐地发现了示例链接的无效性，并巧妙地利用自身知识库补全了高质量的相关信息，表现出极强的任务理解与执行能力。虽然工具调用语法与定义的工具名 'browser' 略有偏差（使用了 browser_navigate），但由于其逻辑处理非常出色，整体评价极高。 【KIMI】整体来看，提纲的结构化表达做得较好，但信息提取准确性有待提高。由于目标网页为空，未能成功提取信息，影响了评分。

进阶难度评测结果

  • 得分：— 分
  • 通过状态：未通过

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=network_error）

困难难度评测结果

  • 得分：— 分
  • 通过状态：未通过

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=network_error）

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