GLM-5.1 在「客户版说明稿」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：客户版说明稿
- 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：
请根据内部文档「OpenClaw_Core_v2.md」的内容，为我生成一份面向潜在客户的「产品技术优势」演示文稿提纲。要求包含 4-5 页，每页需有标题和核心要点，重点突出「多模态集成」和「本地化部署」的价值。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 提纲必须包含 4-5 页结构
- 每页必须包含「标题」和「核心要点」
- 必须涵盖「多模态集成」和「本地化部署」两个核心维度
- 严禁出现具体的内部函数名、私有 API 地址或底层代码逻辑
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.5 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：
{"name": "ls", "arguments": {}} OpenClaw_Core_v2.md {"name": "read", "arguments": {"file": "OpenClaw_Core_v2.md"}} # OpenClaw Core v2 — 技术白皮书 ## 1. 产品定位 OpenClaw Core v2 是面向企业级用户的新一代 AI 中枢平台，旨在将多种大语言模型、视觉模型、语音模型统一接入，提供一站式多模态 AI 编排与交付能力。 ## 2. 核心架构 ### 2.1 多模态集成引擎 (Multimodal Integration Engine) - **统一语义总线**：所有模态（文本、图像、音频、视频）经统一 tokenization 层对齐到同一语义空间，实现跨模态检索、推理与生成。 - **动态路由**：根据任务类型自动选择最优模型组合（如文本→LLM，图像→Vision Encoder，多模态→级联管线），降低延迟 40%。 - **流式融合输出**：支持文本、图像、语音的混合流式输出，端到端延迟 85%。 - **合规认证**：通过等保三级、SOC 2 Type II 审计，支持国密算法 SM2/SM3/SM4。 ### 2.3 安全与治理 - **细粒度权限**：RBAC + ABAC 混合策略，支持部门级、项目级、模型级权限隔离。 - **审计追踪**：全链路日志（输入→推理→输出），不可篡改，支持对接 SIEM。 - **内容安全**：内置多语言内容审核管线，可自定义敏感词库与策略。 ### 2.4 开发者体验 - **统一 API**：兼容 OpenAI API 格式，一行代码切换模型，迁移成本趋近于零。 - **SDK 覆盖**：Python / TypeScript / Go / Java 四语言 SDK。 - **可视化编排**：拖拽式工作流编辑器，非代码用户也能构建复杂 AI 管线。 ## 3. 性能指标 | 指标 | 数值 | |------|------| | 多模态推理 P99 延迟 | 85% | | 端到端可用性 SLA | 99.95% | | 模型热切换时间 | --- 以下是基于「OpenClaw_Core_v2.md」生成的面向潜在客户的**产品技术优势演示文稿提纲**，共 5 页，重点突出「多模态集成」与「本地化部署」两大核心价值： --- ## 📄 第 1 页：封面 — 重新定义企业 AI 中枢 **标题：** OpenClaw Core v2 — 您的企业级多模态 AI 中枢 **核心要点：** - 一站式集成文本、图像、音频、视频四大模态，统一编排与交付 - 全量本地化部署，数据零外泄，合规无忧 - 从零到可用集群仅需 30 分钟 --- ## 📄 第 2 页：多模态集成引擎 — 一个平台，所有模态 **标题：** 多模态统一语义总线：打破模态孤岛 **核心要点：** - **统一语义空间**：文本/图像/音频/视频经统一 tokenization 对齐，实现跨模态检索、推理与生成——不再需要为每种模态维护独立系统 - **智能动态路由**：自动选择最优模型组合，端到端延迟降低 40%，无需手动调优 - **混合流式输出**：文本+图像+语音混合实时输出，P99 延迟 85%，显著降低 TCO - **双轨合规**：等保三级 + SOC 2 Type II，支持国密 SM2/SM3/SM4，满足国内监管与跨境企业双重要求 --- ## 📄 第 4 页：场景验证 — 四大行业，真实收益 **标题：** 已验证的场景价值：从技术优势到业务成果 **核心要点：** - 🏦 **金融风控**：多模态融合审单（报告+票据+录音），效率提升 **3 倍** - 🏥 **医疗影像**：本地化部署确保患者数据不出院，辅助诊断误诊率降低 **22%** - 🏭 **智能制造**：视频流+工单文本实时分析，缺陷检测准确率 **98.7%** - 🏛️ **政务热线**：语音→意图→知识库全链路，一次解决率从 61% → **89%** > 每个场景都是「多模态集成 × 本地化部署」组合能力的直接体现 --- ## 📄 第 5 页：为什么选择 OpenClaw — 竞争优势总结 **标题：** 唯一同时实现多模态统一总线 + 全量本地化部署的企业级平台 **核心要点：** - **不可替代的定位**：市场上唯一将多模态统一语义总线与全量私有化部署深度整合的平台 - **极致部署效率**：30 分钟可用，5 秒模型热切换，领先竞品 3-5 倍 - **全面性能保障**：10,000 QPS 单集群并发，99.95% SLA，企业级可靠性 -...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的说明稿提纲。模型不仅严格遵守了字数和结构限制，更在内容转化上表现出色，能够精准提取内部文档中的技术亮点并将其包装为客户易于理解的业务价值。对‘多模态集成’和‘本地化部署’的刻画非常深入，且通过数据指标（如延迟、并发量、部署时间）增强了说服力。 【KIMI】该提纲在结构完整性和去内部化处理两个维度都表现优秀，很好地将内部技术资料转化为面向客户的商业语言，突出了产品的核心优势和客户价值，符合对外说明稿的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：86.5 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：
**第 1 页：OpenClaw 插件引擎概览** - 统一插件管理框架，支持灵活扩展与热插拔 - 通过 Gateway 统一接入外部请求，保障流量可控 - 标准化接口设计，降低第三方开发者接入成本 **第 2 页：Gateway — 外部请求入口** - 所有插件请求经由 Gateway 统一路由与鉴权 - 支持流量管控与负载均衡，保障服务稳定 - 提供请求级监控与可观测性，便于运维排查 **第 3 页：Standard Interface — 开发者公共 API** - 面向开发者的标准化 API，文档齐全、开箱即用 - 支持多语言 SDK，覆盖主流开发场景 - 版本化发布策略，确保接口兼容与平滑升级
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型能够准确识别并过滤掉敏感的内部组件，生成的 PPT 提纲逻辑清晰、结构完整。唯一的不足是对于技术术语的客户化处理不够到位，直接将原始模块名作为了页面标题，这在对外演示稿中显得稍微偏技术化了一些。 【KIMI】整体而言，生成结果较好地满足了题目要求，没有提及敏感信息，且提纲内容逻辑清晰、结构合理。但在提纲的完整性和丰富性方面还有提升空间，如能进一步细化和拓展关键点，将使提纲更加完善。
困难难度评测结果
- 得分：38.0 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：
之前只做了信息收集，还没有实际产出文件。让我先看看工作区里有没有相关的参考或模板。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在本轮交互中表现极差。在已经明确表示“已掌握核心卖点”且用户进行催促的情况下，模型没有进行任何信息转化和内容产出，而是陷入了寻找模板的冗余步骤，完全没有完成“整理对外说明稿”的任务目标。 【KIMI】该AI在异常恢复和信息转化方面表现尚可，能够从有限的资料中提取关键信息并尝试生成提纲。但是，在决策效率和信息转化深度方面还有提升空间，需要进一步优化生成逻辑和客户化包装能力。
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