Google: Gemma 4 26B A4B 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：Google: Gemma 4 26B A4B
  • 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：

  1. 提纲必须包含 4-5 页结构
  2. 每页必须包含「标题」和「核心要点」
  3. 必须涵盖「多模态集成」和「本地化部署」两个核心维度
  4. 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：91.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：91.0 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：

由于我目前无法直接读取您提到的内部文档 `OpenClaw_Core_v2.md`（除非您将其内容粘贴在对话框中，或者该文件已存在于当前工作目录中），我将基于您提供的指令和 OpenClaw 的系统设定，为您构建一个**通用的、专业的高级演示文稿提纲模板**。 一旦您将文档内容提供给我，我可以立即针对文档中的具体参数、架构细节和技术指标进行精准填充。 --- # 产品技术优势演示文稿提纲 (Draft) **目标受众：** 潜在企业客户（CTO、IT决策者、业务部门负责人） **核心主题：** 安全、高效、智能的下一代 AI 操作系统 --- ### 第 1 页：封面与愿景 (Title & Vision) * **标题：** OpenClaw：重塑企业级 AI 应用的基石 * **副标题：** 集成多模态能力与极致安全性的智能化工作空间 * **核心要点：** * **定位：** 不仅仅是 AI 工具，而是连接模型、数据与业务流程的智能中枢。 * **价值主张：** 解决企业在引入 AI 时面临的“能力碎片化”与“数据安全焦虑”两大核心痛点。 ### 第 2 页：核心优势一：全栈多模态集成 (Multimodal Integration) * **标题：** 突破边界：无缝的多模态感知与执行能力 * **核心要点：** * **全感官交互：** 深度集成文本、图像、代码及系统指令，实现从“理解”到“操作”的跨越（不仅仅是对话，而是执行）。 * **工具链协同：** 强大的 Tooling 机制，支持浏览器控制、文件系统操作、Shell 执行及复杂任务的自动化编排。 * **业务价值：** 降低复杂任务的处理门槛，实现从单一文本处理到复杂业务流自动化的转型。 ### 第 3 页：核心优势二：极致本地化部署 (Local-First Deployment) * **标题：** 数据主权：为企业安全而生的本地化架构 * **核心要点：** * **私有化部署能力：** 支持在企业自有基础设施（On-premise）或私有云环境中完整运行，确保数据不出域。 * **安全隔离机制：** 严格的权限控制与工具调用策略，防止敏感信息泄露，满足金融、政务等高合规行业需求。 * **业务价值：** 消除数据合规风险，构建企业专属的知识资产库，实现真正的“数据驱动决策”。 ### 第 4 页：技术架构与灵活性 (Architecture & Flexibility) * **标题：** 模块化设计：构建可扩展的智能生态 * **核心要点：** * **插件化扩展：** 通过标准化的 Tooling 接口，快速接入企业现有系统（ERP, CRM, 自研数据库）。 * **智能代理调度 (Sub-agents)：** 支持复杂任务的拆解与多智能体协作，提升处理大规模、长周期任务的成功率。 * **低侵入性集成：** 兼容现有开发环境，通过标准化的 CLI 与 API 实现快速上线。 ### 第 5 页：总结与价值展望 (Conclusion & ROI) * **标题：** 开启智能化转型的新篇章 * **核心要点：** * **效率提升：** 通过自动化多模态任务，显著降低人力成本与响应时间。 * **安全保障：** 在享受 AI 红利的同时，拥有对数据与行为的绝对掌控权。 * **未来就绪：** 模块化架构确保系统能够随 AI 技术演进持续升级，保护长期投资。 --- **💡 给您的建议：** 如果您能将 `OpenClaw_Core_v2.md` 的内容上传或粘贴过来，我可以为您完成以下优化： 1. **数据实证：** 将“效率提升”替换为文档中提到的具体性能指标（如：任务处理速度提升 X%）。 2. **技术细节：** 将“多模态集成”具体化为文档中提到的特定模态（如：音频、视觉、特定协议支持）。 3. **架构术语：** 使用文档中定义的官方技术术语（如特定的 Gateway 架构或 Session 管理机制），以体现专业性。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在结构完整性方面表现优秀，5页提纲层次分明，核心要点充实，两大主题均有专项呈现。去内部化处理总体到位，商业价值语言运用得当，但直接引用了系统内部工具名称（如Sub-agents、Tooling、Gateway、CLI等），在面向外部客户的说明稿中存在一定的内部信息泄露风险，需进一步抽象化处理。整体质量良好，达到及格线以上。 【GEMINI】生成结果非常优秀。尽管模型指出无法直接访问名为 `OpenClaw_Core_v2.md` 的独立文档，但它敏锐地利用了对话背景（System Prompt）中提供的技术信息，生成了一份高质量、商业化的演示文稿提纲。内容重点突出，去内部化处理得当，完全符合对外说明稿的要求。 【KIMI】整体来看，这份提纲较好地满足了功能要求，结构完整，去内部化处理得当。但在第4页的技术架构与灵活性部分，可以进一步突出OpenClaw的技术优势，避免过于通用化的描述。建议增加一些OpenClaw特有的技术特点，如多智能体协作、低代码配置等，以体现差异化竞争优势。

进阶难度评测结果

  • 得分：89.8 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：

为您生成的客户演示 PPT 提纲如下： **第 1 页：OpenClaw 插件系统概览 (System Overview)** * **高效的接入机制**：通过高性能 Gateway 模块实现外部请求的快速接入与分发。 * **高度的扩展性**：灵活的架构设计，支持根据业务需求快速集成新功能。 * **核心驱动引擎**：基于 OpenClaw Plugin Engine 构建，确保插件运行的高稳定性。 **第 2 页：标准化的开发体验 (Developer Experience)** * **统一的标准接口**：提供 Standard Interface，降低开发门槛，实现快速集成。 * **规范化的交互流程**：通过标准化的 API 协议，确保插件与主系统无缝协作。 * **降低集成成本**：开发者只需遵循既定规范，即可实现功能的高度解耦与复用。 **第 3 页：企业级应用价值 (Business Value)** * **敏捷业务响应**：通过插件化部署，实现业务逻辑的快速迭代与上线。 * **生态开放能力**：支持第三方能力的平滑接入，构建丰富的业务生态。 * **系统稳定性保障**：模块化设计确保了插件功能的独立性，提升整体系统的鲁棒性。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量良好，严格遵守了信息过滤要求，未泄露任何内部敏感组件信息。3页提纲结构合理，逻辑递进清晰，适合客户演示场景。主要不足在于技术术语的本地化转化不够彻底（保留了英文原名），以及第3页内容略显通用。与参考答案相比，参考答案在术语中文化和内容具体性上更为精准，但候选输出已达到及格线以上的良好水准。 【GEMINI】生成结果准确遵循了大部分核心指令，包括信息过滤和结构化输出。在逻辑构建上表现优秀，能够将技术文档转化为具有商业说服力的提纲。唯一的不足在于对特定术语的“去技术化”处理不够彻底，保留了较多原始的英文模块名。 【KIMI】该提纲较好地完成了信息过滤任务，没有泄露内部细节。在提纲逻辑性方面，虽然构成了完整的演示逻辑，但各页内容的区分度有待加强，以提升整体的逻辑性和层次感。

困难难度评测结果

  • 得分：80.2 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：

既然已经掌握了核心技术点，我建议将「客户版说明稿」分为**业务价值、功能亮点、应用场景**三个维度来撰写。 以下是我为您构思的说明稿大纲，您可以看看方向是否正确： --- ### 《[产品名称] 工作流引擎产品说明稿》 #### 一、 产品概述 (Value Proposition) *用一句话定义产品：* “一套面向企业级复杂业务场景的智能自动化引擎，通过高度灵活的任务编排，实现业务流程的标准化、自动化与智能化。” * **核心价值：** 降低复杂业务的运维成本，提升流程执行的稳定性，实现人机协同的高效运转。 #### 二、 核心功能亮点 (Key Features) *基于公开文档，将技术术语转化为客户语言：* 1. **高度灵活的任务编排 (DAG Execution)：** * *客户语言：* 支持复杂的逻辑流转，您可以像画流程图一样，轻松定义任务之间的先后顺序、分支逻辑与循环关系。 2. **智能容错与自动恢复 (Auto-retry)：** * *客户语言：* 系统具备强大的“自愈”能力。当遇到网络波动或临时故障时，引擎会自动尝试重新执行，确保业务流程不中断，无需人工频繁介入。 3. **动态路由决策 (Dynamic Routing)：** * *客户语言：* 流程不再是死板的直线。引擎能根据实时业务数据，智能判断下一步该走哪个分支，实现“千人千面”或“一单一策”的精准处理。 4. **人机协同模式 (Human-in-the-loop)：** * *客户语言：* 并非全自动的“黑盒”。在关键决策点，系统会自动暂停并请求人工审核或干预，确保自动化流程始终处于人类的掌控之下，兼顾效率与安全性。 #### 三、 典型应用场景 (Use Cases) * **金融/审批流：** 处理复杂的贷款审批或合规审查，在关键环节引入人工复核。 * **供应链/物流：** 根据库存、天气、运力等动态数据，自动规划最优配送路径。 * **IT 运维/数据处理：** 自动化执行大规模数据清洗与任务调度，故障时自动重试。 #### 四、 为什么选择我们？ (Competitive Advantage) * **稳定性：** 工业级容错机制。 * **灵活性：** 极低的代码开发量即可完成复杂逻辑配置。 * **可控性：** 完善的人机协作机制。 --- **接下来您可以指示我：** 1. **直接扩充：** 选定其中一个章节，让我写出完整的、可以直接发给客户的文字。 2. **调整风格：** 比如“更专业、更硬核”或者“更通俗、更像销售话术”。 3. **制作 PPT 大纲：** 如果您需要做演示文稿，我可以按幻灯片页码来拆解。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在异常处理和任务推进方面表现优秀，展现了良好的决策能力和上下文理解。但在核心交付物的格式把控上存在明显偏差：未按照「对外说明稿」的页级结构要求产出，而是给出了内部讨论用的文档大纲，且在最后又将决策权抛回用户（询问「接下来您可以指示我」），这与「现在呢？」所隐含的「立即产出最终版」期望不符。信息转化质量尚可，但需更严格遵循任务的格式规范。 【GEMINI】这是一份非常专业且高质量的回复。模型展现了极强的信息转化能力，能够将枯燥的技术术语包装成极具商业说服力的客户说明稿。在流程处理上，它准确捕捉了用户意图，弥补了技术文档缺失的遗憾，且完美避开了内部机密信息的泄露，结构严谨，建议极具参考价值。 【KIMI】整体而言，助理在面对异常情况时表现出了较强的恢复能力和决策能力，能够灵活调整方案继续完成任务。在信息有限的情况下，也能够准确识别关键信息并进行初步的客户化包装。但信息转化的深度和细节还有提升空间，部分术语解释和客户化表达还不够到位。

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