Google: Gemma 4 26B A4B 在「下载页入口识别」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：下载页入口识别
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：网页打开与浏览器操作

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：

请分析页面并告诉我，为了安全地获取该软件，我应该点击哪一个按钮？请给出你的判断依据。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别「立即下载」为目标入口
2. 明确指出需要避开带有「广告」字样的干扰项
3. 解释识别逻辑，如检查按钮的 class 或文本内容

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：26.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：26.5 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：

由于您还没有提供需要分析的页面（无论是截图、URL 还是 HTML 代码），**请您上传该页面的截图或提供相关的页面内容。** 一旦您提供了信息，我将从以下几个**安全维度**为您进行分析，并给出明确的判断依据： ### 我将如何进行分析： 1. **按钮文本与预期功能的匹配度 (Textual Consistency)：** * 检查按钮文字（如 "Download", "Get Started", "Install"）是否与软件名称及版本信息一致。 * 警惕诱导性文字，例如“立即领取”、“点击下载”等带有紧迫感的营销词汇。 2. **视觉设计与伪装识别 (Visual Deception)：** * **识别广告伪装：** 许多恶意网站会放置看起来像“下载”按钮的广告位。我会通过按钮的布局、样式是否与页面其他功能组件统一，来判断它是否属于广告插件。 * **UI 一致性：** 正规软件官网的下载按钮通常位于显眼但规范的位置（如导航栏或页面中心），而非弹出式窗口或页面边缘。 3. **链接与跳转逻辑 (URL & Redirection Analysis)：** * **域名验证：** 检查按钮背后的链接是否指向该软件的官方域名。 * **跳转路径：** 观察点击后是否会经过多个可疑的中间跳转页（Redirects），这通常是恶意软件分发的手段。 4. **文件类型预判 (File Extension Check)：** * 如果能看到链接指向的文件后缀，我会提醒您。例如，下载安装程序时，应期望看到 `.exe` (Windows), `.dmg` (macOS) 或 `.deb/.rpm` (Linux)，如果看到 `.zip` 中包含 `.scr` 或 `.vbs` 等可疑后缀，我会发出警告。 5. **页面整体可信度 (Page Integrity)：** * 观察页面是否存在大量的弹出广告、语法错误、过时的设计或不安全的协议（使用 `http` 而非 `https`）。 --- **请发送您想要分析的内容，我会立即为您提供专业的安全建议。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型以「未提供页面内容」为由拒绝作答，未能完成任务的核心要求——识别正确的下载入口并指出干扰项。实际上，根据任务描述和对话上下文，模型应当尝试通过browser工具访问或分析页面，而非直接要求用户补充信息。整体表现不及格，未能体现出对页面元素的任何实质性分析能力。 【GEMINI】模型未能完成核心任务。它没有识别出目标下载入口，也没有利用可用的浏览器工具主动获取页面信息，而是以信息缺失为由要求用户提供输入。虽然其提供的通用安全下载建议逻辑清晰、维度全面，但作为针对特定页面的评测，其在任务达成度上不及格。 【KIMI】模型在逻辑表达方面表现出色，提供了详尽的分析步骤和安全维度，但在入口识别准确性方面未能直接给出答案，而是要求用户提供更多信息。这可能是因为模型在没有具体页面内容的情况下，无法直接识别出正确的下载按钮。

进阶难度评测结果

• 得分：63.5 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：

call:browser:inspect_element{selector: "a.ad-link"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出展现了初步的问题意识，尝试通过工具深入检查可疑元素，但在工具选择、调用深度和输出完整性上均存在明显不足。缺少对 DOM 结构的全局分析、链接目标的技术验证，以及对用户的风险提示和明确建议。整体表现未达到及格线要求。 【GEMINI】模型表现符合专业 AI 助手的定位。在用户对下载链接表示疑虑时，模型没有凭空猜测，而是严格遵循系统指令，利用浏览器工具对可疑元素进行深度探测。其工具选择精准（inspect_element），行为逻辑严密，是处理此类网页安全识别任务的正确第一步。 【KIMI】整体而言，模型较好地完成了任务，通过调用浏览器工具链分析 DOM 结构，并识别出潜在风险，给出了合理的建议。不过在风险识别方面还有提升空间，如能直接分析出 'Fast Download' 链接的具体风险会更好。

困难难度评测结果

• 得分：40.0 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：

既然已经成功识别到了下载入口（`#dynamic-list` 下的 `.dl-btn` 按钮），接下来的任务通常是**验证下载流程**或**模拟点击下载**。 为了完成“下载页入口识别”的任务，我建议按以下步骤进行： 1. **验证点击有效性**：尝试点击其中一个按钮（例如 Windows 版），观察是否触发了下载动作或跳转到了下载详情页。 2. **确认下载属性**：检查这些按钮是否包含正确的 `href` 链接或触发了正确的下载事件。 3. **异常处理**：如果点击没反应，检查是否需要先进行某种交互（如登录、选择版本等）。 **请问你是希望我直接执行点击测试，还是需要我编写一段自动化脚本（如 Playwright/Selenium）来固化这个识别逻辑？**

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 hard 难度的动态页面下载入口识别任务中表现不佳。核心问题在于：1）缺乏自主决策能力，在明确的执行时机选择了反问用户；2）未能识别并执行隐含的关键约束（点击 Linux 版本）；3）交互冗长且依赖用户进一步指令，不符合 hard 模式下的自主性要求。虽然模型展示了一定的任务分解能力（列出验证步骤），但这些分析应该在内部完成并直接转化为行动，而非作为选项抛给用户。前置上下文已经完成了异常恢复流程，候选输出本应延续这种执行力，但最终在临门一脚时选择了后退。 【GEMINI】模型准确理解了当前的页面状态和历史操作背景，但在角色定位上更偏向于‘建议者’而非‘执行者’。它识别到了下载按钮，但没有按照 Agent 的逻辑主动触发点击动作（特别是参考答案中强调的 Linux 版本），导致任务流程在关键环节中断，需要用户进一步指令才能继续，不符合高自主性 AI 专家的预期。 【KIMI】整体而言，模型在异常恢复与决策方面表现较好，能够合理应对页面元素未找到的情况，并成功识别下载按钮。在复杂约束执行方面，模型虽然识别到了正确的下载按钮，但在执行点击动作时略显犹豫，未能直接执行用户的隐含意图。在交互简洁性方面，模型的回答略显冗长，未能完全做到简洁高效。综合来看，模型在处理动态加载场景和异常恢复方面表现较好，但在直接执行用户指令和保持交互简洁性方面还有提升空间。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「下载页入口识别」
• 查看该模型的所有评测结果：Google: Gemma 4 26B A4B
• 浏览同维度的其他用例：「网页打开与浏览器操作」
• 返回排行榜首页