Grok 4.20 Beta 0309 Non Reasoning

将图文资料整理成一致的内容

Grok 4.20 非推理模型可以理解文字和图片，完成信息提取、内容摘要与改写。它适合资料已经齐备、希望直接得到结果的流程，例如从活动海报中整理时间地点，再生成通知；将产品图文中的卖点汇总为说明，或回答资料中已经明确的问题。

处理活动资料时，可以先提取名称、日期、地址、报名条件和注意事项，再根据这些事实生成面向不同受众的文字。将事实提取与表达改写分成两步，能够更清楚地检查哪些信息来自材料，哪些只是表达上的调整。图片中没有写明的优惠、资格或承诺，应保持缺失状态。

怎样保持字段和格式一致？

可以使用结构化输出定义 JSON Schema，为字段指定类型、允许值和缺失值规则。比如将活动日期单独存储，将原文日期表达保留在另一字段，便于程序检查是否有转换错误。格式稳定后，也要验证信息是否准确对应图片和文字。

能否继续查询或整理长资料？

函数调用可以连接应用提供的资料查询工具，获得实际返回值后再组织答案。较长文档则可以按章节编号，让模型围绕指定问题提取内容。把查询结果、原始材料与写作要求分清，能够减少不同来源的信息被错误混用。

给图片保留足够清晰的文字，细小内容可另外提供局部图。若任务涉及多项约束的深入比较或复杂论证，可选择推理模式；对于直接提取和改写，明确目标、字段与语气通常更有帮助。

上传活动海报后可输入：

“请先提取活动名称、时间、地点、报名方式和限制条件，找不到的字段写 null，并附上原文。然后依据提取结果写一段 100 字以内的群通知，保留日期与地点，不新增优惠或承诺。”

先核对提取结果，再采用改写文案。如果同时提供多张海报，注明它们属于同一活动还是不同活动。需要固定结构时配置对应 Schema，并在程序中检查必填字段；看不清的信息应补图确认，不让模型猜出完整内容。