Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告内容精简摘要」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：报告内容精简摘要
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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：
以下是当前工作区中的文档 `project_report.docx` 的内容： **文档标题**：2024年第三季度项目进展报告 **作者**：产品运营部 **字数**：约 3200 字 **章节结构**： 1. 执行摘要 2. 项目背景与目标 3. Q3 主要里程碑完成情况 4. 资源投入与成本分析 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 **正文内容**： 一、执行摘要 本报告总结了2024年第三季度产品运营部各项目的整体进展。Q3期间，团队围绕年初制定的三大战略目标持续推进，核心产品用户增长达到预期的115%，月活跃用户突破500万。营收方面，Q3实现收入4800万元，同比增长22%，环比增长8%。团队在技术架构升级、用户体验优化和市场拓展三个方向均取得显著成果。 二、项目背景与目标 2024年初，公司确定了"技术驱动增长"的年度战略方向。产品运营部承担三大核心目标：（1）完成核心系统微服务架构改造，提升系统稳定性至99.95%；（2）通过产品体验优化将用户留存率提升至65%以上；（3）拓展华南和西南两个新市场区域，实现区域营收占比达到总收入的15%。 三、Q3主要里程碑完成情况 1. 微服务架构改造已完成80%的模块迁移，系统可用性达到99.93%，接近目标值。 2. 用户体验优化方面，完成了首页改版、搜索算法升级和个性化推荐功能上线，用户留存率从Q2的58%提升至63%。 3. 华南市场已正式启动运营，首月获取新用户12万，西南市场处于前期调研和合作伙伴对接阶段，计划Q4正式启动。 四、资源投入与成本分析 Q3总投入预算为3200万元，实际支出3050万元，预算执行率95.3%。其中研发投入占比55%（约1678万元），市场推广占比25%（约763万元），运营支撑占比20%（约609万元）。人力方面，Q3新增技术人员8人，市场人员5人，当前团队总人数达到92人。 五、风险与问题记录 1. 微服务改造过程中发现部分遗留系统接口兼容性问题，预计需额外2周解决。 2. 华南市场获客成本高于预期约18%，需在Q4优化投放策略。 3. 核心技术骨干流失风险，Q3有2名高级工程师离职，已启动补招但周期较长。 六、Q4工作计划 1. 完成剩余20%微服务模块迁移，目标系统可用性达99.95%。 2. 持续优化用户体验，目标留存率突破65%。 3. 正式启动西南市场运营，华南市场优化获客策略降低成本。 4. 推进年度营收目标冲刺，Q4营收目标5500万元。 请将以上正文内容精简至150字左右的摘要。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出摘要字数应在130~170字范围内（约150字左右）
- 摘要需涵盖报告的核心信息：用户增长、营收数据、主要成果、关键风险和Q4计划
- 语言简洁流畅，无冗余信息，保持专业报告风格
- 不得编造文档中未提及的内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：94.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：94.0 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：
以下是为您精简的报告摘要（约150字）： **2024年Q3项目进展摘要** Q3期间，产品运营部核心指标表现亮眼：用户增长达预期115%，月活突破500万，营收4800万元（同比增长22%）。微服务架构改造已完成80%，系统可用性达99.93%；用户留存率提升至63%；华南市场已正式启动。本季度预算执行率95.3%。目前面临接口兼容性、获客成本偏高及技术人才流失等挑战。Q4将重点完成架构迁移、启动西南市场运营，并冲刺5500万元营收目标。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该摘要表现优异，完美遵循了所有任务指令。它在严格的字数限制内高度浓缩了文档精华，对量化指标（如百分比、金额、用户数）的引用准确无误，对风险与计划的描述清晰到位，是一份标准且高质量的精简摘要。 【KIMI】整体而言，该摘要较好地满足了任务要求，字数控制得当，信息提取较为完整，语言简洁流畅。但在专业度方面还有提升空间，部分表述略显口语化，可进一步优化以提升报告的专业性和严谨性。
进阶难度评测结果
- 得分：90.3 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：
好的，为您精简如下： 2024年Q3项目进展顺利，已按计划完成核心功能上线及用户增长目标。资源投入方面，人力与资金成本均控制在预算范围内。目前存在技术债务积累及部分需求延期风险，需重点关注。Q4工作将聚焦性能优化、市场拓展及团队扩充，确保年度目标达成。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该摘要表现出色，成功提炼了原文档的所有关键信息，且语言风格极其精炼，逻辑清晰。唯一的瑕疵在于字数控制，实际字数略低于130字的下限要求，导致在信息深度上可以进一步挖掘的空间没有被利用。 【KIMI】整体来看，该精简摘要较好地满足了字数控制、要点覆盖和语言精练度的要求，字数接近目标，要点覆盖全面，语言相对简练。但仍有一些小幅度优化空间，如进一步精简修饰词，提高信息密度。总体表现优秀。
困难难度评测结果
- 得分：90.0 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：
好的，已根据您的要求重新整理并修正了内容。以下是整合后的输出： **资源投入与成本分析** - 【高】研发成本占比62%，需严控预算超支风险 - 【中】市场推广占比25%，需关注转化率与投入比 - 【低】运营成本占13%，维持现有预算执行水平 **风险与问题记录** - 【高】供应链交付延迟，已引入备选供应商应对 - 【高】核心岗位人员流动，已启动激励与留任方案 - 【中】测试环境不稳定，计划Q4升级基础设施 **Q4工作计划** - 【高】推进V2.0大版本上线，目标11月底前完成 - 【高】拓展海外市场试点，优先东南亚区域 - 【中】完成年度用户满意度调研并输出改进方案 - 【低】持续优化成本结构，目标降本5% **总结评价**：项目整体进展稳健，需重点关注供应链与人才留任风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份近乎完美的回复。模型在面对用户频繁修改需求（增删章节、修改特定属性值）的情况下，展现了卓越的上下文记忆和指令遵循能力。它不仅准确提取了埋藏在对话历史中的数据，还严格执行了所有的格式和字数限制，输出内容专业且精炼。 【KIMI】模型整体表现良好，能够正确跟踪用户的多次意图变更，并执行修正指令。但在紧急程度标注的准确性、格式与约束的遵循度方面还有提升空间。总结性评价具有一定的概括性和价值。
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