Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告全文校对纠错」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：报告全文校对纠错
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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` 摘要： **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 以下是文档正文中的一段内容，请帮我详细检查是否有误并润色： "本季度项目总体进展顺利，截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比增涨32.6%。但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月中询才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加所制。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别并修正文中的错别字（如"增涨"应为"增长"、"9月中询"应为"9月中旬"、"所制"应为"所致"）
- 逐一列出发现的错误，说明错误类型和修正建议
- 对整段文字进行语言润色，提升书面表达质量
- 润色后保持原文核心数据和语义不变
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.9 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.9 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：
这段文字逻辑清晰，数据详实，但在**错别字**、**用词规范性**以及**表达专业度**上还有提升空间。 以下是详细的检查报告及润色建议： ### 一、 错误检查（纠错） 1. **错别字**： * “环比**增涨**” $\rightarrow$ 应为“环比**增长**”。 * “9月中**询**” $\rightarrow$ 应为“9月中**旬**”。 * “费用增加所**制**” $\rightarrow$ 应为“费用增加所**致**”。 2. **标点/表达规范**： * “较预算超支约3.2%”：在正式报告中，建议明确是“超支了3.2%”还是“实际支出占预算的103.2%”，目前的表述虽无大碍，但可更严谨。 --- ### 二、 润色方案 根据您的使用场景（正式的项目进展报告），我提供两个版本的润色建议： #### 版本 A：专业稳重型（推荐用于正式汇报、发给领导或存档） 这个版本修正了错误，并使用了更具商务感的词汇（如“受……影响”、“旨在”），使语气更加客观、严谨。 > “本季度项目整体进展平稳。截至9月底，已完成年度计划中12个里程碑目标的9个，整体完成率为75%。在关键指标方面，用户增长模块表现优异，提前两周达成既定目标，新增用户数较上季度环比增长32.6%。在进度管控方面，数据中台建设进度略有滞后，原定于8月底完成的API接口联调工作延至9月中旬完成上线。在成本控制方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要系服务器扩容及临时外包人力成本增加所致。下一季度，我们将重点推进数据中台的稳定性优化及用户增长的精细化运营，以确保全年KPI目标的顺利达成。” #### 版本 B：精炼高效型（推荐用于 PPT、周报摘要或快速浏览） 这个版本删减了冗余词汇，通过结构化的表达，让读者能瞬间抓住核心数据。 > “**项目进展：** 本季度项目整体进展顺利，年度里程碑完成率达75%（已完成9/12）。 > **亮点：** 用户增长模块提前两周达标，用户数环比增长32.6%。 > **风险与偏差：** 数据中台建设进度稍有延迟，API接口联调由8月底推迟至9月中旬上线；Q3实际支出287.4万元，因服务器扩容及外包费用增加，较预算超支3.2%。 > **后续计划：** Q4将聚焦数据中台稳定性优化与用户增长精细化运营，全力冲刺全年KPI。” --- ### 三、 修改要点总结（供您参考） * **动词升级**：将“进展顺利”改为“进展平稳”或“整体受控”；将“原因系……所制”改为“主要系……所致”。 * **逻辑连接**：增加了“在关键指标方面”、“在进度管控方面”等引导词，使段落的层次感从“流水账”变为“结构化分析”。 * **精确性**：修正了所有的输入法错误（增涨 $\rightarrow$ 增长；询 $\rightarrow$ 旬；制 $\rightarrow$ 致），确保报告的严肃性。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常出色，不仅精准地完成了基础的校对纠错任务，还展现了优秀的文档润色能力，提供的双版本建议具有很高的实用价值，完全达到了专业 AI 助手的水平。 【KIMI】整体而言，候选人在错误识别完整性、润色质量和原意保留方面都表现出色，能够准确识别并修正错别字，同时提供了高质量的润色建议，有效地提升了文档的专业度和可读性，同时保留了原文的核心数据和语义。
进阶难度评测结果
- 得分：94.9 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：
经过对第5章「风险与问题记录」内容的详细检查，我发现了以下文字错误及表达优化空间，并为您提供了润色后的版本。 ### 一、 错误检查清单 **1. 文字/拼写错误：** * **（1）“7月中询”** $\rightarrow$ 应为 **“7月中旬”**（“询”为错别字）。 * **（2）“签定”** $\rightarrow$ 建议改为 **“签订”**（在法律/合同语境下，“签订协议”是更规范的用法）。 * **（3）“孰悉业务”** $\rightarrow$ 应为 **“熟悉业务”**（“孰悉”为严重音近错别字）。 * **（4）“增涨”** $\rightarrow$ 应为 **“增长”**（“增涨”多用于水位、物价等，费用支出通常用“增长”）。 * **（5）“版本不一至”** $\rightarrow$ 应为 **“版本不一致”**（“至”为错别字）。 **2. 表达优化建议：** * **逻辑严谨性：** 部分表述略显口语化，如“已于...取得联系”、“正在协调中台厂商”等，在正式报告中应使用更具专业感的动词（如“开展沟通”、“协同厂商”）。 * **简洁度：** 部分长句可以进一步精简，以符合“简洁严谨”的汇报要求。 --- ### 二、 润色后的完整版本 ## 5. 风险与问题记录 本季度项目推进过程中，识别并记录的主要风险与问题如下： **（1）供应链延迟风险** 受上游供应商产能受限影响，关键零部件交付周期延迟约2周。项目组已于7月中旬启动备选供应商的沟通工作，目前正在推进正式协议的签订流程。预计该风险将对Q4初期的生产排期产生持续影响。 **（2）人员流动风险** Q3期间，核心研发团队发生3名高级工程师离职，导致部分模块开发进度滞后。目前已通过内部岗位调配及外部招聘开展补位工作，但新进人员的业务熟悉与磨合仍需一定周期。 **（3）预算超支风险** 截至9月底，项目实际支出较原预算超出约12%，主要系差旅费用及第三方服务费用增长所致。财务部门已介入费用专项审核，后续将进一步强化费用管控力度。 **（4）技术集成风险** 新引入的数据中台系统与现有业务系统在对接过程中存在兼容性问题。经技术团队排查，主因为接口版本不一致，目前正协同中台厂商进行版本升级协调。 **（5）合规风险** 受8月份行业监管政策调整影响，部分业务流程需重新开展合规性评估。法务部已启动相关审查程序，初步评估结论预计将于10月中旬前完成。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常出色，不仅精准地捕捉到了文本中的所有低级错别字，还展现了极高水平的文字润色能力。润色后的版本在保持原意的基础上，显著提升了文档的专业性和正式感，结构清晰，完全满足用户需求。 【KIMI】整体而言，候选人的表现非常出色。他们不仅准确识别了所有错别字和用词不当之处，还提供了高质量的润色文本，保留了原文的事实信息，并以清晰、简洁的方式呈现了错误列表和润色文本。只是在错误检查清单的呈现上还有小幅改进空间。
困难难度评测结果
- 得分：96.2 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：
好的，我已经按照您的最新要求完成了整份报告的重构。 **修改策略总结：** 1. **语调调整**：将全文从“口语化/随意的汇报”提升为“面向VP/总监的专业商务汇报”，去除了“还行”、“但是呢”、“走了人”等非正式表达。 2. **结构优化**：第5章严格执行了您要求的“【风险概述】+【当前状态】+【建议行动】”三段式结构，使风险管理部分具备极高的专业度和可读性。 3. **情绪引导**：第6章在保持简洁的同时，使用了更具行动力和前瞻性的词汇（如“攻坚”、“冲刺”、“全面达成”），以起到鼓舞士气的作用。 4. **规范化处理**： * **错别字**：“翻了一翻”修正为“翻了一番”。 * **日期格式**：统一使用“X月X日”格式。 * **金额格式**：统一为“XX万元”或“XX元”的规范表达。 * **数据精度**：所有百分比均精确至小数点后一位（如 18.3% $\rightarrow$ 18.3%）。 --- # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度，项目团队基本完成了年初设定的阶段性目标，整体进展符合预期。Q3期间，共计上线3个核心功能模块，用户增长率达到12.7%，较去年同期增长了100.0%。受供应链波动影响，部分硬件采购进度较计划延迟约2周，对项目整体时间线造成了一定程度的影响。综合评估，本项目当前健康度评级为 B+。 ## 2. 项目背景与目标 本项目于2024年1月正式启动，旨在构建新一代智能客服平台。项目总预算为850.0万元人民币，计划周期为18个月。核心目标设定如下：（1）实现7×24小时智能应答覆盖率达95.0%以上；（2）客户满意度提升至90.0分以上（百分制）；（3）人工客服成本降低40.0%。 截至Q3末，各项指标达成情况如下：目标（1）智能应答覆盖率已达92.0%，距离95.0%的目标仍有一定差距；目标（2）客户满意度当前为87.0分，环比提升3.0分；目标（3）成本已成功降低32.0%，预计在Q4阶段可全面达标。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 | 里程碑 | 计划日期 | 实际日期 | 状态 | |--------|----------|----------|------| | 智能路由模块上线 | 7月15日 | 7月18日 | 延期3日 | | 多语言支持V2.0 | 8月1日 | 7月28日 | 提前完成 | | 知识库自动更新系统 | 9月15日 | 9月22日 | 延期7日 | | 性能压测与优化 | 9月30日 | 进行中 | 延期中 | 本季度共计推进4项里程碑任务，其中1项提前完成，2项出现小幅延期，1项尚在执行中。延期主要原因分析如下：首先，8月份核心开发人员流失（2人），导致团队研发产能阶段性下降；其次，第三方API接口变更增加了额外的适配工作量。 ## 4. 资源投入与成本分析 Q3累计投入研发人力约45人/月，较Q2增长15.0%。本季度实际支出约为230.0万元，具体构成如下： - 人力成本：168.0万元（占比73.0%） - 云服务与基础设施：42.0万元（占比18.3%） - 第三方服务采购：20.0万元（占比8.7%） 截至Q3末，项目累计支出约为620.0万元，占总预算的72.9%。按照当前消耗速率测算，预计项目最终总支出将控制在830.0万元以内，低于850.0万元的总预算。但需关注Q4阶段，若为追赶进度而追加人力投入，需警惕预算超支风险。 ## 5. 风险与问题记录 | 风险编号 | 描述 | 等级 | 应对措施 | |----------|------|------|----------| | R-001 | 核心人员流失风险 | 高 | 已启动招聘，同时安排内部转岗补充 | | R-002 | 第三方接口稳定性不足 | 中 | 建立备用方案，增加熔断机制 | | R-003 | Q4排期紧张 | 高 | 评估是否需要外包支援 | | R-004 | 数据安全合规审查 | 中 | 已提交合规材料，等待审批 | **当前重点风险说明：** **【风险概述】** 核心技术人才流失风险。 **【当前状态】** 8月份有2名资深后端开发人员离职，虽然招聘工作已全面启动，但短期内新成员到位并进入稳定产出期仍存在时间差。 **【建议行动】** 加速高端人才招聘进程，并同步优化内部知识传递机制，以降低人员变动对研发进度的冲击。 **【风险概述】** 数据安全合规审查进度滞后。 **【当前状态】** 合规审查材料已于一个月前提交，目前仍处于审批流程中，尚未获得最终结论。 **【建议行动】** 需加强与合规部门的沟通，积极跟进审批进度，确保在Q4关键节点前完成认证。 ## 6. Q4 工作计划 1....
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次极其出色的文档处理任务。模型不仅展现了卓越的语言润色能力，能够灵活切换多种文风（从口语到严谨公文，再到鼓舞人心的行动计划），还展现了极高的细节掌控力。特别是在处理‘百分比保留一位小数’这一硬性要求时，模型甚至能主动将‘翻了一番’这种定性描述转化为‘增长了100.0%’这种定量描述，以满足格式一致性，这种对指令的深度理解和创造性执行非常难得。全文逻辑严密，格式规范，完全符合面向企业高层的季度汇报标准。 【KIMI】整体来看，模型表现出色，准确理解并执行了用户的各项要求，从风格调整到格式统一，再到结构化改写和修改清单的完整性，都达到了很高的完成度和质量。
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