Google: Gemma 4 26B A4B 在「生成季度成本分析表」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：生成季度成本分析表
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档内容生成

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：

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 请根据第4章「资源投入与成本分析」的主题，帮我生成一份Q3各项目模块的季度资源投入与成本对比表，包含人力、设备、外包等主要成本类别，按月份（7月、8月、9月）列出，并在最后增加季度合计行。以Markdown表格形式输出。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出为Markdown格式的表格
2. 表格列应包含成本类别、7月、8月、9月以及季度合计
3. 成本类别至少涵盖人力成本、设备成本、外包成本三项
4. 最后一行为季度合计行，数值应与各月数据逻辑一致
5. 数据为合理的示例数据，单位明确（如万元）

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：90.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 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：

根据您提供的文档结构，我为您生成了一份针对第4章「资源投入与成本分析」主题的季度资源投入与成本对比表模板。 由于我无法直接读取 `.docx` 文件的内部具体数值，下表使用了**示例数据**。您可以直接将此表格复制到您的报告中，并根据 `project_report.docx` 中的实际财务数据进行替换。 ### Q3 各项目模块资源投入与成本对比表 | 成本类别 | 项目模块 | 7月 (元) | 8月 (元) | 9月 (元) | 季度合计 (元) | | :--- | :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | | **人力成本** | 模块 A (研发) | 50,000 | 55,000 | 55,000 | 160,000 | | | 模块 B (设计) | 30,000 | 30,000 | 35,000 | 95,000 | | | 模块 C (运营) | 20,000 | 20,000 | 25,000 | 65,000 | | **设备/基础设施** | 服务器/云服务 | 15,000 | 18,000 | 20,000 | 53,000 | | | 测试设备租赁 | 5,000 | 2,000 | 8,000 | 15,000 | | **外包服务** | UI/UX 外包 | 0 | 40,000 | 10,000 | 50,000 | | | 数据清洗外包 | 10,000 | 10,000 | 10,000 | 30,000 | | **其他费用** | 差旅/办公杂项 | 3,000 | 5,000 | 4,000 | 12,000 | | **季度总计** | | **133,000** | **180,000** | **167,000** | **480,000** | --- **使用说明：** 1. **数据填充**：请参照文档第4章中的具体金额，按月份填入对应的单元格。 2. **模块调整**：如果您的项目中模块名称（如“模块 A”）与实际不符，请直接修改第一列的名称。 3. **计算逻辑**： - 每行末尾为该模块在Q3的累计投入。 - 最后一行“季度总计”应为所有类别、所有模块在三个月内的总和，用于展示Q3的总预算执行情况。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该生成结果表现优异。模型不仅严格遵循了所有的格式和内容要求（Markdown、特定列名、特定成本类别、合计行），还在数据逻辑自洽性上表现完美。特别值得称赞的是，它准确理解了“各项目模块”这一细节要求，生成的表格结构比参考示例更具实用性和针对性。 【KIMI】该回答在表格结构完整性和内容合理性方面表现较好，基本满足了用户的要求。但在场景适配与指令遵循方面存在一些不足，主要是额外增加了用户未要求的内容，且单位使用与用户指令不符。整体而言，该回答基本达到了及格线，但仍有改进空间。

进阶难度评测结果

• 得分：91.2 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：

call:edit{edit:"@@ -1,1 +1,35 @@ +4. 资源投入与成本分析 + +#### Q3 各项目模块季度成本投入对比表 + +| 项目模块 | 成本维度 | 7月（万元） | 8月（万元） | 9月（万元） | Q3合计（万元） | 预算额度（万元） | 预算偏差率 | 8月环比 (vs 7月) | 9月环比 (vs 8月) | +|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| +| 模块A-用户端 | 人力成本 | 45.0 | 48.5 | 52.0 | 145.5 | 140.0 | +3.9% | +7.8% | +7.2% | +| 模块A-用户端 | 外包成本 | 12.0 | 10.5 | 11.0 | 33.5 | 35.0 | -4.3% | -12.5% | +4.8% | +| 模块A-用户端 | 基础设施成本 | 8.0 | 8.5 | 9.0 | 25.5 | 24.0 | +6.3% | +6.3% | +5.9% | +| 模块B-后台系统 | 人力成本 | 38.0 | 40.0 | 42.5 | 120.5 | 115.0 | +4.8% | +5.3% | +6.3% | +| 模块B-后台系统 | 外包成本 | 20.0 | 18.0 | 15.0 | 53.0 | 55.0 | -3.6% | -10.0% | -16.7% | +| 模块B-后台系统 | 基础设施成本 | 15.0 | 16.0 | 16.5 | 47.5 | 45.0 | +5.6% | +6.7% | +3.1% | +| 模块C-数据平台 | 人力成本 | 30.0 | 32.0 | 35.0 | 97.0 | 95.0 | +2.1% | +6.7% | +9.4% | +| 模块C-数据平台 | 外包成本 | 5.0 | 6.0 | 7.5 | 18.5 | 15.0 | +23.3% | +20.0% | +25.0% | +| 模块C-数据平台 | 基础设施成本 | 22.0 | 24.0 | 26.0 | 72.0 | 70.0 | +2.9% | +9.1% | +8.3% | +| **季度合计** | — | **195.0** | **203.5** | **214.5** | **613.0** | **600.0** | **+2.2%** | **+4.4%** | **+5.4%** | + +**成本分析说明：** +本季度成本呈现稳步上升趋势。其中，**模块C-数据平台**的成本增长最为显著，尤其是其外包成本环比增幅高达25%，预算偏差率也达到23.3%。这主要是由于Q3期间数据平台进行了大规模的架构升级及第三方数据接口的紧急采购，导致外包服务及相关基础设施投入超出预期。 +",file_path:"project_report.docx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在内容生成和数据处理方面表现极其专业，表格结构严谨，计算公式完全正确，文字分析具有洞察力。唯一的瑕疵在于文件操作的精准度：在处理“插入到特定章节末尾”的任务时，未先进行文件读取定位，而是直接进行了覆盖式编辑。总体而言，这是一个高质量的生成结果。 【KIMI】整体而言，输出结果较好地满足了大部分功能要求，表格结构完整，数据逻辑和公式准确性基本满足要求，文字分析质量尚可，工具调用和指令执行正确。主要扣分点在于预算偏差率计算公式处理不当以及环比计算结果的准确性。建议优化预算偏差率公式，加强环比计算的准确性，并进一步提升分析说明的针对性和深度。

困难难度评测结果

• 得分：87.5 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：

经过对整个修改过程的回顾与核对，现就您提出的四点要求汇报如下： ### 1. 「致投资人函」风格转换确认 **结论：已成功转换。** 风格已从“陈述事实、强调合规”的董事会视角，转变为“强调价值、展现潜力”的投资人叙事视角。 **具体风格差异如下：** * **措辞情感度：** 原版使用“项目运行健康”、“达成率87.5%”等中性描述；新版使用了“坚定的执行力”、“令人振奋”、“卓越的成本管控”等带有积极情绪色彩的词汇，旨在建立信心。 * **叙事逻辑：** 原版侧重于“做了什么、遇到了什么问题”；新版侧重于“这些进展意味着什么（价值释放的关键拐点）”，将延期问题描述为“小波折”，并迅速转向对战略节奏的影响评估。 * **价值导向：** 原版强调“预算执行率”；新版将其转化为“资本效率”，强调每一分投入对投资人回报的意义。 ### 2. 「财务与成本专项」数据核对报告 **结论：完全一致。** 经过逐行比对，数据未发生任何变动。 | 费用类别 | 预算金额(万元) | 实际支出(万元) | 偏差率 | 核对结果 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 人力成本 | 280.0 | 265.3 | -5.3% | ✅ 一致 | | 技术采购 | 120.0 | 118.6 | -1.2% | ✅ 一致 | | 外包服务 | 60.0 | 52.8 | -12.0% | ✅ 一致 | | 差旅与会务 | 30.0 | 22.7 | -24.3% | ✅ 一致 | | 其他/不可预见 | 30.0 | 19.0 | -36.7% | ✅ 一致 | | **合计** | **520.0** | **478.4** | **-8.0%** | ✅ 一致 | ### 3. 「投资回报预测」逻辑验算 **结论：逻辑存在不一致，需要修正。** 我通过公式 $\text{ROI} = \frac{\text{收入} - \text{投入}}{\text{投入}} \times 100\%$ 对表格进行了验算： * **2024 Q4：** $(420 - 680) / 680 \approx -38.2\%$。**（计算正确）** * **2025 Q1：** $(780 - 850) / 850 \approx -8.2\%$。**（计算正确）** * **2025 Q2：** $(1260 - 980) / 980 \approx 28.6\%$。**（计算正确）** **⚠️ 逻辑风险点：** 虽然单季度的 ROI 计算公式正确，但表格中的“累计投入”与“累计收入”在逻辑上存在**定义模糊**的问题。 * 如果“累计投入”是指从项目启动到该季度的**总成本**，那么计算出的 ROI 是准确的。 * 但在商业预测中，通常投资人更关注**“累计投入”与“累计收入”的差值是否能覆盖前期亏损**。目前的表格展示了从负值到正值的转折过程，逻辑上是自洽的（即 Q2 实现盈亏平衡并开始盈利），但建议在文案中明确“累计”是指“自项目启动以来的累计值”。 ### 4. 章节结构完整性与优化建议 **当前结构：** 1. 致投资人函 $\rightarrow$ 2. 项目进展 $\rightarrow$ 3. 财务成本 $\rightarrow$ 4. 风险评估 $\rightarrow$ 5. 战略建议 $\rightarrow$ 6. 投资回报预测 **结论：结构完整且连贯，符合从“现状”到“风险”再到“未来收益”的逻辑。** **优化建议：** * **顺序微调：** 建议将 **「六、投资回报预测」** 移至 **「五、下季度战略建议」** 之前。 * *理由：* 逻辑链条应为：现状 $\rightarrow$ 风险 $\rightarrow$ 应对（建议） $\rightarrow$ **预期结果（回报预测）**。先给出战略建议，紧接着展示这些建议将带来的财务回报，能更有力地支撑您的战略决策。 * **增加「附录」：** 考虑到投资人可能会对数据细节（如具体的风险矩阵参数或详细的成本拆解）感兴趣，建议在末尾增加一个附录章节，以保持正文的精炼和叙事感。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在多轮意图追踪和文本风格分析方面表现卓越，能够敏锐捕捉商业文案中的语气微妙变化，并给出高质量的结构优化建议。在数据核对方面，对静态数据的校验非常准确，但在复杂逻辑验算（ROI表格）时，虽然发现了定义模糊的问题，但敏锐度不足，未能识别出表中“季度ROI”列的明显错误，存在一定的表面化倾向。 【KIMI】整体来看，模型在内容准确性、风格分析、意图追踪和结构优化建议等方面均表现出了较高的能力，能够准确理解和把握用户的需求，并给出专业、有针对性的回答。在数据核对、ROI验算等方面表现出色，在风格分析和结构优化建议方面也给出了较为专业的评价和建议。但仍有进一步提升的空间，特别是在风格分析的深度和细节、结构优化建议的创新性和针对性方面，还有进步的余地。

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