Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告段落近义润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：报告段落近义润色
• 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 其中"执行摘要"章节的原文如下： 「这个季度我们团队干得还不错，基本上把之前定的那些目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概百分之十五左右。花的钱也没超预算，总的来说还行。不过有几个小问题需要注意一下，后面会说到。」 请帮我把这段文字润色为正式的书面报告风格，要求：用近义的书面表达替换口语化用词，保持原意不变，语言简洁专业。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 将口语化表达（如"干得还不错"
2. 搞定了
3. 涨了不少
4. 花的钱
5. 还行
6. 等）替换为对应的书面近义表达
7. 保持原文传达的核心信息不变：目标基本完成、用户量增长约15%、未超预算、存在待关注问题
8. 润色后的文字符合正式项目报告的书面语风格，语言简洁专业
9. 不得添加原文中没有的实质性新信息

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.3 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：95.3 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：

以下是为您润色后的正式书面版本，您可以根据报告的整体语调选择最合适的一个版本： ### 版本一：标准专业型（最推荐，适用于正式汇报） > **执行摘要** > 本季度项目进展顺利，各项既定目标均已基本达成。用户规模实现稳步增长，环比增长约 15%；各项支出均控制在预算范围内，整体运营状况良好。尽管在执行过程中存在若干待优化事项，详见后文风险与问题记录章节。 ### 版本二：精炼干练型（适用于高层简报/PPT） > **执行摘要** > 本季度各项核心指标均符合预期。用户量环比增长约 15%，财务支出严格执行预算控制，整体运行平稳。针对执行过程中出现的局部问题，已在后续章节中进行了详细分析与说明。 --- ### 主要修改说明： 1. **去口语化**： * “干得还不错/搞定了” $\rightarrow$ **“进展顺利/基本达成”** * “涨了不少/多了大概百分之十五左右” $\rightarrow$ **“实现稳步增长/环比增长约 15%”** * “花的钱也没超预算” $\rightarrow$ **“支出控制在预算范围内”** * “总的来说还行” $\rightarrow$ **“整体运营状况良好/运行平稳”** * “有几个小问题需要注意一下” $\rightarrow$ **“存在若干待优化事项/局部问题”** 2. **专业术语引入**：使用了“环比”、“既定目标”、“预算控制”、“核心指标”等商业报告常用词汇，提升了文档的权威感。 3. **逻辑衔接**：将原本松散的短句通过逻辑连接词（如“尽管...”、“详见...”）整合为结构严谨的段落。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一次完美的任务执行。模型不仅完成了基本的近义词替换和风格润色，还展现了卓越的上下文整合能力，能够结合文档背景中的章节信息进行逻辑衔接。输出的版本既专业又简洁，完全符合正式项目报告的要求。 【KIMI】整体来看，润色后的文本在保留原文核心信息的基础上，有效提升了语言质量，符合正式项目报告的书面语风格，简洁性和专业性也有所提升。但仍有一些小的改进空间，如进一步精简部分表述，提升专业性。总体来说，这是一份高质量的润色文本，基本满足项目要求。

进阶难度评测结果

• 得分：92.8 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：

针对高管汇报场景，建议采用**“总-分”结构**，通过去口语化的动词和并列排比句式，提升信息的密度与专业感。以下是为您重构的版本： **【Q3项目执行摘要】** **总体而言，Q3项目运行稳健，各项关键指标均已达标，为Q4冲刺奠定了坚实基础。** **核心进展如下：** * **研发侧：** 按计划完成三大核心功能模块开发，产品迭代进度符合预期； * **市场侧：** 推广成效显著，用户增长规模达成既定目标； * **财务侧：** 成本管控有力，整体费用支出实现低于预算的优化目标。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】生成结果非常优秀，展现了极强的公文写作和逻辑重构能力。模型准确识别并保留了所有关键数据和业务点，通过专业术语和清晰的总分结构将口语化内容提升到了行政汇报级别。虽然在排版上使用了列表而非纯文本段落，但这种处理方式在实际的高管汇报场景中往往比纯段落更具实用价值。 【KIMI】整体来看，该重构版本较好地完成了任务要求，在保留原意、语言风格、结构逻辑等方面都表现出色，基本达到了高管汇报场景的需求。但仍有进一步提升空间，特别是在语言风格的正式程度和总分结构的层次感方面。

困难难度评测结果

• 得分：96.7 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: "Replace the entire content of the document with the newly revised version as follows: # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度绝大多数KPI均实现超额完成，用户规模实现强劲增长且多个核心功能模块已顺利上线迭代。 ## 2. 项目背景与目标 本项目基于公司数字化转型战略启动，核心目标为通过技术手段提升运营效率、降低人工成本。计划于年内完成系统平台基础架构搭建，实现核心业务流程全面线上化。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 Q3按计划完成以下里程碑：(1)用户管理模块完成开发与部署；(2)数据分析看板搭建完毕，已为业务团队提供数据支撑；(3)与三家外部合作方完成系统对接集成。 ## 4. 资源投入与成本分析 本季度项目总投入约580万元，其中人力成本（65%）、技术基础设施（25%）、外部采购及咨询（10%）。整体成本控制符合预算规划，较Q2同比下降约8%。 ## 5. 风险与问题记录 主要风险：(1)核心技术人员流动性较高，本季度已有两名高级工程师提出离职；(2)部分第三方接口稳定性欠佳，接口响应时间P99指标超标，影响系统整体可用性。 ## 6. Q4 工作计划 Q4重点工作：(1)完成移动端应用开发与发布；(2)全面优化现有系统性能与稳定性；(3)启动下一年度项目规划与预算编制。",file: "project_report.docx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型展现了极高的指令遵循能力和出色的文档润色水平。它不仅能够精准执行复杂的格式化修改（如序号转换、括号标注），还能在保持商务语体一致性的同时，根据用户的反馈灵活调整内容的详略程度。对技术术语（P99）的运用准确，工具调用规范，是一次完美的任务执行。 【KIMI】整体来看，模型在执行摘要部分补充了关键信息，资源投入与成本分析部分突出了数字并合理推测了趋势，风险与问题记录部分具体化了技术描述，同时保持了全文的精简压缩和正式商务语体风格。格式规范和工具使用也符合要求。只是在资源投入与成本分析部分的趋势判断部分是合理推测，并非原文信息，但符合用户要求。

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：「报告段落近义润色」
• 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：「文档润色与优化」
• 返回排行榜首页