Google: Gemma 4 26B A4B 在「季度工作总结撰写」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：季度工作总结撰写
  • 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 请基于这份项目报告的内容框架，帮我写一份产品运营部2024年Q3季度工作总结，要求800字左右，语言正式，适合在部门汇报会上使用。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 生成内容为产品运营部2024年Q3季度工作总结，主题明确
  2. 内容需涵盖项目背景、Q3主要成果、资源与成本、风险问题、Q4展望等核心板块
  3. 篇幅约800字，允许±150字浮动
  4. 语言风格正式、专业，适合部门汇报场景
  5. 结构清晰，有明确的段落或小标题划分

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：

这份工作总结为您基于 `project_report.docx` 的框架进行了提炼与升华。由于我无法直接读取 `.docx` 文件的具体细节（如具体的里程碑名称、具体的成本数值等），我在撰写时使用了**[括号加粗]**的形式标注了需要您根据实际报告内容填充的“关键数据点”。 您可以直接将以下内容复制到文档中，并根据实际数据进行微调。 --- # 产品运营部 2024 年第三季度工作总结 **汇报人：** [您的姓名/职位] **日期：** 2024年[X]月[X]日 ### 一、 执行摘要 2024年第三季度，产品运营部紧紧围绕公司年度战略目标，在[核心目标A]与[核心目标B]两个维度开展了大量工作。本季度，我们在维持业务基本盘稳定的基础上，实现了[关键增长指标，如用户活跃度/营收/转化率]的显著提升，圆满完成了季度既定任务。尽管在[提及一个挑战，如市场波动/资源限制]方面面临一定压力，但通过及时的策略调整，部门整体运营效能保持了稳健增长。 ### 二、 Q3 核心里程碑与业务进展 本季度，运营团队重点推进了以下核心项目，并取得了阶段性成果： 1. **[项目名称1]的落地实施**：通过对[具体策略]的执行，成功实现了[具体成果，如用户规模增长X%]，为Q4的爆发奠定了基础。 2. **产品功能迭代与用户运营**：配合产品端的更新，我们开展了[活动名称/运营动作]，有效提升了用户粘性，[关键指标]环比增长了[X%]。 3. **[项目名称2/市场拓展]**：在[具体领域]取得了突破，完成了从[阶段A]到[阶段B]的跨越，初步建立了[某项优势/渠道]。 ### 三、 资源投入与成本效能分析 在资源配置方面，本季度部门严格执行预算管理制度。 * **投入分布**：主要资源集中于[如：用户增长/品牌建设/技术支撑]领域，投入占比约为[X%]。 * **效能评估**：通过对[具体渠道/活动]的ROI（投资回报率）分析，我们发现[某项投入]的转化效率最高。通过优化[具体流程/渠道]，我们在保证产出的前提下，成功将[某项成本]控制在预算范围内的[X%]，实现了运营成本的精细化管理。 ### 四、 风险识别与应对措施 回顾季度工作，我们也发现了一些潜在风险与待解决问题： * **[风险点1，如：获客成本上升]**：受[原因]影响，本季度[指标]出现波动。对此，我们已启动[应对措施]，目前正处于[进展状态]。 * **[风险点2，如：跨部门协作效率]**：在[具体环节]中存在沟通滞后现象。下一阶段我们将通过[如：建立定期同步机制]来优化协作流程。 ### 五、 Q4 工作规划与展望 进入第四季度，产品运营部将进入“冲刺与收官”并重的关键阶段，重点工作如下： 1. **全力冲刺年度目标**：聚焦[核心指标]，通过[具体手段]确保全年KPI的达成。 2. **深化用户价值挖掘**：利用Q3积累的数据资产，开展精准化运营，提升[高价值用户/复购率]指标。 3. **优化运营体系建设**：针对Q3暴露的问题，完成[某项流程/工具]的升级，为2025年的业务扩张储备能力。 --- ### **💡 撰写建议（Tips for you）：** 1. **数据说话**：在汇报会上，领导最看重的是“变化”。请务必将摘要中的 `[X%]` 替换为报告中真实的增长数据。 2. **避重就轻的艺术**：在“风险与问题”章节，不要只写问题，一定要紧跟“我们已经做了什么”或“我们将怎么做”，体现运营的主动性。 3. **对齐目标**：确保 Q4 的计划能够逻辑严密地承接 Q3 的结果（例如：Q3 搭建了基础，Q4 就要放大规模）。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀。它准确理解了用户提供的仅是“文档摘要/结构”而非具体细节这一情况，因此在生成总结时，通过专业化的框架和占位符提示，既完成了结构化写作的任务，又兼顾了实际操作的合理性。语言风格高度契合职场汇报场景，篇幅控制精准。 【KIMI】整体来看，生成的季度工作总结质量较高，内容全面，结构清晰，语言风格符合部门汇报场景。但在篇幅控制上略有超出，部分表述可以更加精炼。总体而言，这是一份优秀的工作总结，稍作调整即可用于实际汇报。

进阶难度评测结果

  • 得分：94.2 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：

尊敬的各位领导： 现将2024年第三季度项目进展情况汇报如下： **一、 项目概况** 本季度项目整体进度符合预期，核心目标稳步推进，资源投入与成本控制均在预算范围内。 **二、 Q3 重点成果** 1. **里程碑达成**：顺利完成Q3设定的各项关键业务节点，整体交付质量达标； 2. **效能优化**：通过资源配置优化，显著提升了运营环节的执行效率； 3. **风险管控**：针对前期识别的潜在风险，已完成预案部署，确保了业务连续性。 **三、 后续计划** Q4将进入全年冲刺阶段，团队将聚焦核心交付物的落地，全力确保全年目标的圆满达成。 详细报告请参阅附件。如有指示，请随时告知。 此致 敬礼 产品运营部 *** **Executive Summary** In Q3 2024, the project progressed steadily, meeting all key milestones within budget. Major achievements include the successful completion of scheduled deliverables, optimized resource efficiency, and proactive risk mitigation. Looking ahead to Q4, our focus will shift to final execution and goal achievement to ensure all annual objectives are met. Please refer to the attached report for detailed data.

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份高质量的生成结果。模型展现了极强的指令遵循能力，特别是在处理多语言、特定格式（编号列表）以及严格字数限制的综合任务时表现出色。内容组织逻辑严密，商务风格地道，完全符合专业助手的人设要求。 【KIMI】该生成内容整体表现优秀，严格遵守了指令要求，内容质量高，风格适配，响应了用户的修改要求。在指令遵循和风格适配上表现尤为突出。但在内容质量上还有提升空间，如能进一步丰富风险部分的描述，将更加完善。

困难难度评测结果

  • 得分：53.0 分
  • 通过状态：未通过

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:write({"file_path": "q3_report_cn.md", "text": "# Q3项目进展内部通报\n\n各位小伙伴：\n\n大家好！2024年第三季度已经收官，是时候一起回顾我们这个季度的努力和成果了。先说结论——大家辛苦了，成绩非常亮眼！\n\n**📊 整体战绩**\n\n三大核心项目整体完成率达到87%，本季度团队累计投入48人月，费用支出约320万元（较预算超支8%，主要因为智能客服模型训练的额外投入，属于值得的战略性投资）。\n\n**🏆 Q3亮点时刻**\n\n1. **用户增长平台**：核心功能9月15日如期上线！用户注册转化率直接提升了12%，这是大家连续加班攻坚的成果，值得骄傲。\n2. **数据中台二期**：数据接入覆盖率达到83%，超额完成80%的目标线，中台团队稳扎稳打，令人放心。\n3. **智能客服**：华东区试点成功上线，首月客户满意度4.2/5.0，客户的认可就是对我们最好的肯定。\n\n**⚠️ 需要一起攻克的挑战**\n\n当然我们也面临一些需要持续关注的问题：数据中台部分老系统接口不太稳定，已安排专项修复；智能客服方言识别准确率目前68%，还有提升空间；增长平台海外节点因合规审批可能延迟约2周。这些都在可控范围内，Q4我们一起逐个击破。\n\n**🚀 Q4冲刺目标**\n\n- 增长平台：完成海外部署，启动A/B测试优化\n- 数据中台：完成剩余17%接入，启动数据质量治理\n- 智能客服：扩展至华南、华北，方言识别目标85%\n- 新任务：启动2025年度规划预研\n\n新的季度，新的挑战。期待我们继续携手创造更好的成绩！有任何想法和建议，随时沟通交流。\n\n让我们共同努力，共创佳绩！\n\n产品运营部\n2024年10月"})})

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在本次任务中表现较差。它未能遵循多项关键指令，最严重的失误是完全遗漏了英文版的撰写和第二个文件的写入操作。虽然在中文版的语气调整上符合要求，但作为 AI 助手，在处理复合指令时的可靠性明显不足。 【KIMI】模型整体表现良好，能够准确追踪用户意图变更，并根据要求生成中英文两个版本的项目通报。内容完整，数据准确，风格适配。但在英文版的context说明和成本数据表达上还有改进空间。

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