Google: Gemma 4 26B A4B 在「项目报告章节提取」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：项目报告章节提取
  • 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` 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 请问这份报告一共包含几个章节？其中哪个章节最可能涉及未来工作安排的内容？请简要说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 正确回答报告包含的章节总数为7个
  2. 明确指出第6章「Q4 工作计划」最可能涉及未来工作安排
  3. 给出简要合理的理由，说明为什么该章节与未来工作安排相关

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：

这份报告一共包含 **7 个章节**。 其中，**第 6 章节“Q4 工作计划”** 最可能涉及未来工作安排的内容。 **理由：** 该章节标题明确指出了“Q4”（即 2024 年第四季度）的工作内容，在项目报告的逻辑结构中，通常会将后续阶段的任务规划、目标设定及行动方案放在报告的末尾部分，以指导接下来的执行工作。

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出色。它不仅准确地从文本中提取了定量信息（章节数），还通过逻辑推理正确识别了功能章节，并提供了高质量的解释。回答格式规范，重点突出，是一个完美的生成结果。 【KIMI】整体来看，模型在信息提取、推理解释和回答规范性方面都表现出色，能够准确提取关键信息并给出合理的解释，回答结构清晰，符合评分标准。

进阶难度评测结果

  • 得分：93.3 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：

这是一个非常敏锐的观察。在处理这类文档分类时，确实需要根据“视角”的不同来重新界定。 ### 1. 关于章节分类的重新审视 您说得对，**“目标”确实具有前瞻性**。我之前的分类过于简化了，仅仅基于“时间轴”进行了划分。如果从**逻辑功能**的角度重新审视，分类应当如下： * **回顾性内容（Retrospective）：** * **第3章（里程碑完成情况）、第4章（成本分析）、第5章（风险记录）、第7章（附件）：** 这些章节是对**已发生事实**的客观陈述（发生了什么、花了多少钱、遇到了什么问题）。 * **混合型/承上启下内容（Contextual/Bridge）：** * **第1章（执行摘要）：** 它是全文的浓缩，既包含对过去的总结，也包含对未来的展望。 * **第2章（项目背景与目标）：** 这是一个**逻辑交汇点**。 * **“背景”是回顾性的：** 解释项目为何启动，基于过去的什么需求。 * **“目标”是前瞻性的：** 它定义了项目“应该”达到的状态。在Q3报告的语境下，这里的“目标”通常是指**Q3预设的目标**，因此在逻辑上它是用来作为“衡量过去完成情况的标准”的。 * **前瞻性内容（Prospective）：** * **第6章（Q4工作计划）：** 这是纯粹的**行动指南**，描述尚未发生但计划执行的事项。 **结论：** 如果您的标准是“内容指向的时间维度”，那么第2章确实属于**“以过去设定的目标来衡量过去”**，具有回顾性质；但如果您的标准是“内容驱动的逻辑指向”，那么第2章确实包含**“指引未来行动”**的前瞻性成分。 --- ### 2. 针对“成本控制”关注点的汇报方案调整 如果领导特别关心**成本控制**，汇报的重心必须从“单纯的成果展示”转向**“投入产出比（ROI）与成本合规性”**。 在这种情况下，您需要将“成本分析”从次要位置提升到核心位置，并将其与“风险”和“计划”挂钩（因为成本超支往往是风险，而成本优化是计划的一部分）。 **修改后的 5 分钟汇报方案：** | 汇报顺序 | 对应章节 | 建议时间 | 汇报重点（针对成本敏感型领导） | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **1. 核心结论** | 第1章 执行摘要 | **0.5 分钟** | 直接给出结论：项目进度是否达标？预算执行率是否在控制范围内？ | | **2. 成果与价值** | 第3章 里程碑完成情况 | **1 分钟** | 强调通过这些里程碑，我们**实现了哪些价值**（证明钱花得值）。 | | **3. 成本与效率** | **第4章 资源投入与成本分析** | **1.5 分钟** | **重头戏**：详细说明实际支出 vs 预算；分析成本构成的变化；指出哪些环节实现了成本节约。 | | **4. 风险预警** | 第5章 风险与问题记录 | **1 分钟** | 重点说明**可能导致成本超支的风险因素**，以及目前的应对措施。 | | **5. 未来规划** | 第6章 Q4工作计划 | **1 分钟** | 强调Q4如何**在现有预算框架内**完成目标，或针对成本控制的具体行动计划。 | **调整逻辑说明：** * **压缩了背景描述：** 领导通常已知背景，不再浪费时间解释“为什么做”。 * **加重了第4章权重：** 将时间从“执行摘要”和“里程碑”中抽离，分配给成本分析。 * **强化了逻辑链条：** 汇报逻辑变为“我们做成了什么（价值） $\rightarrow$ 花了多少钱（成本） $\rightarrow$ 哪里可能有风险（成本风险） $\rightarrow$ 下步怎么管（成本控制计划）”。

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。模型不仅准确地纠正了之前的分类偏差，还展现了极强的逻辑分析能力和对用户需求的深度理解。在调整汇报方案时，它不仅完成了时间分配的任务，还提供了更高维度的策略建议（如ROI视角），表现优异。 【KIMI】候选人在内容理解与分类准确性、方案调整合理性方面表现优秀，能够准确识别问题并给出合理的分析和调整。在回答结构与表达方面，虽然总体效果良好，但部分表述略显冗长，影响了阅读效率。整体而言，候选人的回答质量较高，能够满足任务要求。

困难难度评测结果

  • 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：

首先，为您起草给高管的汇报邮件： ### 1. 给高管的汇报邮件 **邮件主题：关于2024年第三季度项目进展及Q4风险预警的汇报** **各位领导：** 您好！现就2024年第三季度项目进展情况向各位做简要汇报。 **Q3 核心成果：** 本季度项目整体进度达成率显著提升，共计完成三项核心里程碑：用户增长平台、数据中台2.0及智能推荐引擎Beta版已相继上线或交付。其中，用户增长平台与推荐引擎均实现了提前交付，体现了团队在核心技术研发与执行力方面的优势。 **成本情况说明：** 本季度实际支出较预算略有超出。超支的主要原因在于8月用户量出现超预期激增，为保障系统稳定性，我们紧急进行了基础设施的服务器扩容。 **Q4 关键风险预警：** 目前项目面临两项高等级风险需重点关注：一是数据安全合规审查的整改进度，目前正处于处理阶段；二是核心开发人员的稳定性风险，团队正密切监控并制定应对措施。 我们将全力推进Q4计划，确保智能推荐引擎正式版发布及合规整改按期完成。 以上汇报，请审阅。 --- ### 2. 邮件与之前成本段落的差异分析 以下是本次邮件内容与之前为您整理的“第2点成本段落”在信息取舍上的对比及原因： | 维度 | 之前的成本段落 (详细分析版) | 本次邮件内容 (高管汇报版) | | :--- | :--- | :--- | | **信息颗粒度** | **极高**：包含了具体的预算、支出、超支金额及各项占比。 | **极低**：仅定性描述超支情况，不涉及任何具体数值。 | | **因果逻辑** | **全面拆解**：不仅解释了主因，还分析了人力、杂项、节省项等次要因素。 | **聚焦主因**：仅保留了“用户激增导致扩容”这一核心逻辑。 | | **表达风格** | **客观复盘**：带有管理反思（如“容量规划前瞻性不足”）。 | **结果导向**：侧重于解释现象（为什么超支）并给出结论。 | **差异原因解释：** 1. **受众角色决定信息密度**： * **详细段落**是为您（项目管理者）准备的，用于深度复盘和查漏补缺，因此需要精确的数据来支撑决策。 * **邮件**是给高管看的，高管更关注“结果是什么”和“原因是什么”，过多的数字会增加阅读负担，干扰核心信息的传递。 2. **管理沟通策略**： * 在向高管汇报时，**“定性描述”**能有效避免陷入具体的数字纠缠（例如高管可能会针对某一项具体的超支金额展开长时间询问），而是将注意力引导至“业务增长带来的合理成本增加”这一积极信号上。 3. **篇幅限制与重点聚焦**： * 受限于您要求的400字限制，必须舍弃次要的成本项（如人力、第三方服务），将有限的篇幅留给“成果”与“风险”这两个高管最关心的维度。

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生成结果。模型展现了极强的信息提取能力和对复杂、变更指令的执行力。特别是在处理“定性描述成本”这一具有挑战性的要求时，表现得非常稳健。最后的对比分析不仅完成了任务，还提供了具有洞察力的管理沟通建议，充分体现了 AI 评测专家级别的高水准。 【KIMI】整体而言，模型较好地完成了邮件起草和对比分析任务，体现了对文档内容的准确理解和对用户意图的追踪能力。邮件格式规范，内容简洁明了，符合高管汇报的要求。对比分析虽然有一定深度，但在逻辑性和说服力上还有提升空间。

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