Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告章节摘要提取」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：报告章节摘要提取
- 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 以下是文档第4章「资源投入与成本分析」的内容： 本季度项目总预算为 850 万元，实际支出 792 万元，预算执行率为 93.2%。其中人力成本占比最高，达 58%（约 459 万元），主要用于核心研发团队 32 人的薪酬及外包测试团队 15 人的费用；硬件与云服务费用占比 27%（约 214 万元），包括新增 3 台 GPU 服务器采购及阿里云 ECS 实例扩容；其余 15% 为差旅、培训及行政支出。与 Q2 相比，总支出增长 12%，主要原因是 8 月份紧急引入外包团队应对交付压力。成本节约方面，通过优化 CI/CD 流水线减少了约 18 万元的云资源浪费。 请帮我回答以下问题：这一章节中，本季度的预算执行率是多少？人力成本具体包含哪些组成部分？与上季度相比支出变化的主要原因是什么？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确回答预算执行率为93.2%
- 明确指出人力成本包含核心研发团队32人薪酬和外包测试团队15人费用两部分
- 说明与Q2相比总支出增长12%，主要原因是8月份紧急引入外包团队应对交付压力
- 回答结构清晰，逐一对应三个问题
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：96.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 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：
根据您提供的文档摘要及第四章内容，问题的回答如下： 1. **本季度的预算执行率是多少？** 预算执行率为 **93.2%**。 2. **人力成本具体包含哪些组成部分？** 人力成本主要包括：**核心研发团队 32 人的薪酬**以及**外包测试团队 15 人的费用**。 3. **与上季度相比支出变化的主要原因是什么？** 总支出较 Q2 增长了 12%，主要原因是 **8 月份为了应对交付压力，紧急引入了外包团队**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该回答表现完美。模型不仅精准地从文档中提取了所有必要的信息，而且在表达上非常规范，结构化程度高，完全符合任务要求。 【KIMI】整体而言，生成结果表现优秀，准确提取关键信息，全面回答问题，表达清晰有条理。
进阶难度评测结果
- 得分：94.7 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：
没问题，以下是为您准备的英文邮件素材： ### 1. Report Structure Overview | Chapter Name | Description | | :--- | :--- | | Executive Summary | Provides a high-level overview of the entire report for quick review. | | Project Background & Objectives | Outlines the project's origins, business context, and intended goals. | | Q3 Key Milestones Achievement | Details the critical milestones planned for Q3 and their actual completion status. | | Resource Allocation & Cost Analysis | Summarizes the investment of human and financial resources, including cost-benefit analysis. | | Risks & Issues Log | Documents identified risks and unresolved problems encountered during project execution. | | Q4 Work Plan | Outlines the strategic priorities and task arrangements for the fourth quarter. | | Appendix: Supporting Data | Provides supplementary data and charts to substantiate the report's findings. | ### 2. Executive Summary (for Email) This Q3 Project Progress Report provides a comprehensive evaluation of our recent performance, covering milestone achievements, resource utilization, and identified operational risks. By analyzing our current progress and cost efficiency, the report serves as a critical foundation for our strategic planning. Most importantly, the insights gained from the risk assessment and milestone analysis will directly inform our Q4 work plan, ensuring we proactively address existing challenges and align our resources to meet our year-end objectives effectively.
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型完美地完成了任务。不仅在信息提取和翻译上做到了准确无误，而且在英文写作的语境把握和字数控制上也表现出色，完全符合专业助手在商务场景下的表现预期。 【KIMI】整体而言，生成的英文表格和摘要段落质量较高，准确提取并翻译了报告的核心章节信息，摘要段落也涵盖了报告的核心内容和对Q4规划的指导意义。但在摘要段落中对Q4规划指导意义的描述可以进一步丰富和细化。
困难难度评测结果
- 得分：95.5 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：
非常敏锐的观察。确实，在之前的简要分析中，我直接给出了一个基于“超支额 + 追加额”的简化估算，没有展示完整的逻辑。 下面我为您详细拆解计算逻辑，并针对您提出的“服务器成本持续超支”的假设进行分步推算。 ### 1. 关于“全年预算缺口预计达73万元”的计算逻辑说明 之前的计算逻辑是基于**“已发生的超支”**加上**“计划中的追加预算”**： * **Q3 已产生的超支额** = 实际支出 (323万) - Q3 预算 (300万) = **23万元** * **Q4 申请的追加预算** = **50万元** * **初步估算缺口** = Q3 超支 (23万) + Q4 追加 (50万) = **73万元** *注：这个逻辑的隐含假设是：Q4 的其他各项支出将严格按照原计划执行，不再产生额外的超支。* --- ### 2. 假设场景推算：若 Q4 服务器成本持续超支 20% 根据您的假设： - Q4 服务器预算 = 60万元 - Q4 服务器超支率 = 20% - 其他费用均按原计划执行 #### 第一步：计算 Q4 服务器的实际成本 $$\text{Q4 服务器实际成本} = \text{Q4 服务器预算} \times (1 + \text{超支率})$$ $$60\text{万} \times (1 + 20\%) = 72\text{万}$$ **结论：Q4 服务器实际成本将是 72 万元。** #### 第二步：计算 Q4 的总实际支出 由于 Q4 申请了 50 万元的追加预算，这 50 万元通常是用来覆盖“计划外”的支出（如 API 适配人力、新招人员等）。我们需要看总支出与总预算的差值。 * **Q4 总预算** = 原计划预算 + 追加预算 * **Q4 额外产生的服务器超支** = $72\text{万} - 60\text{万} = 12\text{万}$ #### 第三步：计算全年总缺口（总实际支出 vs 总原预算） 为了准确衡量“缺口”，我们对比**全年的总实际支出**与**全年的总原计划预算**： 1. **全年总原计划预算** = Q3 预算 (300万) + Q4 预算 (假设 Q4 原预算为 $X$ 万) *注：由于文档未给出 Q4 的原计划总预算，我们通过“缺口”的概念，直接计算“超出原计划的部分”。* 2. **全年的总超支构成：** * **Q3 已产生的超支**：23 万元 * **Q4 申请的追加预算**：50 万元（这部分本身就是对原预算的补充） * **Q4 额外产生的服务器超支**：12 万元（这部分是由于服务器成本波动，在追加预算之外额外产生的） 3. **全年总缺口计算：** $$\text{总缺口} = \text{Q3 超支} + \text{Q4 追加预算} + \text{Q4 额外服务器超支}$$ $$23\text{万} + 50\text{万} + 12\text{万} = 85\text{万}$$ **最终结论：** 在这种情况下，全年总预算缺口预计将从 73 万元扩大至 **85 万元**。
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。模型不仅在数学计算上毫无差错，而且在逻辑推导上展现了极高的严密性，能够清晰地向用户解释其计算背后的隐含假设和逻辑步骤，完全符合专业AI助手的标准。 【KIMI】整体而言，回答表现优秀，准确、逻辑清晰地完成了所有计算要求，并与上下文保持一致。在表达清晰度方面，虽然整体结构良好，但部分解释可以进一步优化以提高简洁性。
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