Google: Gemma 4 26B A4B 在「学生自评润色优化」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：学生自评润色优化
- 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 `self_review.docx` 的内容： --- 我觉得这个学期我还是挺努力的吧，虽然有时候上课会走神但是我觉得我比以前好多了。数学成绩提高了一些，从原来的七十几分到现在能考八十多分了，我觉得还行。语文的话我觉得我阅读理解还是不太好，每次做题都感觉看不懂文章在说什么，作文也写的一般般。英语的话单词背的还可以但是语法总是搞混，考试的时候完形填空老是错很多。体育课我挺喜欢的，跑步什么的我都积极参加。跟同学们相处的也还行，没有什么矛盾。我觉得下学期我要更加努力，争取把成绩再提高一下，特别是语文和英语要多花点时间。总的来说这个学期我给自己打七十五分吧。 --- 这是一位高一新生在期中总结中写的自我评语，请帮我对这段文字进行润色优化，要求： 1. 将口语化表达转为正式书面语 2. 保留原文所有核心信息和数据 3. 使段落结构更清晰，逻辑更通顺 4. 语气积极正面，符合学生自评的场景 请直接输出修改后的完整文章。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出完整的润色后文章，不得遗漏原文中的学科信息（数学、语文、英语、体育）
- 保留关键数据：数学从七十几分提高到八十多分、自评分七十五分
- 消除口语化表达（如'还行''一般般''老是''什么的'等），转为正式书面语
- 文章需有清晰的段落结构，包含学习总结、各科分析、人际交往、未来计划等方面
- 整体语气积极正面，体现自我反思与进步意愿
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.0 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：
在本学期的学习生活中，我始终保持着积极向上的态度，并付出了相应的努力。尽管在课堂专注度方面仍有提升空间，但相较于以往，我的学习状态已有了显著改善。 在学科表现方面，数学成绩取得了稳步提升，从原先的七十余分提高到了八十余分，这让我对学习数学增强了信心。语文学习方面，我意识到自己在阅读理解能力及作文写作水平上仍存在薄弱环节，面对文本时有时难以精准把握核心意图，表达也尚显平淡。英语学习方面，虽然词汇积累工作完成得较为扎实，但在语法体系的构建上仍显薄弱，导致在完形填空等综合运用题型中失分较多。在体育学科方面，我表现出浓厚的兴趣，能够积极参与各项跑步及体能训练。在人际交往方面，我与同学相处融洽，建立了和谐的同学关系。 总结本学期的表现，我给自己打七十五分。展望下学期，我将制定更科学的学习计划，重点加强语文阅读与英语语法的专项训练，力求在保持现有成绩优势的同时，实现各学科的全面均衡发展。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常优秀的润色结果。模型在完美保留原文所有关键数据和细节的基础上，将原本松散口语的文字转化为了逻辑严密、用词考究的书面报告，完全符合高中生期中评语的场景需求。
进阶难度评测结果
- 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：
以下是根据您的追加要求优化后的完整内容： --- **【执行摘要】** 本季度项目整体运行良好，各项既定目标基本达成。在用户增长方面，Q3新增用户12.8万，环比增长23%，超额完成KPI指标。但在成本控制方面存在一定偏差，主要由于服务器扩容支出超出预期，实际成本较预算超支约15%。当前项目团队共28人，其中研发人员18人。综合而言，Q3项目推进成效显著，但Q4需进一步加强成本管控力度。展望第四季度，项目组将重点围绕降本增效与系统稳定性进行优化，在确保业务持续高速增长的同时，实现资源投入与产出比的最优平衡，为年度目标的全面达成奠定坚实基础。 **【Q3 主要里程碑完成情况】** 1. **用户端APP 2.0版本上线（9月12日完成）**——本版本新增智能推荐、个性化首页等核心功能，用户体验显著提升，日活跃用户数由8.2万增长至11.5万。 **【影响评估】** 通过产品功能迭代直接驱动了用户活跃度的显著提升，强化了用户粘性。 2. **后端微服务架构改造（8月31日完成）**——将原有单体架构拆分为12个独立微服务模块，系统响应速度提升40%，此前频繁出现的系统崩溃问题已基本解决。 **【影响评估】** 极大地提升了系统的承载能力与稳定性，为后续业务的高并发需求提供了技术保障。 3. **数据中台一期建设（7月15日完成）**——搭建统一数据分析平台，实现各业务部门自主查询数据与生成报表的能力，有效降低了对数据团队的依赖。 **【影响评估】** 实现了数据资产的民主化使用，显著提升了跨部门决策的效率与响应速度。 4. **安全合规认证（延期）**——原计划8月底完成，因第三方审计机构排期紧张，预计延至10月中旬完成。 **【影响评估】** 认证进度的滞后可能对短期内的合规性展示产生影响，需密切跟进以规避潜在的合规风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次非常出色的润色任务。模型不仅准确地完成了从口语到商务语境的转换，还严格遵循了所有的数据保留约束和新增的格式化要求。特别是展望语句和影响评估部分的撰写，展现了较强的商务理解能力，结果可直接用于正式报告。 【KIMI】整体而言，输出质量很高，很好地完成了润色任务，满足了所有核心要求。在数据保留、语言风格、约束满足度方面都表现出色。结构与格式略有瑕疵，但不影响整体质量。
困难难度评测结果
- 得分：99.0 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：
call:write{text: "**2024年第三季度项目进展报告** **编制部门：产品运营部** **一、执行摘要** Q3核心产品用户规模增长15%（环比数据待补充），营收表现略超预期。产品2.0版本已于8月中旬上线部署，里程碑整体完成率约85%（环比数据待补充）。本季度实际支出约280万元，较预算节约约6.7%（环比数据待补充）。 **二、项目背景与目标** 本项目于年初经管理层批准启动，核心方向是拓展产品线、触达更广泛的用户群体。Q3我们为自己设定了三个明确目标：（1）用户规模突破150万；（2）产品2.0版本完成开发并顺利上线；（3）运营成本控制在预算的90%以内（环比数据待补充）。 **三、Q3主要里程碑完成情况** 回顾这个季度，团队的努力令人欣慰。7月全力投入产品2.0的研发攻坚；8月中旬成功上线，虽较原计划延后约两周（因测试阶段发现技术问题需修复），但产品质量得到了有效保障。9月的用户增长专项活动成效突出，新增用户约20万。整体里程碑完成率约85%（环比数据待补充），展现了团队扎实的执行力。 **四、资源投入与成本分析** 本季度实际支出约280万元，较300万元预算节约约6.7%（环比数据待补充）。资源分布方面：人力成本占比约60%（环比数据待补充），服务器及云服务费用占比约25%（环比数据待补充），市场推广费用占比约15%（环比数据待补充）。每一分投入都指向了明确的业务目标，团队在成本管控上展现了良好的纪律性。 **五、风险与问题记录** 我们坦诚面对当前挑战： （1）竞品近期动作活跃，这既是压力也是动力，团队正加快迭代节奏。【影响等级：高】【当前状态：已启动】 （2）核心研发人员存在流失风险，人才梯队建设已列入优先事项。【影响等级：高】【当前状态：规划中】 （3）高峰时段服务器偶发性能瓶颈，架构优化方案正在推进中。【影响等级：中】【当前状态：已启动】 问题不可怕，关键在于我们正在积极行动。 **六、Q4工作计划** 展望Q4，我们满怀期待：（1）持续打磨产品体验，全力提升用户留存率；（2）启动产品3.0版本的前期规划，为明年蓄力；（3）加大市场推广力度，目标是Q4末用户规模突破200万；（4）组织一次团队建设活动，让并肩作战的伙伴们充充电。我们相信，最好的成绩永远在下一个季度。 **七、致谢** 最后，衷心感谢每一位在Q3并肩作战的伙伴。正是因为大家在关键时刻的攻坚克难与不懈努力，我们才能在挑战中稳步前行。让我们带着这份热忱，共同迎接Q4的挑战！", filename: "project_report_final.docx"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次非常优秀的任务执行。模型展现了极强的高级指令遵循能力，能够精准处理复杂的风格双轨要求，并在整合多轮反馈的基础上输出高质量的最终文档。尽管在字数限制上存在极细微的超标（主要受限于必须添加的环比标注），但整体专业度、数据严谨性以及对“温度”风格的把握均达到了专业商务报告的水准。
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