Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告章节内容问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：报告章节内容问答
• 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 请问这份报告中，哪个章节最可能包含项目预算和人力投入的相关信息？请说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确指出'第4章 资源投入与成本分析'是最可能包含项目预算和人力投入信息的章节
2. 给出合理的判断理由，解释章节标题与用户所问内容的对应关系
3. 回答简洁明确，不遗漏关键信息

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：96.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：96.0 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：

根据您提供的摘要，这份报告中**第 4 章节“资源投入与成本分析”**最可能包含项目预算和人力投入的相关信息。 **理由如下：** 1. **关键词匹配**：在项目管理文档中，“资源”（Resources）通常涵盖了**人力资源**（人天、人员构成）和**物质资源**；而“成本分析”（Cost Analysis）则是**项目预算**执行情况（实际支出 vs 预算金额）的标准表达方式。 2. **章节逻辑**： * 第 3 章节关注的是“完成了什么”（成果/里程碑）。 * 第 4 章节关注的是“为了完成这些成果付出了什么”（投入/成本）。 * 第 5 章节关注的是“遇到了什么困难”（风险）。 3. **常规结构**：在标准的商业报告结构中，将财务数据（预算）与资源配置（人力）合并在“资源与成本”章节是极其常见的做法，以便于管理者评估项目的投入产出比（ROI）。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型完美完成了任务，不仅准确定位了章节，还给出了比参考答案更详尽、更有说服力的理由阐述。 【KIMI】整体来看，候选人输出在信息定位准确性和理由充分性两个维度上都表现优秀，准确识别出最相关的章节，并给出了充分、合理的解释，很好地完成了任务。

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：

根据您提供的文档摘要，目前的章节结构如下： 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 根据这份摘要，**"风险与问题记录"目前被列为第 5 章**。 如果您记得它是第 6 章，可能有以下两种情况： 1. **摘要信息不完整或有误**：摘要中可能漏掉了一个章节，或者章节编号在整理摘要时发生了偏移。 2. **文档版本差异**：您记忆中的版本与当前工作区中这份 `project_report.docx` 的版本可能不一致。 为了确保准确，**我需要读取该文档的实际目录或章节标题内容**来为您核实。请问需要我执行读取操作吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型的表现非常出色。它不仅在面对用户的错误质疑时保持了事实的准确性，展现了很强的鲁棒性，而且在沟通技巧上表现得非常成熟，能够提供完整的上下文参考并给出合理的解释方案，是一个高质量的回答。 【KIMI】整体而言，模型在坚持事实准确性方面表现良好，同时在纠正用户错误时也表现出了较好的沟通方式。信息完整性方面虽然稍显不足，但通过解释间接提供了必要的信息，整体表现符合预期。

困难难度评测结果

• 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：

call:read{path: "project_report.docx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型的表现非常出色，完全符合专业 AI 助手的逻辑。在用户纠正数据并提出涉及多个未读章节的复杂对比任务时，模型没有基于可能存在偏差的记忆进行推断，而是严格按照参考答案的第一步要求，通过 read 工具重新获取事实来源。其操作简洁、意图明确，为后续高质量完成交叉分析和摘要撰写奠定了坚实基础。 【KIMI】模型在纠错与意图追踪方面表现较好，能够及时采纳用户纠正的数据，并在后续分析中保持上下文连贯。但在跨章节信息提取与交叉分析方面表现一般，分析深度和逻辑性不足。摘要输出缺失，无法评估其质量。工具使用方面表现较好。整体来看，模型在关键数据的提取和分析方面还有待加强，需要进一步提升逻辑推理和综合分析的能力。

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