Google: Gemma 4 26B A4B 在「项目报告要点提炼」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：项目报告要点提炼
- 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 --- **以下为文档正文内容：** # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告总结了产品运营部在2024年Q3期间的核心工作进展。本季度团队围绕用户增长与产品体验优化两大战略方向，完成了3个关键里程碑，整体项目进度达成率为87%。 ## 2. 项目背景与目标 根据年度OKR规划，Q3的核心目标包括：（1）DAU（日活跃用户数）提升至150万；（2）完成V2.5版本的全量发布；（3）将用户NPS（净推荐值）从32分提升至40分以上。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 - 里程碑1：V2.5版本于8月15日完成全量灰度发布，覆盖率100%，崩溃率控制在0.03%以下。 - 里程碑2：DAU于9月底达到142万，完成目标的94.7%，未达预期主要受暑期后用户回落影响。 - 里程碑3：NPS评分提升至41分，超额完成目标。 ## 4. 资源投入与成本分析 Q3总投入预算为580万元，实际支出为563万元，节余17万元（节余率2.9%）。人力方面，团队从32人扩充至38人，新增6名研发工程师。服务器及云资源成本环比上升12%，主要因灰度发布期间扩容所致。 ## 5. 风险与问题记录 - 风险1：核心缓存组件Redis集群在8月22日出现一次P1级故障，导致服务降级约45分钟，已完成RCA（根因分析）并部署双活方案。 - 风险2：第三方支付SDK升级延迟，影响V2.6版本排期，预计推迟2周。 - 问题：部分新入职工程师对CI/CD流水线不熟悉，已安排专项培训。 ## 6. Q4 工作计划 （1）完成V2.6版本开发与发布，重点优化支付流程与消息推送模块；（2）DAU冲刺160万目标；（3）启动数据中台二期建设，完成用户画像标签体系搭建；（4）推进SRE（站点可靠性工程）体系落地，目标SLA达99.95%。 ## 7. 附件 详见附件A：Q3用户增长数据明细；附件B：成本分摊表。 --- 请帮我提炼这份项目进展报告的核心要点，要求按章节结构逐一归纳，每个章节用1-2句话概括关键信息。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 按文档的7个章节结构逐一进行要点提炼
- 每个章节用1-2句话概括关键信息，不遗漏核心数据
- 准确提取报告中的关键数据指标（如DAU数值、NPS评分、预算金额、完成率等）
- 语言简洁专业，结构清晰有层次
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：90.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：90.7 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：
这份《2024年第三季度项目进展报告》的核心要点提炼如下： 1. **执行摘要**：Q3围绕用户增长与体验优化开展工作，完成3个关键里程碑，整体进度达成率为87%。 2. **项目背景与目标**：核心目标定位于提升DAU至150万、发布V2.5版本及将NPS提升至40分以上。 3. **Q3 主要里程碑完成情况**：V2.5版本已全量发布且运行稳定，NPS目标超额完成，但DAU受季节性影响未达预期。 4. **资源投入与成本分析**：项目预算执行情况良好（节余2.9%），团队规模有所扩充，因版本发布导致云资源成本环比上升12%。 5. **风险与问题记录**：记录了Redis集群故障及第三方SDK升级延迟带来的风险，并针对新员工技能短板安排了培训。 6. **Q4 工作计划**：重点推进V2.6版本发布、DAU目标冲刺、数据中台建设及SRE体系落地。 7. **附件**：包含Q3用户增长数据明细及成本分摊表等支撑材料。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型生成的结果非常优秀，完美遵循了任务的结构化要求和字数限制。在内容理解上表现出高水平，能够准确提炼各章节的战略重点。唯一的不足是在提取具体数值指标时，后半部分章节略显笼统，如果能将Q3实际达成数值和Q4具体量化目标也包含进去，则更为完美。 【KIMI】整体而言，该输出很好地满足了功能要求，准确提取了报告中的关键数据指标，并且以简洁专业的方式进行了结构化表达。在信息提取完整性和内容理解准确性上表现尤为突出，但在表达与结构上还有微小的提升空间。
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：
针对您的追问，基于报告内容的分析如下： ### 1. 关于预算执行率的推算 * **计算逻辑**：根据报告，预算执行率的计算公式为：`实际支出 ÷ 季度预算 = 预算执行率`。 * **数据推算**： * 已知：实际支出 = 328万元；预算执行率 = 91.2%。 * 公式变形：`季度预算 = 实际支出 ÷ 预算执行率` $\rightarrow$ `328 ÷ 91.2% ≈ 359.65`。 * **结论**：该报告提到的**Q3季度预算大约为 359.65 万元**。 ### 2. 关于里程碑延期情况 * **延期天数**： * 原定交付日期：9月30日 * 预计交付日期：10月20日 * **结论**：共计延期 **20天**。 * **技术细节**： * 延期原因在于**第三方SDK的兼容性问题**。目前采取的解决措施是协调供应商提供 **hotfix（热修复）补丁**。 ### 3. 风险记录中的量化指标 报告中涉及的量化指标共有 2 项，具体如下： | 指标名称 | 当前值 | 目标值 | | :--- | :--- | :--- | | **低代码建模工具用户体验评分 (NPS)** | 62 分 | 70 分 | | **核心开发人员离职风险 (人数)** | 2 名 | 0 名（或维持现有规模） | *(注：关于离职风险，文中虽未明确给出“目标值”，但从风险管理的逻辑出发，目标通常为零风险或维持现有核心人员稳定。)*
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型在本次任务中表现优异。它不仅准确地完成了复杂的数值推算（预算与天数），还能够高效地从文本中提取技术细节和量化指标。回答组织有序，逻辑严密，完全符合评测标准的要求。 【KIMI】模型整体表现良好，在数据推算准确性和信息提取完整性方面都达到了较高的水平，能够准确理解和提炼文档中的关键信息。但在回答的组织和表达上还有改进空间，需要进一步提高回答的精炼度和易读性。
困难难度评测结果
- 得分：89.2 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：
这是一份为您准备的面向管理层的精简汇报摘要： **【2024年Q3项目进展汇报摘要】** **整体评价**：本季度项目整体进度符合预期，核心平台v2.1已成功灰度发布，业务规模实现显著增长。 **关键成果与偏差**： * **核心成果**：推荐算法CTR提升18.2%（超额完成15%的目标）；自动化测试覆盖率提升至78%，节约外包成本约35万元；DAU峰值突破120万。 * **执行偏差**：供应链ERP对接因第三方API变更延期2周（原定9/5，实际9/19完成）；受DAU超预期影响，云服务器扩容费用超支12万元。 **Q4管理关注建议**： 经核查，现有Q4计划在风险闭环方面存在两处遗漏，建议管理层关注： 1. **人才风险保障**：需加强对“核心算法工程师离职风险”的后续跟进，确保Backup培养计划落实到位； 2. **系统稳定性监控**：建议在Q4计划中增设针对Q3内存泄漏问题的长期稳定性回归监控，以防潜在风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型生成了一份高质量的汇报摘要，能够精准捕捉多轮对话中的复杂需求。特别是在整合Q4计划遗漏点方面表现优异。在处理用户针对DAU数据的否定约束时，虽然做出了调整，但分类逻辑上仍带有一定的倾向性，若能将DAU数据放入整体评价的一句话中作为背景事实，则更为完美。整体而言，这是一份非常成熟的商务文案。 【KIMI】该摘要较好地整合了前几轮分析的关键信息，准确引用了具体数据指标，正确响应了用户意图变更，结构清晰，语气正式，符合高管周会场景要求。但在Q3整体评价的表述上还有优化空间，建议更具体地体现里程碑完成情况。总体而言，这是一个高质量的汇报摘要。
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