Google: Gemma 4 26B A4B 在「报告段落深度润色」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：报告段落深度润色
- 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 `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 请对以下「执行摘要」段落进行深度润色，使其更加专业、简洁、书面化，语言风格要正式严谨，适合提交给公司高层阅读： "这个季度我们团队干了很多事情，基本上把之前定的目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概23%，偏差不是很大。成本方面控制的还行，没有超出预算太多。不过有几个风险点需要注意一下，比如说供应商那边交付老是延迟，还有就是核心开发人员流动性比较高，这个问题挺头疼的。下个季度我们打算继续推进产品迭代，争取把用户体验再提升一个档次。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 将口语化表达全部转换为正式书面语
- 保留原文所有关键信息点：用户量增长23%、成本控制、供应商交付延迟、核心人员流动、Q4产品迭代计划
- 润色后的文本语言风格应严谨专业，适合高层汇报场景
- 消除口语词汇如"干了很多事情""搞定""还行""挺头疼的"等
- 润色后段落结构清晰，逻辑连贯
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.0 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：
为了使该段落符合提交给公司高层的正式报告标准，我为您提供了三个版本的润色建议，您可以根据报告整体的语调风格进行选择： ### 版本一：标准专业版（推荐） **特点：** 语言稳重、客观，使用了标准的商务术语，适合大多数正式的季度汇报场景。 > **执行摘要** > 本季度，项目团队严格按照既定目标推进各项工作，核心指标均已达成。用户规模实现稳步增长，环比增长约 23%，基本符合预期目标。在成本管控方面，各项支出均维持在预算范围内，整体财务表现平稳。尽管如此，项目仍面临一定的潜在风险，主要体现为供应商交付周期波动以及核心技术人员流失率上升。下一季度，团队将重点聚焦于产品的持续迭代，致力于进一步优化用户体验，提升产品竞争力。 ### 版本二：精炼高管版（极简风格） **特点：** 删繁就简，直击要点，适合汇报对象时间紧凑、偏好数据和结论的高层管理者。 > **执行摘要** > 2024年第三季度，项目整体进展顺利，关键里程碑已基本达成。用户量环比增长 23%，增长态势符合预期；成本控制有效，未出现预算超支情况。当前面临的主要风险点在于供应链交付延迟及核心研发人才稳定性问题。Q4 阶段，工作重心将转向产品深度迭代与用户体验优化，旨在实现用户价值的进一步释放。 ### 版本三：战略深度版（强调管理思维） **特点：** 语气更加严谨，将“问题”转化为“挑战与应对”，展现出团队对风险的掌控力和战略规划感。 > **执行摘要** > 报告期内，项目团队高效完成了既定阶段性任务。业务增长方面，用户规模环比提升 23%，实现了预期的增长路径；财务维度，成本支出受控，整体运营效率符合预算规划。在风险管理层面，需重点关注供应商交付时效性及核心技术团队稳定性这两大挑战。针对上述情况，下季度我们将通过加速产品迭代与精细化用户体验管理，确保业务目标的持续达成。 --- ### 💡 润色要点总结（供参考）： 1. **去口语化**：将“干了很多事情” $\rightarrow$ “完成既定任务/里程碑”；“搞定了” $\rightarrow$ “达成/实现”；“涨了不少” $\rightarrow$ “实现稳步增长/环比提升”。 2. **精确化描述**：将“偏差不是很大” $\rightarrow$ “符合预期”；“控制的还行” $\rightarrow$ “受控/维持在预算范围内”。 3. **专业术语替换**： * “比上个季度多” $\rightarrow$ **“环比增长”**。 * “供应商延迟” $\rightarrow$ **“供应链交付周期波动/时效性问题”**。 * “人员流动性高/挺头疼的” $\rightarrow$ **“核心人员流失率上升/人才稳定性挑战”**。 4. **逻辑重构**：按照“成果 $\rightarrow$ 财务 $\rightarrow$ 风险 $\rightarrow$ 未来计划”的逻辑进行排布，使结构更加严密。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型展现了极高的润色水平。它不仅完美地将口语转换为严谨的商务书面语，且在保留所有事实信息的基础上，通过逻辑重构和词汇优化显著提升了段落的专业感。提供的多个版本（标准版、精炼版、战略版）体现了对不同职场语境的深度理解，润色要点总结也极具参考价值。 【KIMI】整体来看，该润色结果在保留原文关键信息的基础上，有效提升了语言的专业性、准确性和流畅性，符合高层汇报的正式严谨风格，结构清晰，逻辑连贯，是一次高质量的文本润色。
进阶难度评测结果
- 得分：88.3 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：
好的，我针对文中出现的三个“偏差”进行了语境分析，并分别采用了更精准的商务术语进行替换，以增强文书的专业性和多样性： 【执行摘要】 本季度项目整体推进态势良好，既定目标基本达成。团队在资源较为紧张的条件下，积极应对多重挑战，总体**波动**控制在可接受范围以内。但部分模块的实际进度与预期存在**差异**，后续需加大推进力度，确保按计划收敛。 【Q3 主要里程碑完成情况】 核心功能模块的开发工作已基本完成，测试阶段所发现的缺陷均已修复。用户端体验优化取得显著进展，用户反馈积极正面。跨部门协作方面，因沟通机制尚待完善，导致个别任务出现延期情况。 【风险与问题记录】 当前首要风险在于人力资源不足，叠加Q4新增需求的上线计划，项目交付压力较为突出。此外，供应商交付环节亦存在**失调**，对整体推进节奏产生了一定影响。 --- **修改说明：** 1. **“总体偏差控制在...” $\rightarrow$ “总体波动控制在...”** * **理由**：在描述整体控制范围时，“波动”或“起伏”更具动态感，体现了在管理过程中的控制能力。 2. **“与预期有偏差” $\rightarrow$ “与预期存在差异”** * **理由**：描述进度、数据与计划对比时，“差异”是最标准、中性的商务表达，避免了“偏差”可能带来的负面感。 3. **“交付也有偏差” $\rightarrow$ “交付环节亦存在失调”** * **理由**：针对供应商交付导致节奏受影响的语境，“失调”或“脱节”更能体现出供应链或协作链条在节奏上的不匹配。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐捕捉到文中的词汇重复问题并根据语境尝试多样化表达。虽然在个别词汇的选择上（如“失调”）与最地道的商务术语略有差距，但整体润色效果良好，修改说明详尽专业，完全达到了任务要求。 【KIMI】整体而言，候选人在替换'偏差'一词时表现出了较高的用词精准度和语境适配能力，替换后的语句保持了原意，且通顺自然。同时，也给出了替换前后的对照说明，虽然解释的理由还有提升空间，但整体上已经很好地完成了任务要求。
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：
call:edit{edit_lines:[[1,1,"## 执行摘要"]],[2,1,"2024年第三季度，我们的项目进展顺利，圆满完成了年初设定的阶段性目标。产品团队成功上线了三项核心功能，用户反馈非常积极。在成本方面，由于基础设施扩容的需求超出预期，出现了一定程度的超支，但整体仍在我们的预算掌控之中。团队近期经历了一些人员优化与岗位调整，目前相关工作已平稳过渡，整体运作保持高效。展望第四季度，我们将继续推进既定需求，并着手优化技术架构。总的来说，当前项目风险水平较低，整体运行状态稳健。"], [10,1,""]],file_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】模型在处理复杂、多变的指令时表现卓越。它不仅能够灵活切换文案风格，还能在风格大幅转变的过程中精准维持之前对话中确定的具体细节约束，展现了出色的语境理解和指令遵循能力。针对敏感信息的模糊化处理非常成熟，工具调用也准确无误，是一次高质量的交付。 【KIMI】整体而言，模型在本次任务中表现出色，成功地根据用户的指令对文档摘要进行了深度润色，调整了风格，保留了关键用词，弱化了敏感信息，并且正确地使用了工具将润色后的文本写入了文档。
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