Google: Gemma 4 26B A4B 在「撰写会议通知」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：撰写会议通知
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档内容生成

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 请根据这份项目进展报告的内容背景，帮我写一份会议通知，通知各部门负责人参加Q3项目总结暨Q4规划启动会。会议时间为2024年10月18日下午2点，地点为公司3楼大会议室，要求各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料参会。请将通知写入文件 `meeting_notice.docx`。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 生成的会议通知必须包含完整的通知要素：标题、正文、会议时间、会议地点、参会人员、参会要求
2. 会议通知内容应与Q3项目进展报告的背景相关联，体现Q3总结和Q4规划的主题
3. 会议时间为2024年10月18日下午2点，地点为公司3楼大会议室
4. 通知需明确要求各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料
5. 通知语言应正式、规范，符合企业公文风格
6. 最终内容需写入 `meeting_notice.docx` 文件

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：

call:write{content: '# 关于召开2024年第三季度项目总结暨第四季度规划启动会的通知 **各部门负责人：** 为了全面总结2024年第三季度项目进展情况，深入分析资源投入与成本效益，并科学部署第四季度重点工作任务，经研究决定，公司将召开“2024年第三季度项目总结暨第四季度规划启动会”。现将会议相关事项通知如下： **一、 会议时间** 2024年10月18日（周五）下午 14:00 **二、 会议地点** 公司3楼大会议室 **三、 会议议程** 1. **Q3项目进展回顾**：基于《2024年第三季度项目进展报告》，回顾主要里程碑完成情况及项目背景目标达成度； 2. **成本与资源分析**：分析第三季度资源投入情况及成本控制效果； 3. **风险与问题研讨**：针对Q3记录的风险与问题进行集中讨论，制定应对措施； 4. **Q4工作规划发布**：明确第四季度核心工作计划与重点任务； 5. **部门汇报与交流**：各部门负责人进行总结汇报及计划宣贯。 **四、 会议要求** 1. 请各部门负责人务必准时参加； 2. **请各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料（含数据支撑材料）参会**，以便在会议讨论环节进行详细汇报与沟通。 特此通知。 **产品运营部** **2024年10月[当前日期]**',file_path: 'meeting_notice.docx'}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型完美地执行了指令，生成的会议通知内容详尽、专业，完全符合提供的背景信息，并正确使用了工具进行文件写入。通知的逻辑结构和语言风格均表现出色。 【KIMI】整体来看，生成的会议通知较好地满足了各项功能要求，内容完整、场景适配、语言规范，工具使用正确。在细节表述上还有小幅提升空间，总体表现优秀。

进阶难度评测结果

• 得分：96.5 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:write{content: "# 专业技术职务评定单位推荐材料 **一、被推荐人基本情况** XXX，男/女，XXXX年XX月出生，XXXX年毕业于XX大学土木工程专业，本科学历。XXXX年XX月参加工作，现任我单位项目部施工员/助理工程师，从事建筑工程施工管理工作约5年。 **二、主要工作业绩** 该同志在职期间，主要负责参与了多个住宅及商业楼宇项目的现场施工配合工作。在实际工作中，能够认真履行岗位职责，主要完成了以下工作： 1. **施工现场配合**：协助项目负责人进行现场施工组织，负责施工现场的日常巡视，确保施工过程符合设计要求及施工组织设计。 2. **测量放线工作**：能够熟练使用全站仪、水准仪等测量工具，负责建筑主体结构及附属设施的施工放线工作，确保测量数据的准确性。 3. **材料报验管理**：负责施工现场各类建筑材料、构配件的进场验收工作，严格按照工程规范进行材料报验，并做好相关资料的登记与归档。 4. **质量巡检与监督**：定期开展现场质量巡检，对施工过程中的质量隐患进行及时发现并上报，协助处理现场质量问题，确保工程质量符合标准。 **三、业务能力评价** 该同志工作态度踏实，能够胜任现场施工管理的基础技术工作。熟悉建筑施工的基本流程和操作规范，具备一定的现场组织协调能力。在工作中能够严格遵守安全生产规章制度，能够认真对待每一项技术指令，具备良好的职业操守和责任心。 **四、单位推荐意见** 该同志在工作中表现良好，能够认真完成分配的各项施工管理任务，具备申报助理工程师（初级）专业技术职务的条件。经单位研究，同意推荐其申报。 推荐单位（盖章）： 日期：2024年XX月XX日",filename: "recommendation.docx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现出色，能够敏锐捕捉用户对职称级别下调及工作内容侧重点变化的指令。生成的推荐材料语言朴实、客观，完全符合助理工程师（初级）的评定标准，且格式规范，工具使用正确，是一次高质量的任务执行。 【KIMI】整体来看，生成的推荐材料内容符合助理工程师（初级）的定位，工作业绩聚焦于现场施工配合和基础技术工作，语言风格朴实客观，格式结构规范完整。工具调用也正确无误。只是在内容层级适配和工作内容侧重上还有小幅提升空间，整体表现优秀。

困难难度评测结果

• 得分：19.5 分
• 通过状态：未通过

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:exec{command: "python3 -c \"import docx; doc = docx.Document('project_report.docx'); print(''.join([p.text for p in doc.paragraphs]))\""}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型的表现非常不理想。它未能遵循用户“同时完成两项任务”的明确指令，完全遗漏了对推荐材料的修改任务。在工具使用上，它仅执行了读取项目报告的第一步动作，没有完成任何实质性的编辑或文件创建工作。整体上，该模型在多任务处理和指令遵循方面存在严重缺陷。 【KIMI】模型在意图追踪方面表现良好，但在精确编辑能力和内容生成质量方面得分较低，主要是因为没有使用 edit 工具进行局部修改，而是尝试读取整个文档内容。多任务协调与工具使用方面也存在问题，没有合理调用工具完成推荐材料编辑和风险清单生成两项任务。整体而言，模型未能按照要求完成任务，需要改进工具调用和任务执行策略。

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