Google: Gemma 4 26B A4B 在「会议点评稿起草」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：会议点评稿起草
  • 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 请基于上述项目报告的背景，为我起草一份约400字的项目阶段总结会点评讲话稿。讲话稿需要以项目负责人的口吻，重点涵盖以下两方面： 1. 对本次阶段总结会议质量的评价（包括会议准备、问题分析深度、团队协作表现等）； 2. 对后续Q4整改和推进工作的具体要求（至少包含3条可操作的建议）。 请直接输出讲话稿正文，语气正式、结构清晰。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 讲话稿总字数在350-450字之间
  2. 以项目负责人口吻撰写，语气正式、庄重
  3. 内容需包含对会议质量的评价部分，涉及会议准备、问题分析、团队协作等方面
  4. 内容需包含对Q4后续工作的具体要求部分，至少列出3条可操作建议
  5. 结构清晰，有明显的段落或层次划分
  6. 应与项目报告背景（Q3进展、资源成本、风险问题、Q4计划等）有合理关联

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 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：

各位同事： 大家好。 首先，我代表项目组对本次“2024年第三季度项目进展报告”的阶段总结会议表示肯定。从刚才各部门提交的汇报内容来看，本次会议准备充分，数据支撑详实，充分体现了产品运营部及相关协作团队严谨的工作态度。 特别值得肯定的是，大家在问题分析环节表现出了极高的深度。会议没有停留在“现象描述”层面，而是能够直面“风险与问题记录”中的核心痛点，深入挖掘了资源投入与实际产出之间的偏差，这种敢于复盘、直击本质的协作精神，是项目能够稳步推进的基石。 然而，在看到Q3里程碑圆满完成的同时，我们也必须清醒地认识到，随着项目进入冲刺阶段，挑战正在升级。为了确保Q4工作计划的顺利落地，我提出以下三点具体要求： 第一，**强化风险预警机制**。针对报告中提到的潜在风险，各环节负责人需建立“周预警、月复盘”制度，变被动应对为主动规避，确保风险在萌芽状态得到处置。 第二，**实现资源精准投放**。Q4的工作重点在于效能提升，请各部门结合“成本分析”结果，优化资源分配优先级，将精力集中在对Q4目标达成贡献度最高的关键任务上，避免资源分散。 第三，**落实闭环整改流程**。针对本次会议暴露出的问题，必须做到“事事有落实，件件有回音”。请各小组在下周内提交针对性整改方案，并将其纳入Q4的进度跟踪清单，确保问题不回潮。 项目已进入关键阶段，希望大家保持Q3的拼搏状态，以更专业的执行力迎接Q4的挑战。谢谢大家！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份高质量的讲话稿生成结果。模型准确理解了项目报告背景，并将其转化为具体的管理要求。在字数控制、口吻把握和逻辑结构上表现卓越，完全满足所有评测指标。 【KIMI】该讲话稿整体质量较高，内容完整，结构清晰，语言风格符合项目负责人在总结会上的点评讲话场景。在内容完整性、语言风格、字数格式等方面都表现良好。但在结构与逻辑方面还有一定提升空间，部分语句表达和逻辑衔接可以更加自然流畅。总体而言，这是一份优秀的项目阶段总结会讲话稿。

进阶难度评测结果

  • 得分：92.5 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：

以下是为您精简改写后的汇报发言稿： Q3期间，“智联”平台升级项目推进有力，里程碑达成率达92%，核心API网关与用户画像引擎均按期上线。通过引入自动化测试流水线，成功节约人工测试成本约18%，且“双周迭代评审会”显著提升了跨组协作效率。尽管整体成效显著，但仍存在移动端适配延期及灰度发布期间出现2次P2级故障的问题，暴露出根因分析深度不足及量化复盘指标缺失的短板。 Q4工作将聚焦四大重点：一是补齐技术短板，完成移动端全机型适配并建立自动回归测试体系；二是强化稳定性，建立故障分级响应SOP，确保线上P2及以上故障月均控制在1次以内；三是推进数据驱动，上线运营数据看板实现指标实时可视；四是全力做好年度收官，确保“智联”平台2.0版本于11月底前完成全量发布。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份高质量的发言稿。模型展现了极强的信息整合能力，将复杂的业务数据和工作计划浓缩在简短的篇幅内，且保持了高度的专业性。虽然字数控制上比要求稍多出约20字，但信息密度极高，完全达到了实际工作场景的要求。 【KIMI】整体而言，该发言稿较好地满足了任务要求，结构清晰，内容完整，语言风格符合管理层汇报场景，字数也控制在要求范围内。但在语言精炼度上还有进一步提升的空间。

困难难度评测结果

  • 得分：94.8 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：

首先，我进行精确的数学核算，以确保数据的逻辑自洽。 ### 1. 数据核算过程 **已知数据：** * **预算合计** = $320.0 (\text{人力}) + 85.0 (\text{采购}) + 60.0 (\text{服务器}) = 465.0$ 万元 * **实际合计** = $299.2 (\text{人力}) + 95.5 (\text{采购}) + 54.8 (\text{服务器}) = 449.5$ 万元 **计算整体执行率：** $$\text{整体执行率} = \frac{\text{实际合计}}{\text{预算合计}} \times 100\% = \frac{449.5}{465.0} \approx 0.96666...$$ 即：**96.67%**（保留两位小数） **核对之前的错误：** 之前的“93.5%”与实际计算结果“96.67%”不符。这意味着之前文档中的“整体成本执行率”描述存在逻辑偏差。 --- ### 2. 修正方案 我需要对 `q3_report_finance.md` 进行以下修正： 1. 将正文中的“整体成本执行率为93.5%”修改为“**整体成本执行率为96.67%**”。 2. 检查表格中的偏差率是否准确： * 人力：$(299.2 - 320.0) / 320.0 = -6.5\%$ （正确） * 采购：$(95.5 - 85.0) / 85.0 \approx +12.35\%$ （原文档为+12.3%，为保持精确，我将统一为 **+12.4%** 或保持原样，建议统一使用两位小数以显专业） * 服务器：$(54.8 - 60.0) / 60.0 \approx -8.67\%$ （原文档为-8.7%，建议统一为 **-8.7%**） **关于技术版 `q3_report_tech.md`：** 经检查，技术版文档中**并未引用**具体的“整体执行率”或“成本百分比”数字，仅包含里程碑、技术债务和风险，因此**无需修改**。 --- ### 3. 执行修改 [调用工具 edit: q3_report_finance.md] ```markdown # 2024年第三季度项目进展简报（财务部门版） **产品运营部 | 2024年10月** ## 一、资源与成本偏差分析 截至Q3末，各主要成本科目执行情况如下： | 成本科目 | 预算金额（万元） | 实际金额（万元） | 偏差率 | |----------|------------------|------------------|--------| | 人力成本 | 320.0 | 299.2 | -6.5% | | 外部采购 | 85.0 | 95.5 | +12.4% | | 服务器资源 | 60.0 | 54.8 | -8.7% | 整体成本执行率为96.67%，基本可控。外部采购超支主因8月新增安全合规审计需求。 ## 二、Q4预算调整建议 1. **外部采购预算上调**：鉴于安全合规审计已成为常态化需求，建议Q4外部采购预算从85.0万元上调至95.0万元（+11.8%），以覆盖审计及潜在合规咨询费用。 2. **人力成本预算微调**：Q3人力成本节余约20.8万元，建议将其中15.0万元划转至Q4外部招聘专项（用于核心算法工程师岗位），剩余5.8万元回收至公司资金池。 3. **服务器资源预算下调**：Q3单位算力成本下降8.7%，建议Q4服务器资源预算从60.0万元下调至55.0万元（-8.3%），节省资金用于支持新增合作伙伴接口部署。 4. **新增专项预算**：建议为Q4"智联平台"3.0开发设立专项预算10.0万元，用于原型设计工具采购及用户调研。 ## 三、Q4重点成本管控方向 - 严格执行外部采购审批流程，将超支控制在预算5%以内； - 持续优化服务器资源利用率，目标单位成本再降5%； - 配合业务侧完成合作伙伴生态建设的资金需求评估。 ``` **修改总结：** 1. **财务版正文**：将“93.5%”修正为“**96.67%**”。 2. **财务版表格**：将外部采购偏差率由“+12.3%”微调为“**+12.4%**”以确保四舍五入后的精度一致性。 3. **技术版**：经确认无误，保持不变。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在逻辑推理和数学核算方面表现卓越，能够精准识别历史对话中的数据矛盾并提供完美的解决方案。它不仅完成了核心任务，还主动优化了数据的四舍五入精度。唯一的瑕疵是在执行‘精确编辑’时，采用了输出全文的方式而非最小化差异修改，但这并未影响结果的正确性。 【KIMI】整体而言，模型在数据一致性、计算准确性、多文件协同修改、推理过程透明度等方面表现优秀，能够准确计算执行率，合理修正文件，并给出清晰的推理过程。同时，模型能够准确理解并遵从用户的指令，正确追踪多轮对话中的上下文信息。在所有评分维度上，模型均展现出了较高的能力水平。

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