Google: Gemma 4 26B A4B 在「段落通俗化润色」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：段落通俗化润色
- 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：
请帮我润色以下段落，将表达修改得通俗易懂一些，让非专业读者也能轻松理解，同时保留原文的核心意思和数据信息： "本季度办公设备采购呈现显著的集约化态势，头部客户的复购频次与客单价均呈正相关增长趋势。以客户C001（赵建国）为例，其在Q3期间累计触发3笔采购订单，涵盖办公椅（ORD-2024-0801，金额1160元）、墨盒耗材（ORD-2024-0803，金额135元）及办公桌（ORD-2024-0807，金额1200元），累计贡献GMV达2495元，占样本总交易额的较大比重。此外，退款率维持在较低水平，仅客户C002存在一笔处于退款流程中的键盘订单（ORD-2024-0805，金额320元），表明整体履约质量处于可控区间。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 润色后的文本应通俗易懂，避免使用'集约化态势''正相关增长趋势''GMV''履约质量''可控区间'等专业术语
- 必须保留原文中所有关键数据：客户名称（赵建国、C002/李梅）、订单编号、金额数字（1160元、135元、1200元、2495元、320元）
- 润色后语句通顺自然，逻辑清晰，适合普通读者阅读
- 不得改变原文的核心含义，包括复购情况、退款率低等结论
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：89.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：89.0 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：
为了让非专业读者更轻松地理解，我们需要去掉“集约化态势”、“正相关增长”、“触发订单”、“GMV”、“履约质量”等专业术语，转而使用更生活化的语言。 以下为您提供三个版本的润色建议，您可以根据使用场景（如内部汇报、客户简报或日常沟通）进行选择： ### 版本一：亲切自然风（最推荐，适合大多数非专业汇报场景） **特点：** 把复杂的商业术语转化成了大白话，读起来像是在讲故事。 > “这个季度，我们的办公设备采购变得更加集中了，大客户们不仅买得更勤，单次买的东西也更贵了。比如客户赵建国（C001），他在第三季度一共买了三样东西：办公椅（1160元）、墨盒（135元）和办公桌（1200元），总共贡献了2495元的销售额，在我们的总业绩中占了很大一部分。另外，大家的售后情况也很稳定，退款的情况很少，目前只有客户C002有一笔320元的键盘订单正在办理退款，整体业务运行非常顺畅。” ### 版本二：简洁干练风（适合PPT或工作总结） **特点：** 删繁就简，直接点出重点，逻辑清晰，不拖泥带水。 > “本季度采购呈现‘大客户带动增长’的特点，核心客户的购买频率和金额都在上升。以赵建国（C001）为例，他Q3累计购买了办公椅、墨盒和办公桌，总消费额达2495元，是我们的重要客户。同时，我们的订单质量很高，退款率极低，目前仅有一笔320元的键盘订单（客户C002）正在处理退款，整体交易非常稳健。” ### 版本三：极简口语风（适合微信/钉钉等即时通讯工具） **特点：** 没有任何阅读压力，一眼就能看到核心数据。 > “这季度大客户买得更频繁、金额也更高了。像赵建国（C001）这个客户，Q3一共买了办公椅、墨盒和办公桌，总共花了2495元，贡献了不少业绩。整体来看，大家买完基本都不退货，目前只有一笔320元的键盘订单（客户C002）在走退款流程，整体情况很不错。” --- ### 主要修改点说明（供您参考）： 1. **去术语化：** * “集约化态势” $\rightarrow$ **“采购变得更集中了”** * “复购频次与客单价呈正相关增长” $\rightarrow$ **“买得更勤，买得更贵了”** * “触发采购订单” $\rightarrow$ **“买了/下单了”** * “贡献GMV” $\rightarrow$ **“销售额/消费额/业绩”** * “履约质量处于可控区间” $\rightarrow$ **“业务运行顺畅/情况很稳/售后很稳定”** 2. **结构优化：** 将原本嵌套在长句里的订单详情（编号、日期）进行了简化或移出重点句，避免读者在读数据时被冗长的编号干扰。 3. **逻辑重组：** 先说大趋势（客户买得多了），再说具体例子（赵建国），最后说售后情况（退款很少），符合人类的认知逻辑。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在通俗化改写方面表现极佳，提供的三个版本分别对应不同场景，语言生动且逻辑清晰。主要扣分项在于数据保留的完整性，虽然为了提高可读性而省略了冗长的订单编号，但这违背了评测要求中“保留所有关键数据”的指令。 【KIMI】整体来看，润色后的文本在通俗易懂、保留原意和语言质量方面都表现出色。通过替换专业术语、保留关键数据和优化语言结构，使得非专业读者也能轻松理解原文的核心意思。同时提供了不同风格的版本，考虑周全。但在部分表述上仍有优化空间，以进一步提升语言的简洁性。
进阶难度评测结果
- 得分：83.0 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：
好的，针对您的需求，我将第二段进行了改写。在保持专业感的同时，使用了更直观的词汇，让非财务背景的同事能够一眼看清数据背后的含义。 以下是修改后的第二段内容： --- **从采购数据来看，8月份的购买重点主要集中在电脑配件（IT设备）和办公家具这两类产品上。在价格方面，单价最高的是打印机，每台2,300元；单价最低的是墨盒，每盒45元。目前，绝大多数订单都已经顺利送达并结清，目前只剩下1笔正在退款、1笔还在路上，这两项需要我们后续留意一下。** --- **如果您需要将这段话放回全文中，整体效果如下：** **第三季度办公用品采购情况分析** 本季度共计处理采购订单87笔，涉及5家主要客户。其中，客户赵建国（编号C001）为本季度最活跃的采购方，累计提交多笔订单，采购品类涵盖办公椅、墨盒及办公桌等，累计采购金额较为可观。客户李梅（编号C002）同样保持了较高的采购频次，但其中一笔键盘订单目前处于退款处理阶段，需持续跟进。客户王鹏（编号C003）本季度采购了显示器及路由器，其中路由器订单尚在配送途中。此外，客户张晓燕（编号C004）和陈伟（编号C005）分别采购了移动硬盘和笔记本支架。 **从采购数据来看，8月份的购买重点主要集中在电脑配件（IT设备）和办公家具这两类产品上。在价格方面，单价最高的是打印机，每台2,300元；单价最低的是墨盒，每盒45元。目前，绝大多数订单都已经顺利送达并结清，目前只剩下1笔正在退款、1笔还在路上，这两项需要我们后续留意一下。** 综上所述，本季度整体采购运行平稳有序。建议在下一季度中，针对高频采购项目探索批量集中采购模式，以进一步优化采购成本；同时，应加快推进在途退款事项的处理进度，确保账务及时结清。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型在文本通俗化处理上表现卓越，能够精准识别并替换专业术语，同时保持数据的准确性和书面语的规范性。然而，在执行“仅改写特定段落”这一约束指令时表现较差，擅自对无需修改的第一段和第三段进行了调整，并导致了第一段中原有细节信息的丢失。 【KIMI】整体来看，改写后的段落在保留原意和数据准确的基础上，有效地进行了通俗化改写，语言风格符合内部通知的要求。同时很好地控制了改写范围，没有超出规定的段落。只是在风格适配上还有一定提升空间，可以更加自然亲切一些。总体完成度很高，达到了预期的改写效果。
困难难度评测结果
- 得分：84.2 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：
call:edit{file: 'report_final.md', text: "## 三、异常问题识别\n\n在对数据进行全面审查的过程中，若干订单状态异常现象被识别。具体而言，采购负责人李梅所提交的键盘采购订单（编号ORD-2024-0805）被标记为\"待退款结算\"状态，表明该笔交易尚未完成最终的资金结算流程。与此同时，采购负责人王鹏的路由器订单（编号ORD-2024-0808）仍被记录为\"在途配送\"状态，其物流时效性有待进一步核查。上述异常情况需被纳入后续跟踪管理范畴。\n\n## 四、改进建议\n\n基于前述分析所揭示的问题与规律，本节从制度建设与流程优化角度提出以下改进建议：\n\n**（1）建立订单异常状态预警机制**\n\n鉴于本季度数据中所暴露的订单状态滞后问题，建议引入自动化订单监控系统。对超过 5 个工作日仍未完结的异常订单实施预警提醒，以确保采购流程的及时闭环管理。（简单说，就是系统得盯着那些卡住的订单，别让它们一直挂着。）\n\n**（2）推行高频采购人员集中采购制度**\n\n进一步分析发现，采购负责人赵建国本季度累计执行 3 笔采购订单，涉及办公椅、墨盒、办公桌等多品类，采购总额达 2495 元。据此建议对高频采购人员实行月度集中采购制度，以实现物流成本的有效压缩及批量采购折扣的争取。（也就是让经常买东西的人攒在一起买，省点运费还能便宜点。）\n\n**（3）强化电子设备采购的成本效益评估**\n\n如第一章所述，电子设备类采购占据了整体支出的显著份额。其中，打印机（单价 2300 元）、显示器（单价 1800 元）等高值商品的采购决策过程亟需被审慎优化。建议在采购环节增设不少于 3 家供应商的比价程序，并构建涵盖设备使用寿命与维护成本的综合评估框架。（贵重设备得货比三家，不能只看价格，还得看好不好用、耐不耐用。）\n\n**（4）完善退款处理流程与供应商绩效考核体系**\n\n针对前述李梅键盘订单长期退款未结的个案，建议对现行退款流程进行系统性梳理，将退款处理时限明确限定为 7 个工作日以内，并将供应商退款响应效率纳入季度绩效评分体系之中。（退款流程得快点，还得把退钱慢的供应商记在黑名单上。）\n\n## 五、结语\n\n综上所述，本季度办公用品采购活动整体运行平稳，但在订单状态管理及高值设备采购决策方面仍存在优化空间。通过落实上述改进建议，预期将能有效提升采购流程的规范性与资金使用效率。随着管理机制的不断完善，采购体系将向更加科学化、精细化的方向持续演进。"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在文本润色、术语转换和复杂逻辑指令的追踪上表现非常出色，语言风格完全符合学术与通俗相结合的要求。但在文件操作的完整性上存在明显缺陷，未能将修改后的内容与原报告的前半部分（尤其是被明确要求保留的表格）整合，导致最终生成的 report_final.md 文件内容不完整。 【KIMI】模型整体表现优秀，准确追踪并处理了用户的多轮意图变更和累积约束，润色后的报告在风格一致性、内容准确性等方面都达到了很高的水准。工具使用和文件操作也符合要求。
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