Google: Gemma 4 26B A4B 在「章节标题口语转书面」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：章节标题口语转书面
• 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` 的章节标题列表： 1. 先说说大概情况吧 2. 这个项目为啥要做、想达到啥目的 3. 第三季度我们搞定了哪些大事 4. 花了多少钱、投了多少人进去 5. 碰到的麻烦和踩过的坑 6. 下个季度打算干点啥 7. 附件：一些数据啥的 请将以上7个章节标题润色为正式的书面语风格，适用于企业季度项目进展报告。要求：保留原有序号，保持每个标题简洁凝练（每个标题不超过15个字），不改变原有章节的含义和顺序。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 保留1-7的原有序号格式
2. 所有标题转为正式书面语风格，不含口语词汇（如'啥''搞定''干点啥'等）
3. 每个标题不超过15个字
4. 7个标题的含义与原标题一一对应，顺序不变
5. 标题简洁凝练，符合企业报告文风

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：95.2 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：

以下是为您润色后的正式书面语版本，适用于企业季度项目进展报告： 1. 项目概况 2. 项目背景与目标 3. 第三季度重点工作进展 4. 项目预算与人力资源投入情况 5. 项目面临的挑战与问题分析 6. 下季度工作计划 7. 附件：相关数据统计

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该生成结果非常出色，完美地完成了从口语到正式书面语的转换。模型不仅准确把握了每一章节的深层含义，还在极其有限的字数内使用了规范、专业的企业报告术语，格式完全符合要求，是一份高质量的润色方案。 【KIMI】整体而言，该润色结果较好地满足了各项要求，标题语言规范、格式符合要求，基本保留了原标题的核心含义。但部分标题仍可进一步压缩，以提升凝练度。

进阶难度评测结果

• 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：

好的，按照您的要求，已为三级标题恢复原始编号并进行了换行处理，其余标题保持无编号状态： 执行概要 背景与目标 Q3里程碑概览 研发进展 3.1.1 核心功能交付 3.1.2 性能稳定优化 市场获客成效 3.2.1 线上渠道分析 3.2.2 伙伴生态拓展 用户运营留存 3.3.1 活跃增长态势 3.3.2 会员体系构建 资源成本分析 风险问题追踪 Q4规划展望 附件数据材料

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型完美执行了所有复杂的格式调整指令。它准确识别了需要恢复编号的特定层级，正确实施了换行分隔格式，并保持了标题文字的连贯性，层级缩进也非常规范。 【KIMI】模型整体表现良好，准确地执行了任务要求，格式处理得当，内容保持一致，层级结构基本清晰。只是在层级缩进格式上有轻微瑕疵，但不影响整体理解。

困难难度评测结果

• 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: "本文件为《2024年第三季度项目进展报告》导航侧边栏标题映射表 ## 一、总体概述 --- ## 二、项目背景与目标 ### 立项缘由 对应原编号：2.a ### 核心指标设定 对应原编号：2.b ### 相关方分析 对应原编号：2.c --- ## 三、第三季度核心成果 ### 产品功能迭代 对应原编号：3.a #### 界面改版 对应原编号：3.a.1 #### 数据看板上线 对应原编号：3.a.2 ### 市场推广获客 对应原编号：3.b #### 线上渠道投放 对应原编号：3.b.1 #### 线下活动总结 对应原编号：3.b.2 ### 技术架构升级 对应原编号：3.c #### 微服务拆分 对应原编号：3.c.1 #### 性能压测优化 对应原编号：3.c.2 --- ## 四、资源投入与成本 ### 人力资源配置 对应原编号：4.a ### 外部采购与服务费用 对应原编号：4.b ### 预算执行偏差 对应原编号：4.c --- ## 五、风险与问题管控 ### 风险识别清单 对应原编号：5.a ### 问题跟踪闭环 对应原编号：5.b --- ## 六、第四季度工作部署 ### 重点任务排期 对应原编号：6.a ### 资源需求预估 对应原编号：6.b --- ## 七、附件资料汇编",file_path: "sidebar_titles.md"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在处理复杂且带有多次修正的指令时表现卓越。它不仅准确执行了所有的格式化要求（如 Markdown 语法、原始编号映射、分割线等），还能敏锐地捕捉到用户对语言风格的细微偏好，并在面对字数限制与信息完整性冲突时（如“外部采购与服务费用”），优先保证了用户明确要求的“补回信息”。整体输出专业、规范，完全符合预期。 【KIMI】整体而言，模型在指令追踪、润色质量、格式规范和工具使用方面表现良好，能够准确理解和执行用户的复杂指令，输出符合要求的Markdown文件。只是在润色质量和格式规范上还有微小的提升空间，如部分标题的字数略超8字，但总体表现优秀。

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