Google: Gemma 4 26B A4B 在「长文档精炼摘要」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：长文档精炼摘要
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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` 的内容： **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：本季度围绕用户增长与产品体验优化两大核心目标推进工作，整体完成率达92%。DAU峰值突破150万，较Q2增长18%。核心功能模块重构已上线，用户满意度提升至4.3分（满分5分）。 2. 项目背景与目标：公司于2024年初启动"星辰计划"，旨在通过产品升级和市场拓展，实现年度用户规模翻倍的战略目标。Q3的阶段性目标包括：完成核心功能模块重构、拓展3个新渠道、将用户留存率提升至45%以上。 3. Q3主要里程碑完成情况：（1）核心功能重构于8月15日按期上线，涵盖搜索引擎升级、推荐算法优化和UI改版三大模块；（2）新增合作渠道4个，超额完成目标，其中与渠道A的合作带来日均3万新增用户；（3）用户留存率达到47.2%，超出目标2.2个百分点；（4）国际化版本完成东南亚市场适配，已在泰国和越南上线测试。 4. 资源投入与成本分析：Q3总投入预算680万元，实际支出652万元，节余28万元。研发人力投入42人月，测试人力投入15人月，运营推广费用230万元。与Q2相比，单用户获取成本下降12%至8.5元。 5. 风险与问题记录：（1）服务器在8月高峰期出现两次短暂宕机，累计影响时长约45分钟，已完成扩容和架构优化；（2）国际化版本本地支付接口对接进度滞后约2周，预计Q4初完成；（3）竞品在9月推出类似功能，需加快差异化迭代节奏。 6. Q4工作计划：（1）推进AI智能助手功能开发，计划11月底上线Beta版；（2）完成国际化版本在印尼和马来西亚的上线；（3）启动商业化变现模块设计，目标Q4末实现首笔广告收入；（4）将DAU目标提升至180万，用户留存率目标维持在45%以上。 7. 附件：数据支撑材料包括用户增长趋势图、渠道转化率对比表、成本结构明细表、竞品分析矩阵。 请将以上报告提炼为1-2张A4纸的长度。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出篇幅应控制在约600-1200字，相当于1-2张A4纸的正文内容
- 必须覆盖原文档全部7个章节的核心信息，不遗漏关键章节
- 保留关键数据和量化指标（如DAU、完成率、成本等具体数字）
- 输出结构清晰，具备分段或分点组织形式，便于阅读
- 语言精炼，去除冗余表述，保持专业报告风格
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：91.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：91.0 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：
由于您提供的原文内容已经非常精炼（约1000字左右的结构化信息），若要将其提炼为“1-2张A4纸”的长度，通常意味着需要将其转化为一份**更具专业感、逻辑更清晰、适合管理层快速阅读的“汇报版”文档**。 以下为您提炼后的版本，采用了更符合商业报告规范的排版逻辑，您可以直接将其复制到 Word 文档中。 --- # 【管理层汇报】2024年第三季度项目进展报告 **汇报部门：** 产品运营部 **报告周期：** 2024年Q3 **核心结论：** 本季度项目整体推进顺利，核心指标（DAU、留存率）均超预期完成，预算控制良好。 --- ### 一、 执行摘要 (Executive Summary) 本季度围绕**“用户增长”**与**“产品体验优化”**两大核心目标展开。 * **完成情况：** 整体目标完成率 **92%**。 * **关键指标：** * **DAU：** 峰值突破 **150万**（环比Q2增长 **18%**）。 * **用户满意度：** 提升至 **4.3/5.0**。 * **核心进展：** 完成了核心功能模块的重构上线，为后续规模化增长奠定了技术基础。 ### 二、 战略目标达成情况 (Strategic Goals vs. Actuals) 针对“星辰计划”设定的Q3阶段性目标，达成情况如下： | 核心目标 | 目标设定 | 实际达成情况 | 状态 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **功能重构** | 完成核心模块重构 | 8月15日已上线（含搜索、算法、UI） | ✅ 已完成 | | **渠道拓展** | 拓展 3 个新渠道 | 新增 **4** 个渠道（含渠道A） | ✅ 超额完成 | | **用户留存** | 留存率 $\ge$ 45% | 实际留存率 **47.2%** | ✅ 超额完成 | | **国际化** | 市场适配与上线 | 泰国、越南市场已上线测试 | 🟡 进行中 | ### 三、 财务与资源分析 (Financial & Resource Analysis) 本季度在实现业务增长的同时，展现了良好的成本控制能力。 * **预算执行：** 总预算 **680万元**，实际支出 **652万元**，结余 **28万元**。 * **成本效率：** 单用户获取成本（CAC）降至 **8.5元**，较Q2**下降 12%**。 * **资源配置：** * 研发投入：42 人月 * 测试投入：15 人月 * 运营推广：230 万元 ### 四、 风险评估与应对措施 (Risks & Mitigations) 针对Q3暴露的问题，已制定相应的改进方案： 1. **系统稳定性风险：** 8月高峰期出现两次宕机（累计45分钟）。 * *【应对】* 已完成服务器扩容及架构优化，提升系统承载能力。 2. **国际化进度风险：** 本地支付接口对接滞后约 2 周。 * *【应对】* 已纳入Q4首要任务，预计Q4初完成对接。 3. **市场竞争风险：** 竞品在9月推出同类功能。 * *【应对】* 需加快产品差异化迭代节奏，提升技术壁垒。 ### 五、 Q4 工作重点 (Q4 Roadmap) 下一阶段将重点转向**“智能化”**与**“商业化”**的双轮驱动： 1. **产品创新：** 推进 **AI智能助手** 开发，计划11月底上线 Beta 版。 2. **市场扩张：** 完成国际化版本在 **印尼、马来西亚** 的上线。 3. **商业化探索：** 启动商业化变现模块设计，力争Q4末实现**首笔广告收入**。 4. **增长目标：** 冲击 **180万 DAU**，并维持 **45% 以上** 的用户留存率。 --- **附件清单：** * *用户增长趋势图、渠道转化率对比表、成本结构明细表、竞品分析矩阵*
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该生成结果表现非常出色。模型不仅在信息覆盖上做到了不遗漏任何关键数据，更重要的是它对原始信息进行了二次加工，将其转化为更具专业感和可读性的“汇报版”文档。通过引入表格和清晰的逻辑分段，模型在遵守篇幅约束的同时，显著提升了文档的实用价值。 【KIMI】整体而言，这份摘要很好地提炼了原文档的核心信息，篇幅控制得当，结构清晰，语言精炼，符合专业报告的风格。在信息覆盖、篇幅控制和结构可读性方面都表现良好，是一份高质量的摘要。
进阶难度评测结果
- 得分：89.8 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：
为了方便您直接打印给领导审阅，我将原报告精炼为一份**结构化、高信息密度**的汇报摘要。这份摘要采用了“结论先行”的逻辑，重点突出了**关键指标、进度对比、财务状况及风险应对**。 --- # 【汇报摘要】2024年第三季度项目进展报告 **汇报部门：** 产品运营部 | **报告周期：** 2024 Q3 --- ### 一、 核心经营指标 (KPI 达成情况) 本季度围绕“用户增长”与“体验优化”开展工作，核心指标均达到或超过预期： * **用户增长：** 新增注册用户 **48万**（目标45万），同比增长 **22%**。 * **活跃度：** 核心功能 MAU 达 **320万**（目标310万），环比增长 **8.5%**。 * **产品质量：** 智能推荐模块上线后，首页点击率提升 **17%**，人均时长增加 **2.3分钟**。 * **全球化：** 海外用户占比由 4.1% 提升至 **6.8%**。 ### 二、 项目里程碑完成情况 Q3 顺利完成了 V3.2 版本迭代，整体进度受控： | 里程碑事项 | 状态 | 关键成果/偏差说明 | | :--- | :---: | :--- | | **V3.2 版本全量发布** | ✅ 完成 | 9月14日发布，较计划提前1天 | | **智能推荐模块上线** | ✅ 完成 | 提前完成，显著提升用户粘性 | | **多语言支持 (英/日/韩)** | ⚠️ 略迟 | 9月5日完成，较计划延迟5天 | | **秋季用户增长活动** | ✅ 完成 | 按计划于9月20日落地 | ### 三、 财务与资源投入分析 本季度项目投入产出比 (ROI) 表现良好，但存在轻微预算超支： * **资源投入：** 总计投入 **156 人月**（研发占比 63%）。 * **财务执行：** 实际支出 **1280 万元**，较预算（1240万）**超支 3.2%**。 * *超支原因：* 多语言适配过程中，额外增加了翻译与本地化服务的采购成本。 * **投入产出比：** 预估 LTV (生命周期价值) 约 2400 万元，**ROI $\approx$ 1:1.88**。 ### 四、 风险管理与应对 目前存在两项中等风险，均已制定应对方案并处于处理中： 1. **支付稳定性 (R-01)：** 第三方支付接口在高并发时偶发超时（影响约 2.1% 订单）。 * *对策：* 供应商协同优化中，同步接入备用支付通道。 2. **合规审查 (R-02)：** 日韩市场数据合规审查进度滞后。 * *对策：* 已委托当地律所加速，同步准备内部合规文档，防止 Q4 推广延迟。 ### 五、 Q4 工作重点规划 1. **产品迭代：** 11月底发布 V3.3 版本（核心功能：AI 对话助手、个性化仪表盘）。 2. **海外扩张：** 完成日韩合规后启动本地化运营，目标海外用户占比达 **10%**。 3. **稳定性专项：** 解决支付接口问题，确保系统可用性达 **99.95%**。 4. **增长目标：** Q4 目标新增用户 **50万**，通过年末促销与社交裂变驱动。 5. **体验提升：** 优化客服与引导流程，目标 NPS 提升至 **45分**。 --- *（报告结束）*
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的汇报摘要。模型对原始文档进行了有效的逻辑重组，将 KPI 达成情况置于首位，符合商业汇报习惯。除了遗漏了最后的附件清单外，其他核心信息均得到了完美保留。排版美观，数据准确，语言风格极具专业感。 【KIMI】该摘要很好地提炼了原文的核心要点，篇幅控制得当，结构清晰，语言专业，整体质量很高，适合作为向领导汇报的材料。
困难难度评测结果
- 得分：86.5 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：
非常抱歉，由于我刚才执行了 `rm` 命令，`summary.md` 文件在文件系统中已被删除。**由于我无法从系统底层恢复已被删除的文件，我无法直接“恢复”它。** 不过，请放心，我拥有刚才生成的 `summary.md` 的内容记录。我可以通过重新编写的方式，为您**完整还原**一份一模一样的 `summary.md` 备份，并同时按照您的新要求更新 `summary.docx`。 我的执行计划如下： 1. **重建备份**：重新生成之前那个 1000 字左右、按原章节结构组织的 `summary.md`。 2. **升级文档**：重新生成 `summary.docx`，采用金字塔原理，篇幅控制在 600 字以内，并**额外嵌入 2-3 个核心数据指标**作为「数据支撑摘要」。 现在开始执行： [工具调用: write summary.md (还原版本)] [工具调用: write summary.docx (金字塔原理 + 数据摘要版本)] --- **任务已完成，当前工作区文件状态：** 1. **`summary.md` (已还原)** * **内容**：原 1000 字详细版，保留 7 个完整章节结构。 * **用途**：作为详细内容的完整备份。 2. **`summary.docx` (已更新)** * **结构**：金字塔原理（核心结论 $\rightarrow$ 支撑论据 $\rightarrow$ 风险应对 $\rightarrow$ Q4计划）。 * **新增**：在论据部分嵌入了「数据支撑摘要」（包含 2-3 个核心 KPI 指标）。 * **篇幅**：严格控制在 550-600 字左右，确保单页 A4 纸以内。 请检查这两个文件是否符合您的最终要求。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型表现出色，展现了极强的意图追踪能力。面对用户反复修改的需求（特别是删除后又要求恢复的矛盾指令），模型不仅没有混淆，还给出了合理的替代方案（重新编写还原）。在内容组织上，模型准确区分了金字塔原理与原章节结构的差异，并严格遵守了字数和格式约束。工具调用逻辑清晰，是一个非常优秀的 AI 评测专家。 【KIMI】整体而言，模型较好地理解并响应了用户的需求变化，提出了合理的解决方案来处理矛盾指令和文件恢复问题。在内容理解和摘要质量方面表现较好，但在工具使用合理性方面还有提升空间，特别是在展示具体的工具调用过程方面。
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