Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「报告章节摘要提取」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: Gemini 3.1 Pro Preview
- 用例名称：报告章节摘要提取
- 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` 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 以下是文档第4章「资源投入与成本分析」的内容： 本季度项目总预算为 850 万元，实际支出 792 万元，预算执行率为 93.2%。其中人力成本占比最高，达 58%（约 459 万元），主要用于核心研发团队 32 人的薪酬及外包测试团队 15 人的费用；硬件与云服务费用占比 27%（约 214 万元），包括新增 3 台 GPU 服务器采购及阿里云 ECS 实例扩容；其余 15% 为差旅、培训及行政支出。与 Q2 相比，总支出增长 12%，主要原因是 8 月份紧急引入外包团队应对交付压力。成本节约方面，通过优化 CI/CD 流水线减少了约 18 万元的云资源浪费。 请帮我回答以下问题：这一章节中，本季度的预算执行率是多少？人力成本具体包含哪些组成部分？与上季度相比支出变化的主要原因是什么？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确回答预算执行率为93.2%
- 明确指出人力成本包含核心研发团队32人薪酬和外包测试团队15人费用两部分
- 说明与Q2相比总支出增长12%，主要原因是8月份紧急引入外包团队应对交付压力
- 回答结构清晰，逐一对应三个问题
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.3 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：
根据您提供的文档第4章内容，回答如下： 1. **预算执行率**：本季度的预算执行率为 **93.2%**。 2. **人力成本具体组成**：人力成本主要包含两部分： * 核心研发团队 32 人的薪酬； * 外包测试团队 15 人的费用。 3. **与上季度相比支出变化的主要原因**：与上季度（Q2）相比总支出增长了 12%，主要原因是 **8月份紧急引入外包团队以应对交付压力**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取准确性、回答完整性和表达清晰度三个维度上均表现优异，与参考答案高度吻合。结构清晰，数据准确，逐一对应用户问题，是一份高质量的文档信息提取回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准地从提供的文档摘要中提取关键信息，并以逻辑清晰、格式规范的方式进行回答，完全满足任务要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，准确、完整、清晰地回答了用户提出的三个问题。信息提取精准无误，结构组织合理，表达流畅易读。仅在人力成本部分可补充具体金额和占比信息以进一步提升完整性，但整体已达到高质量标准。
进阶难度评测结果
- 得分：92.8 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：
Here is the translation of the report's structure and the summary paragraph for your email: **1. Report Structure** | Chapter Name | Description | | :--- | :--- | | Executive Summary | Provides a high-level overview of the entire report for quick management review. | | Project Background and Objectives | Explains the project's origin, business context, and expected goals. | | Q3 Key Milestones Completion | Details the planned key milestones for Q3 and their actual completion status. | | Resource Allocation and Cost Analysis | Summarizes human and financial resource investments, including a cost comparison analysis. | | Risk and Issue Log | Documents risk factors encountered and pending issues to be resolved. | | Q4 Work Plan | Outlines the key focus areas and task arrangements for the fourth quarter. | | Appendix: Supporting Data | Provides auxiliary data and charts to substantiate the report's conclusions. | **2. Summary Paragraph** This Q3 Project Progress Report offers a comprehensive overview of our recent performance, detailing milestone achievements, financial investments, and operational challenges. By systematically analyzing our Q3 execution and documenting critical risks, the report provides essential data-driven insights. These findings are instrumental in shaping our Q4 strategy, ensuring optimized resource planning, proactive risk mitigation, and strategic alignment with our overarching business objectives for the upcoming quarter.
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，准确完成了两项任务要求。7章节英文表格翻译准确、顺序正确、格式规范；英文摘要段落语气正式、内容全面、字数达标，并有效传达了Q4规划的指导意义。与参考答案相比，仅在个别词汇选择（「Allocation」vs「Investment」）和摘要中部分细节信息（作者、时间标识）上略有差异，不影响整体实用性和准确性。是一份高质量的商务英文输出。 【GEMINI】模型表现出色，完美满足了所有指令要求。翻译准确，摘要精炼且专业，格式排版符合商务邮件规范，能够直接用于实际工作场景。 【KIMI】候选输出整体完成了任务要求，信息提取完整、翻译基本准确、格式规范。主要失分点在于摘要段落字数超标（超过100词限制）以及未完整覆盖「项目背景」这一核心内容模块。翻译方面存在个别用词选择与参考的差异，但均在可接受范围内，不影响理解。建议加强字数控制意识，并在摘要中确保涵盖所有核心章节要素。
困难难度评测结果
- 得分：97.8 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：
关于您的疑问，以下是详细的计算逻辑和分步骤的推算过程： ### 一、「全年预算缺口预计达73万元」的计算逻辑 “全年预算缺口”指的是**实际支出及预计支出超出“原定全年总预算”的部分**。73万元的缺口由已发生的超支和已知的追加需求两部分组成： 1. **Q3 已发生的实际超支**： - Q3 实际总成本（323万元） - Q3 预算总成本（300万元） = **23万元**。 2. **Q4 已知的预算追加需求**： - 根据文档第6部分，Q4 明确提出了 **50万元** 的预算追加申请（主要用于补充人力和API适配）。 3. **合计缺口**： - Q3超支（23万元） + Q4追加申请（50万元） = **73万元**。 --- ### 二、假设Q4服务器超支20%情况下的成本推算 如果 Q4 的服务器预算与 Q3 相同（60万元），且实际执行中同样发生 20% 的超支，推算过程如下： 1. **Q4 服务器实际成本计算**： - 计算公式：Q4服务器预算 × (1 + 超支比例) - 实际推算：60万元 × (1 + 20%) = **72万元**。 2. **Q4 服务器新增超支金额**： - 72万元（实际） - 60万元（预算） = **12万元**。 --- ### 三、新假设下的全年总缺口推算 在上述假设下，我们需要评估这笔新增的服务器超支（12万元）是否包含在原有的追加预算中。 根据文档说明，Q4 申请的 50 万元追加预算**“主要用于补充人力和API适配”**，因此这 12 万元的服务器超支属于**计划外的额外缺口**。 **新的全年总缺口分步计算：** 1. **Q3 实际超支**：23万元 2. **Q4 计划内追加申请**（人力与API）：50万元 3. **Q4 计划外新增超支**（服务器假设超支）：12万元 4. **新的全年总缺口**：23万元 + 50万元 + 12万元 = **85万元**。 **总结**：如果 Q4 服务器同样超支 20%，Q4 单季度的服务器实际成本将达到 **72万元**，而全年的总预算缺口将从预计的 73万元 进一步扩大至 **85万元**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在计算准确性、推理逻辑、上下文一致性和表达清晰度四个维度上均表现优秀，与参考答案高度吻合。特别是对Q4追加预算用途的说明（人力和API适配，不含服务器），使得12万元服务器超支被正确识别为「计划外额外缺口」，推理更为严谨。整体回答结构清晰、数字准确、逻辑完整，是一份高质量的分析性回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有计算任务，而且在逻辑推导上非常严谨，能够清晰地向用户解释复杂的预算变动逻辑，完全满足评估标准。 【KIMI】该回答在计算准确性、逻辑完整性和上下文一致性方面表现优秀，完全满足用户追问的计算逻辑说明和假设推算要求。所有核心数字正确，步骤清晰，与文档及前文对话保持一致。表达结构合理，格式规范，是一篇高质量的回复。
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