Google: Gemma 4 31B 在「报告章节摘要提取」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 31B
• 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：

1. 准确回答预算执行率为93.2%
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
3. 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
4. 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：98.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：98.5 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：

根据您提供的文档第4章内容，问题的答案如下： 1. **预算执行率**：本季度的预算执行率为 **93.2%**。 2. **人力成本组成部分**：具体包含**核心研发团队（32人）的薪酬**以及**外包测试团队（15人）的费用**。 3. **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 月份为了应对交付压力而紧急引入了外包团队**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出表现优秀，准确提取了文档中的所有关键信息，完整回答了用户的三个问题，结构清晰且易读。信息提取无误，逻辑完整，格式规范，是一份高质量的信息归纳回答。 【GEMINI】这是一份完美的回答。模型展现了极高的信息提取能力和逻辑组织能力，不仅准确无误地还原了文档中的所有关键数据，还通过良好的排版提升了阅读体验。 【KIMI】整体而言，模型的回答准确、完整，并且结构清晰，很好地满足了任务要求。

进阶难度评测结果

• 得分：93.2 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：

[[reply_to_current]]以下是为您准备的英文翻译表格及摘要段落： ### 1. Report Structure Overview | Chapter Name | Description | | :--- | :--- | | Executive Summary | A high-level overview of the entire report for quick management review. | | Project Background & Objectives | Outlines the project's origin, business context, and expected goals. | | Q3 Key Milestones Completion | Lists critical milestones planned for Q3 and their actual completion status. | | Resource Investment & Cost Analysis | Summarizes human and financial resource allocation and provides cost comparisons. | | Risks & Issues Log | Records risk factors encountered and pending issues during project execution. | | Q4 Work Plan | Details the key priorities and task schedules for the fourth quarter. | | Appendix: Supporting Data | Provides auxiliary data and charts to evidence the conclusions in the main text. | ### 2. Summary Paragraph This Q3 Project Progress Report provides a comprehensive review of our performance, encompassing milestone achievements, resource utilization, and a detailed analysis of current risks. By synthesizing operational data with a critical evaluation of existing bottlenecks, the report serves as a strategic foundation for our Q4 planning. It ensures that our upcoming objectives are data-driven and aligned with the practical challenges identified, enabling more precise resource allocation and risk mitigation for the final quarter of the year.

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，完整准确地完成了用户的两项任务要求。表格翻译准确完整，章节顺序正确，英文摘要符合字数限制且语气专业，明确体现了对Q4规划的指导价值。格式结构清晰规范，易于阅读。相比参考答案，候选输出在某些措辞上有合理的变体选择，并在用户体验上做了额外优化（如添加引导语和回复标签）。综合来看，这是一份高质量的回答，能够满足向英文团队同事发送邮件的实际需求。 【GEMINI】该生成结果表现优异，完全符合评测要求。翻译准确度极高，摘要撰写水平体现了良好的商务英语素养，格式规范，是一份高质量的输出。 【KIMI】整体而言，该回答很好地完成了任务要求，翻译准确，摘要段落和表格格式符合要求。但摘要段落对Q4规划的指导意义描述有待加强。

困难难度评测结果

• 得分：97.1 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：

关于第三部分的预算分析，我为您详细拆解计算逻辑如下： ### 1. 关于“73万元”缺口的计算逻辑 这个数字是基于**“已发生的超支”**与**“计划申请的追加预算”**之和推算的： * **Q3 实际超支额**：$323\text{万}（实际） - 300\text{万}（预算） = 23\text{万元}$ * **Q4 追加预算申请**：$50\text{万元}$ * **预计总缺口**：$23\text{万} + 50\text{万} = 73\text{万元}$ * **逻辑说明**：这意味着即便 Q4 的原定预算能被精准执行，由于 Q3 已经多花了 23 万，且 Q4 还需要额外申请 50 万，整个项目年度总支出将比原年度总预算高出 73 万元。 --- ### 2. 假设 Q4 服务器成本再次超支的推算过程 **第一步：计算 Q4 服务器实际成本** * Q4 服务器预算（假设与 Q3 相同）：$60\text{万元}$ * 超支百分比（假设与 Q3 相同）：$20\%$ * **Q4 服务器实际成本** $= 60\text{万} \times (1 + 20\%) = \mathbf{72\text{万元}}$ **第二步：计算 Q4 产生的额外超支额** * Q4 服务器实际成本 - Q4 服务器预算 $= 72\text{万} - 60\text{万} = \mathbf{12\text{万元}}$ **第三步：计算全年总缺口** 在这种极端假设下，全年的总缺口由三部分组成： 1. **Q3 已产生超支**：$23\text{万元}$ 2. **Q4 申请追加预算**：$50\text{万元}$ 3. **Q4 服务器再次超支**：$12\text{万元}$ **全年总缺口** $= 23\text{万} + 50\text{万} + 12\text{万} = \mathbf{85\text{万元}}$ ### 总结 如果 Q4 服务器成本维持 Q3 的超支趋势，且追加预算全部执行，全年的预算压力将从 **73万元** 增加到 **85万元**。这进一步证明了在分析段落中建议“评估云资源使用效率”的紧迫性。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该回答在计算准确性、逻辑完整性、上下文一致性和表达清晰度四个维度均表现优秀。所有核心数字计算精准无误，推算过程分步详尽且逻辑自洽，完全遵循多轮对话中的数据约束和用户意图变更，表达结构清晰专业。特别值得肯定的是：回答不仅机械计算数字，还在总结部分将推算结果与之前的建议（「评估云资源使用效率」）形成呼应，体现了对任务整体性的理解。综合来看，这是一份高质量的评测响应。 【GEMINI】这是一份完美的生成结果。模型在处理复杂的财务数据提取、多轮对话上下文理解以及条件假设推算方面表现出色。它不仅准确完成了所有计算任务，还清晰地解释了计算背后的逻辑，完全符合专业AI助手的评判标准。 【KIMI】整体来看，候选人的输出质量很高，计算准确，逻辑清晰，与上下文保持一致，表达也比较清晰，只是在表达清晰度上还有小幅提升空间。

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