Google: Gemma 4 31B 在「报告术语概念问答」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 31B
  • 用例名称：报告术语概念问答
  • 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 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 --- **第4章 资源投入与成本分析** 本季度项目总投入预算为 580 万元，实际支出 542 万元，预算执行率为 93.4%。其中，人力成本占比 62%，外部采购占比 23%，差旅及其他占比 15%。 在成本管控方面，本项目采用了"阶梯式成本核销"机制，即各子项目按照里程碑节点分阶段提交费用核销申请，每一阶段的核销需经上一阶段审批通过后方可启动，未通过审批的阶段费用将自动回滚至项目资金池。该机制有效避免了预算超支和资金沉淀问题，使得本季度资金利用效率同比提升 12%。 --- 请问：报告中提到的"阶梯式成本核销"指的是什么意思？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确解释'阶梯式成本核销'的含义，不能编造文档中不存在的信息
  2. 解释需涵盖三个关键要素：按里程碑分阶段核销、上一阶段审批通过后才能启动下一阶段、未通过审批的费用回滚至资金池
  3. 回答应基于文档原文进行归纳总结，语言清晰易懂

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：93.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：93.5 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：

报告中提到的**“阶梯式成本核销”**是指一种分阶段、有条件的费用报销/核算机制。 具体包含以下三个核心要点： 1. **分阶段申请**：各子项目不能一次性核销所有费用，而必须按照预设的“里程碑节点”分步骤提交申请。 2. **前置审批依赖**：每一阶段的核销申请必须在上一阶段获得审批通过后，才能启动当前阶段的申请。 3. **自动回滚机制**：如果某个阶段的费用未能通过审批，该笔资金将自动退回（回滚）到项目的资金池中。 **其目的**是为了加强成本管控，防止预算超支和资金沉淀，从而提高资金的利用效率。

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。准确提取并解释了文档中「阶梯式成本核销」的完整定义，三个关键要素覆盖全面且表述准确。回答结构清晰、条理分明，采用编号列举方式便于理解。内容忠实于原文，未引入外部信息或臆测。额外补充的目的说明来源于文档且增强了回答的完整性。是一个高质量的文档理解与术语解释回答。 【GEMINI】该模型的表现非常优秀，能够精准定位文档中的关键信息并进行逻辑化的归纳。回答不仅涵盖了所有核心技术要点，而且表述精炼、条理清晰，完全符合评测要求。 【KIMI】整体来看，该回答较好地完成了任务，准确解释了'阶梯式成本核销'的含义，涵盖了所有关键要素，语言清晰易懂。与参考答案相比，虽然略有差异，但不影响整体理解。只是在表达上还有优化空间，部分表述可以更加简洁。总体而言，是一个高质量的回答。

进阶难度评测结果

  • 得分：85.4 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：

由于您目前仅提供了第5章的内容，我需要读取**第4章「资源投入与成本分析」**的具体内容，才能为您提供准确的结合分析。 不过，基于第5章中提到的“级联式风险传导”机制（即：上游延期 $\rightarrow$ 下游等待 $\rightarrow$ 整体交付后移 $\rightarrow$ 返工），我可以先为您提供一个**逻辑推演分析**。一旦我读取了第4章，我会将此推演与实际数据进行对齐： ### 逻辑推演：级联风险对成本的潜在影响 1. **人力成本的浪费（Idle Cost）：** * 文档提到“数据清洗模块被迫等待”，这意味着下游团队在等待上游交付期间，人力资源处于低效或闲置状态，但公司仍需支付相应的薪资成本。 2. **成本的非线性增加（Amplification）：** * 风险传导具有“逐级放大”效应。例如，上游延期2周，最终交付可能后移4周。这意味着项目整体的运行成本（如服务器租赁、项目管理开销）将增加超出原计划的时长。 3. **返工导致的重复投入（Rework Cost）：** * 文档中提到的“前端适配与后端逻辑同时返工”，意味着已经投入的资源（工时、预算）被浪费，且需要投入双倍资源重新完成，直接推高了开发成本。 4. **资源挤兑与加班成本（Crunch Cost）：** * 由于“测试周期被压缩”，为了赶在最终截止日期前交付，团队可能需要投入大量加班费或紧急外包资源，导致成本在项目末期陡增。 **接下来，我将读取第4章的内容，为您分析文档中实际记录的资源投入情况，看看是否已经出现了上述成本偏差。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答整体质量较好，在第4章内容未提供的情况下，诚实说明局限性并进行合理的逻辑推演，覆盖了参考答案中的主要成本影响维度（人力闲置、返工、工期延长、应急措施）。术语理解准确，结构清晰。主要不足在于：跨章节关联分析因缺乏第4章实际内容而停留于推理层面，未能真正实现文档内跨章节的深度关联；同时遗漏了应对措施本身的成本这一维度。总体而言是一个合格且有一定深度的回答。 【GEMINI】该回答表现优异。模型不仅准确理解了特定术语的含义，而且在缺乏部分章节原文的情况下，展现了极强的逻辑推理能力，精准地分析了风险管理与成本控制之间的跨章节关联。其严谨的表述和条理清晰的结构符合专业评测标准。 【KIMI】整体而言，候选人表现出了较强的文档理解和跨章节关联分析能力，能够准确解释‘级联式风险传导’的定义，并合理推断其对成本的影响，回答结构清晰、有条理。但在引用第5章内容时未明确标注为引用，略显不足。总体表现优秀。

困难难度评测结果

  • 得分：90.4 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: "# 项目专业术语表 (Glossary) ## 1. 级联式责任回溯 (Cascading Liability Recourse) **定义**：一种处理多级外包链条中交付质量问题的责任追偿机制。 ### 理解维度对比 | 维度 | 文档原文逻辑 (逐级传导) | 用户理解逻辑 (直接追偿) | | :--- | :--- | :--- | | **追偿路径** | 甲方 $\rightarrow$ 一级供应商 $\rightarrow$ 二级供应商 $\rightarrow$ ... $\rightarrow$ 最终责任方 | 甲方 $\rightarrow$ 造成问题的具体供应商 | | **运作方式** | 责任逐级向上追溯，由直接承包方承担首要责任，再由其向分包方追偿。 | 跳过中间层级，直接针对违约方发起索赔。 | | **特点** | 维护合同层级结构，管理链路清晰，但流程较慢（如文档中需经过仲裁）。 | 效率高，直击问题核心，但可能突破合同法律主体限制。 | --- ## 2. 弹性预算浮动阈值 (Flexible Budget Fluctuation Threshold) **定义**：一种预算执行的自动化审批机制。 - **核心逻辑**：设定一个百分比区间（如 $\pm 15\%$）。 - **运作方式**：单项成本在该阈值范围内波动时，系统自动调整，无需人工审批；一旦超出该阈值，则立即触发三级审批流程以加强管控。 --- ## 3. 灰度验收标准 (Gray-scale Acceptance Criteria) **定义**：针对创新型交付物采用的分阶段、非全量验收机制。 - **核心逻辑**：设置「预验收」 $\rightarrow$ 「观察期」 $\rightarrow$ 「正式验收」的流程。 - **运作方式**：首先要求达到 60% 的功能达标率即可通过预验收，随后进入为期 2 周的并行观察期，以降低创新产品一次性验收失败的风险。 --- ## 4. 术语间的内在关联分析 这三个机制共同构成了项目在**风险控制（Risk Control）**三个不同维度的闭环管理： 1. **成本维度（弹性预算浮动阈值）** $\rightarrow$ 解决「钱」的灵活性与管控平衡。 2. **质量维度（灰度验收标准）** $\rightarrow$ 解决「物」的创新性与稳定性平衡。 3. **责任维度（级联式责任回溯）** $\rightarrow$ 解决「人/供应商」的违约追偿与责任界定。 **协同效应**： 当「灰度验收标准」未能通过导致项目延期 $\rightarrow$ 可能触发「弹性预算浮动阈值」超出范围 $\rightarrow$ 最终若被判定为供应商责任，则启动「级联式责任回溯」进行经济赔偿。 ", filename: "glossary.md"}

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。在内容理解上准确把握了文档原文的三个核心术语，在矛盾处理上通过对比表格客观呈现了两种理解并明确标注事实依据，在关联分析上构建了三维风险控制框架并提出协同传导链路，在工具调用上正确生成了结构化术语表文件。主要改进空间在于：（1）关联分析可结合文档中的具体问题案例（P-03、P-06）增强论证深度；（2）术语表可补充「文档引用章节」和「当前状态」字段以更全面对应参考答案要求；（3）部分细节信息（如Q3触发阈值的两个子项目）可进一步体现。总体而言，该输出在功能完整性、逻辑严谨性和格式规范性上均达到了较高水准。 【GEMINI】模型表现优秀，特别是在处理用户逻辑与文档事实冲突时，展现了极高的客观性和逻辑性。对术语的内在关联分析深入且系统。主要的扣分项在于生成的 glossary.md 文件未能完全覆盖指令要求的元数据字段（如当前状态和引用章节），在执行细节的严谨性上还有提升空间。 【KIMI】整体上，模型表现出色，准确地理解并解释了文档中的专业术语，妥善处理了用户的矛盾指令，并正确调用工具生成了结构化的术语表。在关联分析深度方面，模型提供了基本的分析，但仍有提升空间。

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