Google: Gemma 4 31B 在「项目报告章节查询」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：项目报告章节查询
- 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 请问这份报告中有没有关于「风险管理与应对措施」的相关内容？如果有，请告诉我在哪个章节，并简要说明可能涵盖的内容范围。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 需要准确识别文档中与'风险管理与应对措施'最相关的章节，即第5章'风险与问题记录'
- 需要明确告知用户该文档确实包含相关内容，而非不存在
- 需要基于章节标题合理推断该章节可能涵盖的内容范围，如风险识别、问题跟踪、应对策略等
- 回答应简洁清晰，不编造文档中未提及的具体数据或细节
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.5 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：
[[reply_to_current]]这份报告中包含关于「风险管理与应对措施」的相关内容。 具体位于：**第 5 章节 —— 「风险与问题记录」**。 该章节可能涵盖的内容范围包括： * **当前面临的风险**：项目执行过程中识别出的潜在威胁或障碍。 * **已出现的问题**：目前已经发生并需要解决的具体问题。 * **应对措施/缓解计划**：针对上述风险和问题所采取的解决方案、预防手段或补救计划。 * **状态跟踪**：各项风险的严重程度、优先级以及目前的处理进度。
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。准确定位到第5章作为相关章节，基于章节标题进行了合理且克制的内容推断，未编造具体细节。回答结构清晰、格式规范，使用了有效的视觉标记帮助用户快速获取关键信息。符合任务要求的所有核心功能点，是一个高质量的回答。 【GEMINI】模型在本次任务中表现出色，不仅准确地完成了信息定位，还在推断内容范围时展现了良好的逻辑性，回答格式规范且易于阅读。 【KIMI】该回答在信息定位准确性和内容推断合理性方面表现较好，能够准确识别出最相关章节，并基于章节标题合理推断可能涵盖的内容范围。表达清晰度方面，虽然结构清晰、条理分明，但相比参考答案，部分表述略显啰嗦，不够简洁。整体而言，该回答较好地完成了任务要求，但在表达简洁性方面还有改进空间。
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：
如果文档中包含这些具体维度的风险，它们最可能分布在以下章节中： ### 1. 成本超支风险 (Cost Overrun Risk) * **核心章节：第 4 章 $\text{资源投入与成本分析}$** * 这里通常会有实际支出与预算的对比，如果出现偏差，会直接在此分析超支原因。 * **关联章节：第 5 章 $\text{风险与问题记录}$** * 可能会被列为一项具体的财务风险，并标注风险等级（如：高/中/低）。 * **概括章节：第 1 章 $\text{执行摘要}$** * 如果超支情况严重影响项目整体健康度，会在摘要中向管理层预警。 ### 2. 人力资源瓶颈 (Human Resource Bottlenecks) * **核心章节：第 4 章 $\text{资源投入与成本分析}$** * 在分析“资源投入”时，可能会提到人员缺口、关键岗位空缺或工作量过载的情况。 * **关联章节：第 5 章 $\text{风险与问题记录}$** * 可能记录为“人力不足导致进度延迟”等具体问题。 * **规划章节：第 6 章 $\text{Q4 工作计划}$** * 如果计划中包含“招聘新成员”或“调整人员分工”，则反向证明了目前存在人力瓶颈。 ### 3. 技术债务 (Technical Debt) * **核心章节：第 5 章 $\text{风险与问题记录}$** * 技术债务通常被视为一种长期风险，可能会在“潜在问题”或“技术风险”子项中被提及。 * **关联章节：第 3 章 $\text{Q3 主要里程碑完成情况}$** * 在描述某些功能为了快速上线而采取的临时方案（Quick Fix）时，可能会提到由此产生的影响。 * **规划章节：第 6 章 $\text{Q4 工作计划}$** * 如果 Q4 计划中包含“系统重构”、“性能优化”或“代码清理”，通常就是为了偿还 Q3 积累的技术债务。 **总结建议：** 如果您需要我为您精准提取这些条款，我可以依次扫描 **第 4、5、6 章** 的详细内容。是否现在开始读取？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀。模型准确基于文档章节结构对三个风险主题进行了合理且全面的推断，章节归属与参考答案高度一致，推理依据充分（如通过Q4计划反推技术债务）。结构化呈现清晰，分层逻辑优于参考答案。明确表达了推断性质并主动建议读取文档全文，体现良好的工具调用意识。唯一可改进之处是可更显式地强调「摘要未提供具体条款」这一前提限制，以进一步增强不确定性表达的严谨性。 【GEMINI】该模型的生成结果非常优秀。它在仅有文档摘要的情况下，通过逻辑推理准确地定位了用户关心的信息可能出现的章节，并严格遵循了区分推断与事实的原则。回答不仅逻辑严密、结构清晰，还展示了主动协助用户解决问题的意识（建议读取全文），完全达到了专业 AI 助手的标准。 【KIMI】模型整体表现良好，能够基于文档章节结构合理推断三个主题的章节归属，并给出推理依据。同时体现了不确定性表达和工具调用意识。但在不确定性表达的明确性和前置性方面还有优化空间。
困难难度评测结果
- 得分：89.4 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：
以下是为您综合整理的文档中关于“系统稳健性”与“抗压性”的内容归纳： ### 1. 系统稳健性（含容错、降级、恢复、可用性保障） * **容错与降级**：针对第三方数据源接口不稳定导致的数据同步延迟，采取了增加重试机制和降级策略。（出处：第5章） * **故障恢复**：计划引入异常自动恢复机制。（出处：第6章） * **可用性保障**： * 目标将系统可用性提升至 99.95%。（出处：第6章） * 计划建立覆盖核心业务指标的监控告警体系。（出处：第6章） ### 2. 抗压性（含性能瓶颈、压力测试、高并发处理） * **性能瓶颈/高并发问题**：在高并发场景下，系统响应时间偶发超过阈值（P99 > 3s）。（出处：第5章） * **压力测试计划**： * 已排期在 Q4 进行压力测试与性能优化。（出处：第5章） * 计划开展全链路压力测试，目标将 P99 响应时间降低至 < 1.5s。（出处：第6章） --- ### 💡 信息对比与遗漏检查 对比前两轮回答，本次整理结果如下： * **与第一轮对比**：第一轮回答仅指出没有“基准测试”但提及了 P99 响应时间和压力测试。本次将其正式归类至**【抗压性】**维度。 * **与第二轮对比**：第二轮回答仅聚焦于“容错/恢复/高可用”。本次将第二轮的所有内容完整迁移至**【系统稳健性】**维度，并补充了第一轮中被忽略的**【抗压性】**相关内容（如 P99 响应时间阈值、全链路压测目标等）。 * **结论**：本次回答已覆盖文档中所有相关技术细节，**无新遗漏信息**，实现了从碎片化回答到结构化归纳的整合。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，信息提取完整、分类准确、多轮对比逻辑清晰，基本满足用户的所有功能要求。主要不足在于出处标注未完整包含章节名称，以及多轮对比的表述逻辑略有瑕疵。整体而言是一份高质量的综合归纳回答。 【GEMINI】模型在内容提取、分类归纳和对话历史追踪方面表现极其出色，能够精准地从文档中抽取出所有技术细节并按要求组织。其多轮对比部分逻辑清晰，极大地提升了回答的可信度。唯一的瑕疵是未在出处标注中包含章节名称，仅提供了章节编号。 【KIMI】整体来看，该回答很好地满足了用户的所有要求，信息提取全面，分类归纳准确，多轮对话追踪和对比到位，出处标注规范。只是在多轮对比部分，虽然指出了与前两轮回答的关系，但分析略显简略，未能充分展示出对比分析的深度，因此扣了少许分数。总体而言，这是一个高质量的回答。
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