mimo-v2-flash 在「项目报告章节解读」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：mimo-v2-flash
- 用例名称：项目报告章节解读
- 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 --- 以下是第4章「资源投入与成本分析」的详细内容： **表1：Q3 各项目资源投入与成本汇总** | 项目名称 | 投入人力（人月） | 预算（万元） | 实际支出（万元） | 预算执行率 | 备注 | |----------|------------------|-------------|-----------------|-----------|------| | 项目A-用户增长平台 | 12 | 180 | 165 | 91.7% | 节约因自动化测试减少外包 | | 项目B-数据中台升级 | 18 | 320 | 345 | 107.8% | 超支因硬件采购价格上涨 | | 项目C-移动端改版 | 8 | 95 | 88 | 92.6% | 按计划推进 | | 项目D-安全合规改造 | 6 | 150 | 148 | 98.7% | 接近预算上限 | | 合计 | 44 | 745 | 746 | 100.1% | 整体基本持平 | **成本分析要点：** - 整体预算执行率为100.1%，基本与预算持平。 - 项目B数据中台升级因Q3期间服务器及存储设备价格上涨约15%，导致硬件采购成本超出预算25万元。 - 项目A通过引入自动化测试框架，减少了外包测试费用约15万元，实现了成本节约。 - Q3总投入人力44人月，其中项目B占比最高（40.9%），反映出数据中台升级的复杂度和优先级。 请对这份报告中的表1进行详细解读，包括各项目的资源投入情况、预算执行表现，以及值得关注的异常或亮点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 需逐行解读表1中每个项目的人力投入、预算与实际支出、预算执行率
- 需指出预算超支的项目（项目B）及其原因
- 需指出成本节约的项目（项目A）及其原因
- 需给出合计行的总体分析，说明整体预算执行情况
- 需总结值得关注的异常或亮点，如人力分布特征
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：97.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：97.7 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]] ### 表1详细解读 **整体资源投入与成本概况** Q3 四个项目合计投入 **44 人月**，总预算 **745 万元**，实际支出 **746 万元**，预算执行率 **100.1%**。整体成本控制基本符合预期，无显著偏差，但个别项目存在超支或节约情况，值得深入分析。 --- #### 1. 各项目资源投入情况 | 项目名称 | 投入人力（人月） | 占总人力比例 | 特点分析 | |----------|------------------|--------------|----------| | **项目A-用户增长平台** | 12 | 27.3% | 人力投入适中，通过自动化测试框架优化，节省了外包测试费用，体现了技术驱动的成本优化。 | | **项目B-数据中台升级** | 18 | 40.9% | **人力投入最高**，占比超四成，反映项目复杂度高、优先级突出。涉及硬件采购与系统升级，资源密集型特征明显。 | | **项目C-移动端改版** | 8 | 18.2% | 人力投入相对较少，按计划推进，成本控制良好，属于常规迭代类项目。 | | **项目D-安全合规改造** | 6 | 13.6% | 人力投入最低，但预算执行率接近上限（98.7%），说明合规类项目虽人力需求少，但外部成本（如认证、审计）占比较高。 | **小结**：项目B是资源投入的核心，占总人力的40.9%，需重点关注其进度与成本匹配性；项目A和C的投入产出比相对健康；项目D虽人力少，但成本接近预算上限，需防范后续超支风险。 --- #### 2. 预算执行表现分析 | 项目名称 | 预算（万元） | 实际支出（万元） | 执行率 | 偏差分析 | |----------|--------------|------------------|--------|----------| | **项目A** | 180 | 165 | 91.7% | **节约15万元**（-8.3%），主要得益于自动化测试替代外包，是技术优化带来的成本节省亮点。 | | **项目B** | 320 | 345 | 107.8% | **超支25万元**（+7.8%），主因是Q3服务器及存储设备价格上涨15%，硬件采购成本不可控。 | | **项目C** | 95 | 88 | 92.6% | **节约7万元**（-7.4%），按计划推进，成本控制良好，无异常波动。 | | **项目D** | 150 | 148 | 98.7% | **节约2万元**（-1.3%），接近预算上限，合规类项目成本刚性较强，节约空间有限。 | **整体执行率**：100.1%，基本与预算持平。超支主要来自项目B的硬件采购，而项目A的节约部分抵消了部分超支，使整体成本未出现大幅偏差。 --- #### 3. 值得关注的异常与亮点 **异常点**： - **项目B超支**：硬件采购价格上涨是外部不可控因素，但需评估是否在采购时机或供应商选择上有优化空间。建议Q4提前锁定价格或采用租赁模式降低波动风险。 - **项目D预算接近上限**：虽然未超支，但执行率98.7%表明成本刚性较强，后续若需额外合规要求，可能面临超支风险，需预留应急预算。 **亮点**： - **项目A成本节约**：通过引入自动化测试框架，减少外包测试费用15万元，是技术驱动成本优化的典型案例，值得推广至其他项目。 - **整体成本控制**：在项目B超支25万元的情况下，整体执行率仍控制在100.1%，说明其他项目节约有效，整体预算管理较为成熟。 --- ### 总结建议 1. **项目B**：Q4需加强硬件采购成本管控，考虑批量采购或长期合作以对冲价格上涨风险。 2. **项目A**：总结自动化测试经验，形成可复用的方法论，推广至其他测试密集型项目。 3. **项目D**：预留至少5%的应急预算，以应对潜在的合规成本增加。 4. **整体**：Q3成本控制总体健康，但需警惕外部市场波动对硬件类项目的影响，建议建立价格预警机制。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答质量极高，在内容准确性、信息完整性和表达结构三个维度均表现出色。所有数据引用准确无误，覆盖了参考答案要求的全部要点，并额外提供了人力占比计算、对冲分析和Q4建议等增值内容。结构清晰，使用表格和分级标题使信息层次分明，易于阅读。是一份接近满分的优秀回答。 【GEMINI】模型表现非常出色，不仅准确提取并解读了所有关键数据，还通过表格化整理提升了信息的可读性。在分析过程中，模型不仅复述了事实，还结合项目特点给出了合理的总结建议，展现了极高的理解与分析能力。 【KIMI】候选输出是一份高质量的文档解读报告，对表1数据理解准确、信息提取完整、结构清晰专业。不仅完整回应了所有评分要求，还进行了合理的深度分析和延伸建议，体现了较强的信息综合能力。各项目数据引用零误差，异常点和亮点识别到位，人力分布特征分析透彻。整体表现优秀，接近满分水准。
进阶难度评测结果
- 得分：91.7 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]] 根据文档中表2和第5章风险与问题记录，超支模块的具体原因及Q4应对措施如下： ## 一、超支模块的具体原因 ### 1. **前端开发**（超支15万元） - **直接原因**：Q3中期客户提出3项重大需求变更，导致工期延长2周 - **关联风险记录**：风险1明确指出该问题，超支15万元 - **影响**：预算执行率112.5%，人力投入18人月 ### 2. **UI设计**（超支4万元） - **直接原因**：8月进行了两轮额外的交互原型验证 - **关联风险记录**：风险2明确指出该问题，增加设计外包费用4万元 - **影响**：预算执行率110.0%，人力投入6人月 ## 二、Q4应对措施（结合第5章风险记录） ### 1. **前端开发超支的应对** - **风险1应对措施**：已通过压缩Q4非核心功能迭代进行对冲 - **具体执行**：在Q4工作计划中，需优先保障核心功能，减少非必要迭代 ### 2. **UI设计超支的应对** - **风险2应对**：文档中未明确列出Q4具体应对措施，但可通过优化设计流程、减少不必要的迭代来控制成本 ### 3. **其他相关风险的Q4应对** - **风险3（后端性能优化）**：需在Q4初进行专项优化，预计额外投入8万元 - **问题1（测试环境服务器宕机）**：需在Q4加强服务器监控和稳定性保障 ## 三、综合建议 1. **成本控制**：Q4需重点关注前端开发的需求变更管理，建立更严格的需求变更审批流程 2. **资源调配**：后端开发节余8万元，可部分用于支持前端开发或性能优化 3. **风险管理**：Q4应优先处理风险3（后端性能优化）和问题1（服务器稳定性），确保项目顺利收尾 通过以上措施，可在Q4有效控制成本，确保项目整体预算执行率回归合理水平。
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、跨章节关联分析和表达结构三个维度均表现优秀。准确识别了两个超支模块及其具体原因，有效关联了第5章风险记录，涵盖了Q4应对措施和潜在成本压力（风险3），并额外提供了综合建议，超出参考答案的基本要求。结构清晰、逻辑连贯，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了基础的信息提取任务，还展现了极强的跨章节关联分析能力。特别是在Q4应对措施的梳理中，模型不仅回答了已知内容，还主动关联了风险3的潜在影响，逻辑严密，建议采纳。 【KIMI】该回答整体质量较好，准确提取了关键信息并进行了有效的跨章节关联，结构清晰易读。主要问题在于部分自行推断的内容（如UI设计的应对建议、后端节余资金的调配使用、问题1的Q4应对措施）超出了文档明确记载的范围，在严格依据文档作答的要求下存在瑕疵。风险3的潜在成本压力分析深度也有提升空间。
困难难度评测结果
- 得分：85.5 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]] 好的，严格只基于表3风险数据，重新分析第(4)点并补充影响链路。 ### (4) Q4应重点关注的风险预警（基于表3） 基于表3的风险数据，Q4应重点关注以下风险： 1. **R-005（用户验收标准模糊）**：当前状态为“进行中”，影响等级高、发生概率高。这是Q4的**最高优先级预警**，需立即推动验收标准的明确化与签字确认，否则将直接阻碍项目收尾。 2. **R-001（核心开发人员离职）**：当前状态为“已发生”，影响等级高。虽然已启动应对措施，但知识转移的完整性和招聘进度仍需在Q4持续监控，防止关键知识断层。 3. **R-002（第三方API接口变更）**：当前状态为“监控中”，发生概率高。Q4需确保适配层建设按时完成，并加强定期回归测试，以应对可能的接口变动。 4. **R-003（数据合规政策变化）**：当前状态为“监控中”，影响等级高。虽然发生概率低，但一旦发生后果严重，Q4需保持法务审查的常态化与敏捷响应。 ### 如果R-003（数据合规政策变化）在Q4发生，对整个项目的影响链路如下： ``` R-003触发：数据合规政策变化 ↓ 1. 法务审查启动 → 发现当前方案不合规 ↓ 2. 技术方案调整 → 需修改数据存储/处理逻辑 ↓ 3. 影响R-005（验收标准） → 验收标准需重新定义 ↓ 4. 影响R-002（API接口） → 第三方接口调用可能需调整 ↓ 5. 项目整体延期 → 各模块重新排期 ↓ 6. 成本与资源超支 → 触发预算与人力调整 ``` **关键传导点**：R-003一旦发生，将直接冲击验收标准（R-005）和技术接口（R-002），进而引发项目范围变更和资源调整，形成连锁反应。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，正确处理了多轮指令变更，严格遵从用户最新要求不引用表2数据；Q4风险预警分析覆盖全面，优先级排序合理；影响链路以流程图形式呈现，传导层次充足。主要不足在于影响链路缺乏分支路径设计，未能充分展示R-003与R-001、R-002、R-005的交叉关联，系统性风险传导的复杂性表达不足。总体而言是一份质量较高的回答，达到了任务的核心要求。 【GEMINI】模型在处理复杂的指令变更时表现出色，能够准确识别并过滤掉被禁止引用的数据源。在风险分析和影响链路推导方面，展现了良好的逻辑思维能力和专业素养，完整满足了所有任务要求。 【KIMI】该候选输出整体表现良好，核心优势在于准确识别并遵从了用户最新指令，严格避免引用表2数据，体现了对多轮意图变更的准确追踪。风险分析覆盖全面，优先级排序合理，但分析深度和系统性影响推导方面与参考答案相比仍有提升空间。R-003影响链路虽满足格式和深度要求，但未能充分展现风险间的交叉关联和分支传导路径，略显线性化。建议在复杂风险传导分析中增加文字解读和关联风险的具体作用机制说明，以提升分析的专业深度。
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