mimo-v2-flash 在「项目报告章节问答」的评测结果

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 **各章节摘要**： - 第1章「执行摘要」：本报告总结了2024年Q3的项目整体进展，核心产品功能上线率达92%，较Q2提升15个百分点。 - 第2章「项目背景与目标」：项目于2024年1月启动，目标是在年底前完成全部5个核心模块的开发与上线，服务目标用户群超过50万。 - 第3章「Q3主要里程碑完成情况」：Q3共设定8个里程碑，已完成7个，剩余1个（国际化适配）延期至Q4第2周。 - 第4章「资源投入与成本分析」：Q3实际支出280万元，预算为300万元，节省约6.7%。研发人力投入占比65%，测试占20%，运营占15%。 - 第5章「风险与问题记录」：当前存在3项主要风险：①核心开发人员离职风险；②第三方接口稳定性不足；③国际化适配进度滞后。 - 第6章「Q4工作计划」：Q4重点任务包括完成国际化适配、启动性能优化专项、用户增长目标提升至80万。 - 第7章「附件」：包含里程碑甘特图、成本明细表、用户增长趋势图。 请回答以下问题：该报告中Q3设定了多少个里程碑？完成了几个？未完成的是什么？延期到了什么时候？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答Q3设定的里程碑总数为8个
2. 准确回答已完成的里程碑数量为7个
3. 明确指出未完成的里程碑是「国际化适配」
4. 明确指出延期时间为Q4第2周

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：98.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：98.2 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]] 根据文档内容： - **Q3 设定了 8 个里程碑**。 - **已完成 7 个**。 - **未完成的是**：国际化适配。 - **延期到了**：Q4 第 2 周。

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，准确无误地提取了文档中的全部关键信息，回答结构清晰、格式规范，完整回应了用户的所有子问题。信息提取和表达组织均达到高水准。 【GEMINI】模型表现优秀，准确理解了文档结构并提取了所有必要信息，回答逻辑清晰，格式规范，完全满足任务要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，准确提取并完整回答了文档中关于Q3里程碑的所有关键信息，结构清晰，表达规范，完全符合任务要求。

进阶难度评测结果

• 得分：96.5 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]] ### 任务 1：第4章成本数据整理与趋势说明 我已将资源投入与成本分析整理为如下表格，并补充了与 Q2 相比的变化趋势说明（基于文档中提供的信息）： | 费用类别 | 金额（万元） | 占比 | 与 Q2 相比变化趋势说明 | |----------------|--------------|--------|--------------------------------------------| | **人力成本** | 328 | 60.5% | 基本持平（文档明确说明） | | **硬件与云资源** | 127 | 23.4% | 显著增长（文档指出总支出增长主要由硬件采购驱动） | | **外包服务** | 52.3 | 9.6% | 下降 15%（文档明确说明） | | **其他费用** | 35 | 6.5% | 未明确提及变化，但总支出增长 12.8% 主要由硬件驱动，其他费用影响较小 | **总体趋势总结**： Q3 总支出环比增长 12.8%，主要驱动因素是硬件与云资源的新增投入（3 台高性能服务器及云扩容）。人力成本保持稳定，外包服务费用通过优化下降 15%，其他费用占比小且未提及显著变动。 --- ### 任务 2：高风险项分析 针对第5章的两项高风险，我分别总结要点、当前应对措施，并判断是否有明确的缓解方案： | 风险编号 | 风险要点（一句话总结） | 当前应对措施 | 是否有明确缓解方案？ | |----------|--------------------------------------------|---------------------------------------------------|----------------------| | **R01** | 2 名高级工程师离职可能导致核心开发能力缺口。 | 启动内部人才储备计划并开展外部招聘，预计 Q4 初补位到岗。 | **是**（方案明确，时间点清晰） | | **R02** | 支付网关第三方接口不稳定，导致交易超时故障。 | 已与供应商协商 SLA 升级方案。 | **是**（方案已启动，但需关注 SLA 升级落地情况） | **分析结论**： 两项高风险均已具备明确的缓解方案： - **R01** 通过内部储备与外部招聘双管齐下，补位时间节点明确（Q4 初），方案可执行性强。 - **R02** 已启动供应商 SLA 升级协商，属于主动风险应对，但需后续跟踪供应商执行效果。 **总体判断**：两项高风险均有明确缓解路径，但 R02 的 SLA 升级方案依赖外部供应商，需在 Q4 密切监控进展。建议将 R02 纳入重点跟踪清单，确保升级方案落地。

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，完整、准确地完成了两项任务。信息提取无误，分析推理有深度，结构组织清晰专业。特别值得肯定的是：对R02缓解方案「依赖外部供应商需跟踪落地」的补充分析，体现了超出基本要求的洞察力；对其他费用Q2对比数据缺失的诚实说明，体现了严谨的信息处理态度。小瑕疵是任务1表格缺少合计行，以及任务2存在轻微的内容重复。总体而言是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完美完成了所有指令要求，还通过表格和总结性文字提供了高质量的分析。信息提取准确，逻辑推理严密，排版整洁，展现了极高的专业水准。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，信息提取准确无误，分析推理合理有据，内容组织清晰规范。任务1的表格整合方式比参考答案更高效，任务2对高风险缓解方案的判断客观且具建设性。 minor不足在于对R02方案进展的表述略强于原文'协商'的程度，以及对其他费用变化趋势的推断性说明。总体而言，完全满足功能要求，是一篇高质量的评测回答。

困难难度评测结果

• 得分：— 分
• 通过状态：未通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=xiaomi; model=mimo-v2-flash）：[app.services.inference.call_text_model][provider=xiaomi][model=mimo-v2-flash] HTTP 400, body={"error":{"code":"400","message":"Param Incorrect","param":"messages[2] assistant must provide content or tool_calls","type":""}}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出为系统级HTTP 400错误（provider=xiaomi, model=mimo-v2-flash），错误原因为「messages[2] assistant must provide content or tool_calls」，即上下文中第2轮助手消息内容为空导致请求参数不合法。模型完全未生成任何有效回复，所有评分维度均为0分。这是一次彻底的推理失败，属于基础设施/调用层面的错误，而非模型理解或生成质量问题。 【KIMI】模型在本次评测中完全失败，输出为HTTP 400错误：「Param Incorrect」，具体错误为「messages[2] assistant must provide content or tool_calls」。这是一个技术层面的调用失败，导致模型未能生成任何有效响应。所有评分维度均得0分，因为没有任何实际输出可供评估。该错误表明模型在消息格式处理上存在问题，未能正确构造assistant角色的响应内容。 【GEMINI】模型在处理该请求时发生系统错误（HTTP 400），未能生成任何回复。根据评测标准，所有维度均无法完成，因此均评为0分。

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