mimo-v2-omni 在「项目报告章节问答」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：mimo-v2-omni
- 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：
- 准确回答Q3设定的里程碑总数为8个
- 准确回答已完成的里程碑数量为7个
- 明确指出未完成的里程碑是「国际化适配」
- 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：99.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.0 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：
根据报告第3章「Q3主要里程碑完成情况」的内容： - **设定里程碑数**：8 个 - **已完成**：7 个 - **未完成**：国际化适配 - **延期时间**：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、完整地回答了用户关于Q3里程碑的所有问题，信息提取无误，格式清晰易读，是一个高质量的文档信息提取回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准地从文档中提取关键数据，并以逻辑清晰、结构化的方式进行呈现，完全满足任务要求。 【KIMI】候选输出表现优秀，准确提取并完整呈现了文档中关于Q3里程碑的所有关键信息，回答结构清晰，符合信息提取任务的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：93.8 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：
## 任务一：第4章 成本数据表格 | 费用类别 | 金额（万元） | 占比 | 与Q2相比变化趋势 | |---|---|---|---| | 人力成本 | 328 | 60.5% | 基本持平 | | 硬件与云资源 | 127 | 23.4% | **显著增长**（总支出增长12.8%的主要驱动因素） | | 外包服务 | 52.3 | 9.6% | **下降 15%** | | 其他费用 | 35 | 6.5% | 文档未明确提及，视为平稳 | | **合计** | **542.3** | **100%** | **整体增长 12.8%** | **趋势说明**：本季度支出增长主要由硬件采购（3台高性能服务器及云资源扩容）驱动，人力成本保持稳定，外包服务因UI设计及安全测试需求减少而下降15%，整体预算执行率93.5%，控制在合理范围内。 --- ## 任务二：高风险项分析 ### 高风险-R01：核心开发人员离职风险 - **风险要点**：2名高级工程师提出离职意向，可能导致关键开发任务人力缺口。 - **应对措施**：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。 ### 高风险-R02：第三方接口稳定性问题 - **风险要点**：支付网关8月出现3次超时故障，累计影响约1200笔交易，直接影响业务连续性。 - **应对措施**：已与供应商协商SLA升级方案。 --- ### 分析结论：两项高风险是否已有明确的缓解方案？ **尚不完全明确，存在程度差异：** | 风险 | 方案明确度 | 判断依据 | |---|---|---| | R01 人员离职 | ⚠️ **方向明确，细节待落实** | 已启动招聘和储备计划，但"预计Q4初到岗"属于预估，存在招聘周期不确定性，且高级工程师的替代需要交接过渡期，方案落地仍有风险敞口。 | | R02 接口稳定性 | ⚠️ **框架已定，执行待验证** | 已与供应商协商SLA升级，但文档未说明SLA升级的具体条款（如故障响应时间、赔偿机制、冗余方案等），也未提及是否制定了供应商不可用时的备选方案。 | **总体判断**：两项高风险均**已识别并启动了应对动作**，但严格来说**尚不能认为已有"明确且完备"的缓解方案**。建议在Q4跟踪中重点关注： 1. R01 的招聘进展及到岗后的知识交接计划； 2. R02 的SLA升级协议签署情况及是否配套了技术层面的容灾/降级方案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀。信息提取完全准确，分析推理不仅覆盖了参考答案的要点，还进一步指出了缓解方案的局限性和后续跟踪建议，体现了较强的批判性思维。内容组织清晰专业，表格设计合理（在任务一表格中直接加入变化趋势列是一个加分项）。整体回答质量高，是一份高质量的文档分析输出。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有信息提取任务，还在分析推理环节展现出了超越基础要求的深度思考。对于高风险缓解方案的评估，模型给出了具有建设性的补充建议，体现了作为专业助手的高素质。 【KIMI】候选输出在信息提取和内容组织方面表现优秀，表格设计合理、数据准确。主要失分点在于任务2的结论判断：过度解读文档信息，将「已有明确缓解方案」判断为「尚不完全明确」，与参考答案及题目要求的事实判断标准存在偏差。建议在面对明确记载于文档的应对措施时，优先采纳文档陈述的事实结论，而非过度推演执行层面的不确定性。
困难难度评测结果
- 得分：95.1 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：
好的，我们来更新并完成您的所有要求。 **2. Q3成本情况总结（自然语言段落）：** 第三季度项目总支出为115万元，占120万元总预算的95.8%，整体预算控制情况良好。成本主要由研发人力（48人月）、运营人力（12人月）和云资源费用（87万元）构成。值得注意的是，供应链模块的延期已导致约8万元的额外人力成本。更关键的风险在于，数据中台的存储成本增速超出预期，按当前趋势，Q4相关费用可能超出预算15%。因此，虽然本季度未超支，但已出现明确的超支风险信号，需在Q4重点管控。 **4. 风险与问题项分析：** 文档中一共记录了**2个风险项**和**2个问题项**，按严重程度排序如下： 1. **风险R1（高）**：供应链Phase2依赖的第三方API接口文档未定稿。 2. **风险R2（中）**：数据中台存储成本增速超预期，Q4可能超预算15%。 3. **问题P2（跟进中）**：新版增长引擎推荐精准度不足，算法团队正在优化。 4. **问题P1（已解决）**：7月初CDN故障导致服务中断4小时，已解决。 **对Q4影响最大的风险判断：风险R1（高）。** **理由**：R1直接阻塞Q4的核心交付物——供应链系统重构Phase2的开发工作。这是一个外部依赖项，我方控制力弱，且其延期将产生连锁反应，可能危及11月30日的交付目标，进而影响平台2.0的整体集成与上线计划。相比之下，R2（成本风险）虽严重，但属于内部管理问题，可通过技术优化和预算调整来应对，不直接阻塞项目关键路径。 **合并后的英文管理层简报 (Executive Brief)：** **Executive Brief: Q3 2024 Project Update** The project achieved solid progress in Q3 with a 92% core KPI completion rate. Product DAU exceeded 1.5 million, up 18% from Q2. However, the Supply Chain Module Phase 1 was delivered two weeks late, incurring ~80k RMB in extra costs. The highest risk for Q4 is **R1 (High)**: the third-party API documentation for Supply Chain Phase 2 remains unfinished. This external dependency critically threatens the on-schedule delivery of a Q4 core milestone (Nov 30), potentially delaying the entire Platform 2.0 launch. Concurrently, cloud storage costs are trending 15% over budget (Risk R2), requiring immediate optimization efforts. Total Q3 spend was 1.15M RMB against a 1.2M budget (95.8% execution). Proactive mitigation of the API dependency is our top priority to safeguard the year-end target. （Word count: 148）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，准确处理了用户的意图变更，完整提取了所有风险和问题项，风险分析逻辑严密，英文简报专业且符合字数要求，多轮上下文保持一致。各维度表现均接近参考答案水平，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现极其出色，完美执行了所有指令，包括复杂的意图变更、信息提取、逻辑分析以及英文写作任务。在处理多轮对话时展现了极高的准确性和专业度，完全符合基准要求。 【KIMI】模型整体表现良好，正确执行了意图变更，信息提取完整准确，风险判断合理，英文简报质量达标。主要改进空间在于：风险分析理由可更紧密结合文档中的具体时间节点，英文简报的商务用语可更规范，以及序号标注可更清晰对应用户问题的演变。
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