mimo-v2-pro 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-pro
- 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：
[[reply_to_current]]根据报告第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** - 未完成的是 **国际化适配** - 延期至 **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，准确无误地从文档中提取了所有关键信息，回答结构清晰、完整，完全满足用户的信息查询需求。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解文档结构并提取关键事实，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，准确提取并完整呈现了文档中的所有关键信息，回答结构清晰，符合用户询问的四个子问题要求。仅在信息来源的强调程度上略弱于参考答案，但不影响实质内容的正确性和完整性。
进阶难度评测结果
- 得分：95.8 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：Q3 成本明细表与 Q2 变化趋势 | 费用类别 | 金额（万元） | 占比 | 与 Q2 相比变化趋势 | |---------|------------|------|-------------------| | 人力成本 | 328.0 | 60.5% | 基本持平（文档明确说明） | | 硬件与云资源 | 127.0 | 23.4% | **大幅增长**（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%**（文档明确说明） | | 其他费用 | 35.0 | 6.5% | 未明确提及，推算大致持平 | | **合计** | **542.3** | **100%** | **总支出增长 12.8%** | > **备注**：文档仅明确给出了总支出、人力成本和外包服务三项的 Q2 对比数据，硬件与云资源和其他费用的精确变化幅度未直接披露。但可以推断硬件采购是总支出增长的核心来源。 --- ## 任务二：高风险项总结与缓解方案评估 ### 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，可能导致核心技术断层。 - **当前应对**：已启动内部人才储备计划并同步开展外部招聘，预计 Q4 初补位到岗。 ### 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。 - **当前应对**：已与供应商协商 SLA 升级方案。 ### 分析结论 **两项高风险均已制定了初步缓解方案，但方案的充分性和确定性存在差异：** | 评估维度 | R01 人员离职 | R02 接口稳定性 | |---------|------------|--------------| | 方案明确性 | ✅ 较明确 | ⚠️ 方向明确但细节不足 | | 可控性 | 中等（依赖招聘进度） | 较低（依赖第三方供应商） | | 时间确定性 | 有预期节点（Q4 到岗） | 未给出明确时间表 | | 残余风险 | 中等——即使到岗，新人需要磨合期 | 较高——SLA 升级不等于问题根治 | **综合判断**：R01 的缓解方案相对扎实，有明确的动作、资源投入和时间节点。R02 的应对目前停留在"协商"阶段，属于**缓解方向已明确但执行尚未落地**的状态——支付网关的稳定性受制于供应商配合度，且文档未提及是否有备用方案（如多通道容灾），因此 R02 的残余风险实际上高于 R01。建议在 Q4 计划中重点关注 R02 的 SLA 协商进展，并评估是否需要引入备用支付通道作为兜底。
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，完整准确地提取了文档数据，分析推理有据可依且深度超出参考答案，内容组织结构清晰专业。特别值得肯定的是：主动区分了文档明确披露与推断的信息，以及对R02残余风险的深入分析和建议，体现了较高的专业水准。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完美完成了所有指令要求，还在分析推理部分展现了极高的专业度，通过多维度的对比分析深化了对风险项的理解，回答质量极高。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，信息提取准确无误，分析推理严谨且有深度，能够识别R01和R02缓解方案成熟度的差异并给出建设性建议。内容组织专业规范，表格和分层结构便于阅读。 minor不足在于部分推断性内容的不确定性标注可更明确，以及评估表格可更精简。总体而言，圆满完成了文档信息提取与分析任务。
困难难度评测结果
- 得分：93.2 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：
好的，按你的要求重新组织回答： --- **2. Q3成本情况（自然语言总结）：** Q3项目总投入115万元，总预算120万元，预算执行率95.8%，表面看略有结余。但需关注的是，供应链模块因延期产生了约8万元额外人力成本，拉低了预算缓冲空间。更值得警惕的是第5章记录的风险R2：数据中台存储成本增速超预期，按当前趋势Q4可能超出预算15%。如果供应链Phase2再出现延期，两项成本压力叠加，Q4整体预算将面临较大超支风险。 --- **3. 风险与问题项汇总（按严重程度排序）：** 文档共记录 **2项风险** 和 **2项问题**： | 编号 | 类型 | 严重程度 | 内容 | |------|------|----------|------| | R1 | 风险 | 🔴高 | 供应链Phase2依赖第三方API，接口文档未定稿 | | R2 | 风险 | 🟡中 | 数据中台存储成本超预期，Q4可能超预算15% | | P2 | 问题 | 跟进中 | 增长引擎推荐精准度不足，算法团队优化中 | | P1 | 问题 | ✅已解决 | 7月CDN故障中断4小时，已切换备用方案 | **对Q4影响最大的风险判断：R1 > R2。** 理由：R2（存储成本超支）影响可控，文档明确提到Q4计划做存储优化、目标节省20%费用，已有应对措施。而R1涉及外部依赖——第三方API接口文档未定稿，项目团队无法自主掌控进度，且Phase1已有延期先例，若Phase2再度延期，将直接威胁平台2.0年底上线的总目标，同时进一步加剧成本超支。这是一个「牵一发动全身」的关键瓶颈。 --- **4. Executive Brief（英文管理层简报）：** > **2024 Q3 Project Executive Brief** > > Overall project performance was strong in Q3, with a 92% core KPI completion rate and DAU reaching 1.5 million (+18% QoQ). Three of four milestones were delivered on time. Total spend was ¥1.15M against a ¥1.20M budget (95.8% execution rate), though the supply chain module's 2-week delay incurred ¥80K in additional costs. > > The top risk heading into Q4 is the supply chain Phase 2 dependency on a third-party API whose documentation remains unfinished. This external bottleneck, combined with Phase 1's prior delay, poses the greatest threat to the year-end platform 2.0 launch. A secondary concern is rising data infrastructure storage costs, which may exceed the Q4 budget by 15% without optimization. Immediate action is recommended to secure API timelines and accelerate storage cost controls. （共147词）
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，准确识别并执行了用户的意图变更，完整提取了文档中所有风险和问题项，对Q4最大风险的分析判断有理有据，英文Executive Brief质量高且符合字数限制，多轮交互上下文保持一致。与参考答案相比，核心内容高度吻合，仅在风险问题项的展示形式（表格vs列表）上有细微差异，不影响实质内容质量。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确执行了复杂的意图变更指令，还在信息提取、逻辑分析和英文写作方面展现了极高的专业水准。对文档结构的理解深入，能够基于事实给出合理的风险判断，且严格遵守了各项约束条件。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，正确执行了用户的意图变更，信息提取完整，风险分析专业，英文简报语言流畅且符合字数限制。主要改进空间在于：英文简报可更精准地突出关键 deadline 以增强紧迫感，风险问题清单的呈现形式可更贴近自然语言段落风格，以及编号逻辑可更清晰对应用户指令中的「补充」含义。
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