mimo-v2-omni 在「文档章节结构提取」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-omni
• 用例名称：文档章节结构提取
• 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 请问这份文档一共包含几个章节？请逐一列出每个章节的名称。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答章节总数为7个
2. 完整列出全部7个章节名称，不遗漏不多加
3. 章节名称与文档摘要中的一致，不随意改写

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：

根据你提供的摘要，这份文档一共包含 **7 个章节**，逐一如下： 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** 如果你需要我实际读取 `project_report.docx` 文件内容来做更详细的分析，随时告诉我。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完整、准确地回答了问题，章节总数和名称均与参考答案完全一致，格式规范清晰，是一个高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合任务要求，信息提取准确，排版规范，回复逻辑清晰。 【KIMI】模型表现优秀，完全准确地从文档摘要中提取了章节信息，回答格式规范、清晰易读，符合任务要求。

进阶难度评测结果

• 得分：71.5 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：

Let我先读取这份文档的内容。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "ls project_report.docx 2>/dev/null && file project_report.docx || echo 'File not found'"}} project_report.docx: Composite Document File V2 Document, Little Endian, Os: Windows, Version 10.0, Code page: 1252 文件存在，让我提取第3章和第6章的内容。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "python3 -c \"\nimport zipfile\nimport xml.etree.ElementTree as ET\nimport re\n\nwith zipfile.ZipFile('project_report.docx', 'r') as z:\n doc = z.read('word/document.xml').decode('utf-8')\n\nroot = ET.fromstring(doc)\nns = {'w': 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'}\n\nparagraphs = []\nfor p in root.iter('{http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main}p'):\n texts = []\n for t in p.iter('{http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main}t'):\n if t.text:\n texts.append(t.text)\n full = ''.join(texts)\n if full.strip():\n paragraphs.append(full.strip())\n\nfor i, para in enumerate(paragraphs):\n print(f'[{i}] {para}')\n\""}} [0] 2024年第三季度项目进展报告 [1] 产品运营部 [2] 一、执行摘要 [3] 本报告旨在总结2024年第三季度各核心项目的推进情况，梳理关键成果与待解决问题，为管理层决策提供数据支撑。 [4] 二、项目背景与目标 [5] 2024年Q3公司战略聚焦于产品迭代升级与市场拓展，本季度重点推进三个核心项目，分别为智能推荐系统优化、用户增长引擎建设以及数据中台能力升级。 [6] 三、Q3主要里程碑完成情况 [7] 智能推荐系统方面，完成用户画像模型V2.0上线，推荐点击率提升18.5%，超额完成既定目标。用户增长引擎方面，完成渠道归因模型搭建，新增注册用户环比增长22%，DAU提升12%。数据中台方面，完成数据资产目录建设与实时计算框架升级，数据查询响应时间缩短40%。整体来看，Q3三项核心里程碑均按期或提前完成，项目执行率达到95%。 [8] 四、资源投入与成本分析 [9] Q3累计投入人力128人月，研发成本约480万元，服务器及云资源费用约65万元，总支出较预算偏差控制在5%以内。 [10] 五、风险与问题记录 [11] 当前主要风险包括：第三方数据接口稳定性不足，已影响两次数据同步任务；部分研发人员流动导致知识传承存在缺口。 [12] 六、Q4工作计划 [13] Q4将重点推进智能推荐系统多轮对话能力开发，启动用户增长引擎A/B测试平台建设，同时启动2025年产品路线图规划。预计Q4人力投入将增加至145人月，研发预算约520万元。 [14] 七、附件：数据支撑材料 [15] 详见附表1至附表5，包含各项目详细数据指标与成本明细。 已读取文档内容，以下是概括： **第3章 Q3主要里程碑完成情况**：本季度三项核心里程碑均按期或提前完成，项目执行率达95%，智能推荐系统点击率提升18.5%，用户增长引擎新增注册用户环比增长22%，数据中台查询响应时间缩短40%。 **第6章 Q4工作计划**：Q4将重点推进智能推荐系统多轮对话能力开发与用户增长引擎A/B测试平台建设，同时启动2025年产品路线图规划，预计人力投入增加至145人月，研发预算约520万元。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现中等，成功通过 exec+Python 方式读取了文档内容并提取了正确的章节信息，概括内容基本准确。但存在两个主要问题：一是未严格遵守「一句话概括」的要求，概括内容偏长且信息点堆砌；二是最终输出违反了「纯文本、无特殊符号」的格式约束，使用了 Markdown 加粗星号，这是对用户明确指令的直接违反。 【GEMINI】模型在信息提取和内容概括方面表现出色，准确获取并总结了文档要点。但在格式约束方面存在明显失误，使用了禁止的星号（加粗）排版，未完全遵循纯文本输出的指令。 【KIMI】模型整体完成了任务的核心目标：成功读取文档内容并对指定章节进行了概括。但在工具使用规范性（未优先使用 read 工具）和输出格式严格性（使用了加粗符号）方面存在不足。概括内容本身质量较高，信息准确完整。建议在后续执行中严格遵守指定的工具调用要求，并确保输出格式完全符合纯文本约束。

困难难度评测结果

• 得分：85.4 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：

好的，我按新规则重新统计（v2.0、18.5、4.3、5.0、0.2、A/B 各算一个整体）。 --- ## 按里程碑分项统计 | 里程碑 | 中文字符数 | 英文单词/数字数 | |--------|-----------|----------------| | 里程碑一：用户增长平台 v2.0 上线 | 39 | 6（v2.0、7、15、A/B、3.0、12） | | 里程碑二：数据中台迁移至云原生架构 | 36 | 5（8、1、23、35、18.5） | | 里程碑三：合规审计通过 ISO 27001 认证 | 31 | 6（ISO、27001、8、20、3、9） | | 里程碑四：移动端 App 重构 | 29 | 6（App、9、30、Q4、3、10） | | 里程碑五：客户满意度调查完成 | 32 | 6（9、15、2847、4.3、5.0、0.2） | | **合计** | **167** | **29** | --- ## 描述最长与最短对比 | 对比项 | 里程碑 | 中文字符数 | |--------|--------|-----------| | **最长** | 里程碑一：用户增长平台 v2.0 上线 | 39 | | **最短** | 里程碑四：移动端 App 重构 | 29 | | **差值** | — | **10** | --- **说明**： - 里程碑一描述最长，因为它额外包含了功能上线后的效果数据（日活提升约 12%）； - 里程碑四描述最短，主要是进度延期的简要说明，缺少成果数据。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，正确响应了用户的意图变更，格式规范清晰，分析逻辑自洽。主要不足在于中文字符计数系统性偏低（各里程碑普遍少计2-5个字符），这可能源于对某些汉字的遗漏或标点排除时的边界处理问题。英文单词/数字的统计相对准确。最长/最短里程碑的判断正确，字符差计算在合理范围内。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准理解并执行用户的意图变更，统计方法论科学，输出格式规范，且对数据分析的结论准确，展现了极高的任务执行能力。 【KIMI】该候选输出整体表现良好，尤其在意图变更响应和格式表达方面表现优秀。模型正确理解了用户的新规则并放弃旧规则，表格呈现清晰专业。主要不足在于具体统计数字与参考值存在一定偏差，但统计方法论正确，且最长/最短的判断结论准确。作为hard难度任务，模型展现了较强的结构化分析能力。

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