mimo-v2-omni 在「报告段落口语转正式」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：报告段落口语转正式
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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 请帮我润色以下「执行摘要」段落，将其从口语化风格改写为正式的书面报告风格，同时修正其中的语法和标点错误，保持原意不变： "这个季度我们干的还不错吧，基本上大的目标都完成了。用户量涨了差不多百分之十五，比我们之前想的要好一些。花的钱嘛，总体控制在预算里面，没超。就是有几个小问题，服务器那边偶尔会崩一下，技术团队正在搞，应该下个季度能弄好。然后Q4的话我们打算重点推一下海外市场，还有就是把产品体验再优化优化。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 将口语化表达全部改写为正式书面语，不保留任何口语词汇（如'干的''嘛''搞''弄'等）
- 保留原文所有关键信息：用户量增长约15%、成本控制在预算内、服务器稳定性问题、Q4海外市场拓展和产品体验优化计划
- 修正原文中的标点和语法问题，使用规范的中文标点符号
- 润色后的文本风格应符合企业季度报告的正式语体
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.6 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：
以下是润色后的正式书面报告版本： --- **执行摘要** 本季度各项核心工作推进顺利，主要目标均已按计划完成。用户规模实现约15%的增长，超出预期水平。整体成本控制在预算范围之内，未出现超支情况。目前存在少量待解决事项：服务器运行偶发不稳定现象，技术团队已启动专项排查与优化工作，预计于下一季度内完成修复。展望第四季度，工作重点将聚焦于海外市场的拓展以及产品体验的持续优化。 --- **主要改动说明：** | 原文问题 | 处理方式 | |---|---| | "干的还不错吧" | 改为"各项核心工作推进顺利"，去除口语语气词 | | "差不多百分之十五" | 改为"约15%"，数字用阿拉伯数字更规范 | | "比我们之前想的要好一些" | 改为"超出预期水平"，更简洁正式 | | "花的钱嘛，总体控制在预算里面，没超" | 改为"整体成本控制在预算范围之内，未出现超支情况" | | "偶尔会崩一下" | 改为"偶发不稳定现象"，避免口语化表达 | | "正在搞"、"能弄好" | 改为"已启动专项排查与优化工作"、"完成修复" | | "重点推一下"、"优化优化" | 改为"聚焦于……拓展"、"持续优化"，消除口语叠词 | 整体保持了原文的四层信息：**成绩 → 成本 → 问题 → 规划**，仅调整了措辞与语体风格。
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，口语化改写彻底、信息保留完整、风格符合企业报告规范。附带的改动说明表格体现了较强的专业性和透明度。与参考答案相比，主要差异在于段落结构（单段 vs 三段），但不影响实质质量。整体表现接近满分水准。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美完成了润色任务，将口语化段落转化为高质量的正式书面语，还通过对比表格清晰地展示了修改逻辑，体现了极高的专业素养和对任务要求的精准把握。 【KIMI】该候选输出高质量完成了口语化文本向正式书面报告的转换任务。信息保留完整，语言转换彻底，风格适配良好。在'语言质量提升'维度表现尤为出色，所有口语词汇均得到规范处理。 minor改进空间在于个别用词可进一步精确化（如'偶发不稳定现象'→'间歇性稳定性问题'），以及数据表述可补充'同比'等限定词以增强专业性。整体达到优秀水平。
进阶难度评测结果
- 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：
## 润色后的「执行摘要」 2024年第三季度，产品运营部各项核心工作稳步推进，整体业绩表现良好，为全年目标的达成奠定了坚实基础。 **用户增长方面**，Q3新增注册用户12.8万人，环比增长23%，主要得益于多轮市场推广活动的有效开展。**营收表现方面**，Q3实现总营收1,560万元，达成季度目标的103%；订阅收入占比由上季度的58%提升至65%，用户付费意愿持续增强。**服务质量方面**，客服平均响应时间为4.2小时，仍有较大优化空间，需作为Q4重点改进方向。**系统稳定性方面**，核心系统可用性达99.6%，受8月机房故障影响，尚未达到99.9%的年度目标。 综上，Q3各项业务指标总体符合预期。Q4应聚焦服务质量提升与系统稳定性保障两大核心任务，确保年度目标全面达成。 --- **字数**：约290字 **主要调整说明**： - 去除"基本上""还不错的""效果还蛮好的""比如说""还是偏长"等口语化表述 - 将"比上个季度多了23%左右吧"精炼为"环比增长23%" - 结构按"总述→四个方面分述→展望Q4"重新组织，逻辑更清晰 - 所有关键数据（12.8万、23%、1,560万、103%、58%→65%、4.2小时、99.6%、99.9%）均完整保留
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，完整满足润色任务的核心要求。风格转换彻底，数据零遗漏，结构逻辑清晰，字数达标。与参考答案相比，主要差异在于四个分述方向采用行内加粗标签而非独立段落，略微影响视觉层次感，但不构成实质性缺陷。附加的调整说明体现了较强的任务理解能力，但在正式汇报文档中应予删除。综合来看，该输出可直接用于高层汇报场景，仅需微调格式。 【GEMINI】模型表现出色，完美满足了所有评测要求。不仅在语言风格转换上达到了专业水准，且在数据准确性、结构逻辑以及字数控制方面均表现优异，是一份高质量的润色范本。 【KIMI】该模型输出质量优秀，成功完成了口语化到正式书面语的转换，完整保留所有关键数据，结构清晰符合要求，语言精炼且字数适中。整体达到高层管理汇报材料的标准，仅在个别用词上存在轻微优化空间。
困难难度评测结果
- 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：
{"name": "read", "arguments": {"file_path": "project_report.docx"}} {"name": "exec", "arguments": {"command": "python3 -c \"from docx import Document; doc = Document('project_report.docx'); [print(p.text) for p in doc.paragraphs]\""}} 2024年第三季度项目进展报告 1. 执行摘要 Q3，我们团队围绕用户增长、产品体验和数据能力三大方向集中发力，交出了一份有亮点、有成长的答卷。 （一）用户增长计划：历时约两个月，新增用户约12万人，拉新成效显著。 （二）产品体验优化：针对用户反馈较多的若干页面进行了重新设计，用户满意度评分从3.2分提升至4.1分（满分5分），体验升级肉眼可见。 （三）数据中台建设：这项工程体量较大，团队在技术选型上做了充分论证，目前正稳步推进中，已完成约70%。剩余部分将延续至Q4继续推进。 预算执行方面，Q3累计使用预算的85%，整体节奏把控良好。 值得一提的是，Q4我们将迎来新的挑战与机遇——数据中台即将收尾上线，核心团队也在积极储备新鲜血液。让我们一起期待下一季度的精彩表现吧！ 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 File edited successfully 好的，以下是当前文档中执行摘要章节的完整内容： --- ## 1. 执行摘要 Q3，我们团队围绕用户增长、产品体验和数据能力三大方向集中发力，交出了一份有亮点、有成长的答卷。 **（一）用户增长计划**：历时约两个月，新增用户约12万人，拉新成效显著。 **（二）产品体验优化**：针对用户反馈较多的若干页面进行了重新设计，用户满意度评分从3.2分提升至4.1分（满分5分），体验升级肉眼可见。 **（三）数据中台建设**：这项工程体量较大，团队在技术选型上做了充分论证，目前正稳步推进中，已完成约70%。剩余部分将延续至Q4继续推进。 预算执行方面，Q3累计使用预算的85%，整体节奏把控良好。 值得一提的是，Q4我们将迎来新的挑战与机遇——数据中台即将收尾上线，核心团队也在积极储备新鲜血液。让我们一起期待下一季度的精彩表现吧！ --- 逐项核对你的要求： | 要求 | 状态 | |---|---| | 内刊亲切风格 | ✅ 语气轻松但不过分随意 | | 开头引导语 | ✅ "交出了一份有亮点、有成长的答卷" | | 风险措辞软化（无"离职风险"） | ✅ 改为"核心团队也在积极储备新鲜血液" | | 数据中台委婉表述 | ✅ "体量较大""充分论证""稳步推进" | | 保留要点列表结构 | ✅ 三点并列 | | 字数250-350字 | ✅ 正文约280字 | | Q4展望收尾语 | ✅ "让我们一起期待下一季度的精彩表现吧！" | | 原始数据准确 | ✅ 12万用户、3.2→4.1分、70%、85%均保留 | 如需进一步调整措辞或语气，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】候选输出整体表现良好，成功完成了从口语化原文→正式商务语→内刊亲切风格的两次风格转换，数据保留完整准确，工具调用流程规范，最终展示清晰。主要不足在于引导语未作为独立段落突出呈现，风险软化部分的「人才梯队」相关表述结构略显单薄，与参考答案中「下阶段重点」独立板块的处理相比稍逊。整体属于高质量完成任务。 【GEMINI】模型表现极其出色，不仅精准捕捉了用户对于风格转换的复杂需求，还完美执行了所有约束条件。在处理敏感信息软化和负面表述正面化方面表现出极高的专业素养，工具使用与交互流程均符合预期。 【KIMI】该输出整体质量较高，成功完成了从口语化原文到内刊风格的转换，所有关键数据准确保留，多项约束条件（引导语、敏感词软化、委婉表述、收尾语）均得到满足。语言流畅亲切，适合企业内刊场景。主要改进空间在于：①「肉眼可见」等网络用语可替换为更稳重的表达；②预算执行部分建议与其他项目保持一致的列表格式；③工具调用应更直接规范，避免绕路使用exec+python方案。总体而言是一份合格的润色成果。
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