mimo-v2-omni 在「报告全文校对纠错」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：报告全文校对纠错
- 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 以下是文档正文中的一段内容，请帮我详细检查是否有误并润色： "本季度项目总体进展顺利，截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比增涨32.6%。但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月中询才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加所制。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别并修正文中的错别字（如"增涨"应为"增长"、"9月中询"应为"9月中旬"、"所制"应为"所致"）
- 逐一列出发现的错误，说明错误类型和修正建议
- 对整段文字进行语言润色，提升书面表达质量
- 润色后保持原文核心数据和语义不变
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.7 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：
## 校对结果 这段文字整体结构清晰、数据详实，共发现 **3 处文字错误**，无事实/逻辑问题。逐一说明如下： --- ### 错误 1：「增涨」→「增长」 - **位置**：第 3 行 - **说明**：「增涨」不是规范用词。表示数量上升应使用「**增长**」。若需强调价格/水位等的上涨，可用「上涨」「飙升」，但此处语境为用户数，应用「增长」。 ### 错误 2：「9月中询」→「9月中旬」⭐ - **位置**：第 4 行 - **说明**：形近字误用。「询」(xún) 意为询问；「**旬**」(xún) 指十天为一旬。此处指时间，应为「中旬」。 ### 错误 3：「所制」→「所致」 - **位置**：第 6 行 - **说明**：「所制」意为"所制造/控制"，不符合语义。此处表示原因，固定搭配应为「**所致**」（意为"所导致的"）。 --- ### 润色后全文 > 本季度项目总体进展顺利，截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比**增长**32.6%。但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月**中旬**才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加**所致**。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。 --- **补充建议**（非错误，可酌情优化）： - 「主要原因系……所致」中「系」和「所致」语义略有重叠，也可简化为「主要**原因**是……费用增加**所致**」或「主要**系**……费用增加**所导致**」，二者保留其一即可。
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，错误识别准确完整，对每处错别字的解释清晰专业，原意保留无误。主要不足在于润色深度略显不足，润色版本基本等同于纠错版本，未能在句式流畅度和书面表达规范性上做出更多改进，与参考答案的润色质量相比有一定差距。补充建议部分体现了较强的语言敏感度，是加分项。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完美完成了校对任务，还提供了清晰的错误分析和高质量的润色版本。补充建议部分展示了模型对语言逻辑的深度理解，整体输出专业且严谨。 【KIMI】该模型表现优秀，完整识别并修正了全部3处错别字，错误定位和说明清晰准确。润色后的文本保持了原文的数据准确性和核心语义，语言流畅度符合商务报告规范。建议在后续版本中进一步优化句式冗余问题（如「系……所致」的语义重叠），并可在润色时更大胆地优化长句结构以提升可读性。整体而言，完全满足基础校对和润色任务的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：94.1 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：
## 错误检查结果 逐条列出发现的文字错误： | 条目 | 原文 | 错误类型 | 修正 | |------|------|----------|------| | (1) | 7月**中询** | 错别字 | 7月**中旬** | | (1) | **签定**正式协议 | 错别字 | **签订**正式协议 | | (2) | 孰悉业务 | 错别字 | **熟悉**业务 | | (3) | **截止至**9月底 | 用词不当 | **截至**9月底 | | (3) | 费用的**增涨** | 错别字 | 费用的**增长** | | (4) | 接口版本**一不至** | 错别字 | 接口版本**不一致** | --- ## 润色后的完整版本 ### 5. 风险与问题记录 本季度项目推进过程中，遇到以下主要风险和问题： （1）**供应链延迟风险**：因上游供应商产能不足，关键零部件交付时间延迟约两周。项目组已于7月中旬与备选供应商取得联系，但尚未签订正式协议。预计该风险将持续影响Q4初期的生产排期。 （2）**人员流动问题**：Q3期间，核心研发团队有3名高级工程师相继离职，导致部分模块开发进度受到影响。目前虽已通过内部调配和外部招聘予以弥补，但新成员熟悉业务仍需一定周期。 （3）**预算超支风险**：截至9月底，项目实际支出较原始预算超出约12%，主要原因为差旅费用及第三方服务费用增长。财务部门已介入审核，后续将进一步加强费用管控。 （4）**技术集成风险**：新引入的数据中台系统与现有业务系统对接过程中出现兼容性问题。技术团队已排查出主要原因为接口版本不一致，目前正在协调中台厂商进行版本升级。 （5）**合规风险**：因行业监管政策于8月发生调整，部分业务流程需重新进行合规评估。法务部已启动相关审查工作，初步评估结论预计于10月中旬前完成。 --- **主要润色调整**： - 修正全部6处文字错误 - 统一句式结构，使表达更简洁 - "约2周"→"约两周"，正式文档中数字表述更规范 - 删除冗余词语（如"进行弥补"→"予以弥补"）
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，完整识别了文本中所有错误并逐条说明，润色后文本达到正式书面语标准，原文事实信息保留完整，输出结构清晰易读。表格中「一不至」的小笔误和个别润色是否过度简化是仅有的轻微不足，不影响整体高质量的输出。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完整识别了所有错误，还提供了高质量的润色建议。输出格式规范，语言表达符合专业文档要求，且完全遵循了事实保留原则，是一次高质量的校对与润色任务。 【KIMI】该模型输出质量优秀，完整识别了所有错别字和用词问题，润色后的文本达到正式书面语标准，结构清晰专业。 minor不足在于个别时间表述的细微简化，以及对「截止至」和「截至」的处理——参考答案认为「截止至」应改为「截至」，模型同样做了此修正，但表格中将其列为「用词不当」而非错别字，分类准确。整体表现符合项目报告校对任务要求。
困难难度评测结果
- 得分：94.1 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，我来完成全部改写。以下是修改后的完整报告： --- # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度，团队基本完成了年初制定的阶段性目标，整体进展良好。Q3期间共上线3个核心功能模块，用户增长率达到12.7%，较去年同期翻了一番。然而，受供应链因素影响，部分硬件采购延迟约两周，对项目整体时间线造成了一定影响。综合评估，项目当前健康度评级为B+。 ## 2. 项目背景与目标 本项目于2024年1月正式启动，旨在构建新一代智能客服平台。项目总预算为850万元人民币，计划周期18个月。核心目标如下： - 目标一：实现7×24小时智能应答覆盖率达95.0%以上； - 目标二：客户满意度提升至90.0分以上（百分制）； - 目标三：人工客服成本降低40.0%。 截至Q3末，目标一覆盖率已达92.0%，距95.0%的目标仍有一定差距；目标二当前得分为87.0分，环比提升3.0分；目标三成本已降低32.0%，预计Q4可达成。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 | 里程碑 | 计划日期 | 实际日期 | 状态 | |--------|----------|----------|------| | 智能路由模块上线 | 7月15日 | 7月18日 | 延期3天 | | 多语言支持V2.0 | 8月1日 | 7月28日 | 提前完成 | | 知识库自动更新系统 | 9月15日 | 9月22日 | 延期7天 | | 性能压测与优化 | 9月30日 | 进行中 | 延期中 | 本季度4个里程碑中，1个提前完成，2个小幅延期，1个仍在推进中。延期原因主要有两方面：其一，8月期间2名核心开发人员离职，团队产能受到阶段性影响；其二，第三方API接口发生变更，适配工作量显著增加。 ## 4. 资源投入与成本分析 Q3累计投入研发人力约45人/月，较Q2增长15.0%。本季度实际支出约230万元，具体构成如下： - 人力成本：168.0万元（占比73.0%） - 云服务与基础设施：42.0万元（占比18.3%） - 第三方服务采购：20.0万元（占比8.7%） 截至Q3末，项目累计支出约620万元，占总预算的72.9%。按当前消耗速率测算，预计项目总支出可控制在830万元以内，低于850万元预算上限。但需关注的是，若Q4为追赶进度而追加人力投入，存在超支风险。 ## 5. 风险与问题记录 | 风险编号 | 描述 | 等级 | 应对措施 | |----------|------|------|----------| | R-001 | 核心人员流失风险 | 高 | 已启动招聘，同时安排内部转岗补充 | | R-002 | 第三方接口稳定性不足 | 中 | 建立备用方案，增加熔断机制 | | R-003 | Q4排期紧张 | 高 | 评估是否需要外包支援 | | R-004 | 数据安全合规审查 | 中 | 已提交合规材料，等待审批 | **【风险R-001：核心人员流失】** - **风险概述**：8月两名资深后端工程师离职，短期内难以由新人完全接替，对Q4关键模块交付构成压力。 - **当前状态**：已启动外部招聘流程，同步安排内部人员转岗以缓解缺口。 - **建议行动**：加快核心岗位招聘进度，必要时引入外部顾问或外包团队予以支撑。 **【风险R-002：第三方接口稳定性不足】** - **风险概述**：第三方API接口近期发生多次非预期变更，影响系统集成稳定性。 - **当前状态**：已建立备用接口方案，并部署熔断降级机制以降低影响。 - **建议行动**：与第三方服务商建立变更提前通知机制，持续监控接口运行状态。 **【风险R-003：Q4排期紧张】** - **风险概述**：Q4剩余工作量较大，当前团队产能可能无法满足按期交付要求。 - **当前状态**：已启动工作量评估，初步判断存在资源缺口。 - **建议行动**：尽快明确是否引入外包支援，并完成供应商遴选与资源到位。 **【风险R-004：数据安全合规审查】** - **风险概述**：数据安全合规审查周期较长，可能影响项目后续上线节点。 - **当前状态**：合规材料已于一个月前提交，目前仍在审批流程中。 - **建议行动**：主动对接审批方了解进度，必要时申请加急处理。 ## 6. Q4 工作计划 Q4是项目冲刺的关键阶段，团队将聚焦以下核心任务，全力推进目标达成： 1. **完成性能压测与优化**——确保系统具备支撑日均10万次会话的稳定能力； 2. **智能应答覆盖率突破95.0%**——集中攻克剩余高频场景，实现目标达标； 3. **启动客户满意度专项改进计划**——以87.0分为起点，力争Q4突破90.0分大关； 4....
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，准确处理了多轮指令中的风格变更与例外要求，错误修正和格式统一执行到位，第5章结构化改写质量高，修改清单完整规范。主要不足在于：百分比统一处理时将「分」类数据也一并加了小数位，存在轻微过度处理；修改清单未列出「截止」→「截至」的修正项。总体而言，这是一份高质量的文档润色与校对输出，完全满足高管汇报场景的使用需求。 【GEMINI】模型表现极其出色，完全符合所有指令要求。不仅精准地完成了风格转换和格式统一，还通过结构化重组提升了文档的专业性。修改清单清晰明了，展现了极高的专业素养和执行力。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完全理解并执行了用户从「轻松活泼」到「严谨正式」的风格变更需求，正确处理了第6章的鼓舞士气例外要求。错别字修正、格式统一、百分比规范化等硬性要求完成度高，第5章三段式结构化改写堪称典范。语言质量提升显著，关键数据完整保留。修改清单详尽但可进一步强化对核心决策点的说明。综合表现符合高难度任务要求，适合VP及总监层级阅读。
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