mimo-v2-omni 在「生成季度成本分析表」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：生成季度成本分析表
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档内容生成
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 请根据第4章「资源投入与成本分析」的主题，帮我生成一份Q3各项目模块的季度资源投入与成本对比表，包含人力、设备、外包等主要成本类别，按月份（7月、8月、9月）列出，并在最后增加季度合计行。以Markdown表格形式输出。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出为Markdown格式的表格
- 表格列应包含成本类别、7月、8月、9月以及季度合计
- 成本类别至少涵盖人力成本、设备成本、外包成本三项
- 最后一行为季度合计行，数值应与各月数据逻辑一致
- 数据为合理的示例数据，单位明确（如万元）
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：82.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：82.3 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：
根据第4章主题，以下是 Q3 各项目模块的资源投入与成本对比表： --- ## Q3 资源投入与成本对比表 > 单位：万元（RMB） ### 一、人力成本 | 项目模块 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 | |---------|-----|-----|-----|---------| | 核心产品研发 | 85.0 | 92.0 | 88.0 | **265.0** | | 用户体验优化 | 32.0 | 38.0 | 42.0 | **112.0** | | 数据平台建设 | 28.0 | 30.0 | 35.0 | **93.0** | | 市场运营推广 | 20.0 | 25.0 | 30.0 | **75.0** | | 测试与质量保障 | 18.0 | 20.0 | 22.0 | **60.0** | | **人力成本小计** | **183.0** | **205.0** | **217.0** | **605.0** | ### 二、设备与基础设施成本 | 项目模块 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 | |---------|-----|-----|-----|---------| | 核心产品研发 | 15.0 | 8.0 | 8.0 | **31.0** | | 数据平台建设 | 22.0 | 12.0 | 10.0 | **44.0** | | 测试与质量保障 | 6.0 | 4.0 | 4.0 | **14.0** | | 用户体验优化 | 3.0 | 2.0 | 2.0 | **7.0** | | 市场运营推广 | 2.0 | 2.0 | 3.0 | **7.0** | | **设备成本小计** | **48.0** | **28.0** | **27.0** | **103.0** | ### 三、外包与第三方服务成本 | 项目模块 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 | |---------|-----|-----|-----|---------| | 用户体验优化 | 18.0 | 22.0 | 15.0 | **55.0** | | 市场运营推广 | 25.0 | 30.0 | 35.0 | **90.0** | | 核心产品研发 | 10.0 | 8.0 | 12.0 | **30.0** | | 数据平台建设 | 5.0 | 5.0 | 8.0 | **18.0** | | 测试与质量保障 | 3.0 | 3.0 | 4.0 | **10.0** | | **外包成本小计** | **61.0** | **68.0** | **74.0** | **203.0** | ### 四、季度汇总 | 成本类别 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 | 占比 | |---------|-----|-----|-----|---------|------| | 人力成本 | 183.0 | 205.0 | 217.0 | **605.0** | 78.6% | | 设备与基础设施 | 48.0 | 28.0 | 27.0 | **103.0** | 13.4% | | 外包与第三方服务 | 61.0 | 68.0 | 74.0 | **203.0** | 26.4% | | **季度总计** | **292.0** | **301.0** | **318.0** | **771.0** | **100%** | --- ### 关键发现 1. **人力成本占主导地位**，季度合计 605 万元，占总投入的 78.6%，为核心支出项。 2. **成本逐月上升趋势**：7月 → 9月增长约 8.9%，主要受 Q4 上线冲刺驱动，人力与外包投入同步增加。 3. **设备成本集中在 7 月**（48 万），系 Q3 初集中采购云资源与开发设备所致，后续月份回落明显。 4. **外包成本持续增长**，市场运营推广外包占比最高（90 万），建议 Q4 评估内部承接可行性。 > ⚠️ **说明**：以上数据基于第4章「资源投入与成本分析」主题生成的**示例性对比表**，具体数值请以实际财务数据为准。如需我读取文档原始内容并替换为真实数据，请提供文档访问权限。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较好，内容丰富、场景适配，超额提供了项目模块维度的细分数据和趋势分析。主要问题有两点：一是将单张汇总表拆分为多张子表，与用户「一张Markdown表格」的指令有偏差；二是汇总表中占比列数值逻辑错误（三项占比之和超过100%），影响数据自洽性。整体属于「过度输出」类型，功能基本达标但精准度不足。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美满足了结构化表格的生成要求，还通过多维度拆解（按项目模块和成本类别）提升了报告的深度。数据逻辑自洽，排版清晰，且具备良好的职业素养，在无法获取真实文档数据时给出了合理的示例说明。 【KIMI】候选输出展示了较强的场景理解和分析能力，添加了有价值的洞察发现，但核心问题在于表格结构设计与用户指令存在偏差。用户明确要求生成一份按成本类别×月份排列的单一对比表，而模型采用了「分项目模块明细表+汇总表」的复杂结构，导致信息呈现不够直接。此外，汇总表中的占比计算存在明显错误。建议在遵循用户明确的格式要求方面更加严格，避免过度设计。
进阶难度评测结果
- 得分：87.4 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：
{"name": "ls", "arguments": {"path": "."}} project_report.docx 文件存在，让我先检查一下当前文档的结构，确认第4章的位置。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "python3 -c \"\nimport zipfile\nimport xml.etree.ElementTree as ET\n\nwith zipfile.ZipFile('project_report.docx', 'r') as z:\n with z.open('word/document.xml') as f:\n content = f.read().decode('utf-8')\n # Find all heading-like text\n import re\n # Print a portion to understand structure\n print(content[:3000])\n\""}} 2024年第三季度项目进展报告产品运营部2024年10月1. 执行摘要本报告对2024年第三季度各项目模块的进展、资源投入、风险及后续计划进行系统性梳理，为管理层决策提供数据支撑。2. 项目背景与目标Q3核心目标包括：完成用户端V2.0上线、后台系统重构及数据平台能力升级，支撑年度业务增长目标。3. Q3主要里程碑完成情况各模块里程碑按计划推进，用户端完成核心功能联调，后台系统重构进度达85%，数据平台完成ETL优化。4. 资源投入与成本分析本章对Q3各模块在人力、外包及基础设施三个维度的成本投入进行按月拆分与对比分析。5. 风险与问题记录主要风险包括：第三方接口交付延期、数据平台算力瓶颈及外包人员流动。6. Q4工作计划Q4重点：用户端V2.0正式发布、后台系统重构收尾、数据平台接入新数据源。7. 附件：数据支撑材料详见附表及数据看板。 文档结构清晰。现在我来生成修改后的表格和分析说明，并写入第4章末尾。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "cat /tmp/update_docx.py\nimport zipfile\nimport xml.etree.ElementTree as ET\nimport shutil\nimport os\n\n# Define namespaces\nns = {\n 'w': 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main',\n 'r': 'http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships',\n}\n\n# Backup original\nshutil.copy('project_report.docx', 'project_report.docx.bak')\n\n# Table data\nheader_row1 = ['', '', '7月（万元）', '7月（万元）', '7月（万元）', '8月（万元）', '8月（万元）', '8月（万元）', '9月（万元）', '9月（万元）', '9月（万元）', 'Q3合计（万元）', '预算额度（万元）', '预算偏差率']\nheader_row2 = ['项目模块', '成本维度', '金额', '环比变化率', '', '金额', '环比变化率', '', '金额', '环比变化率', '', '', '', '']\n\nmodules = [\n ('模块A-用户端', '人力成本', '45.0', '-', '', '48.5', '7.8%', '', '52.0', '7.2%', '', '145.5', '150.0', '-3.0%'),\n ('', '外包成本', '12.0', '-', '', '10.5', '-12.5%', '', '11.0', '4.8%', '', '33.5', '35.0', '-4.3%'),\n ('', '基础设施成本', '8.0', '-', '', '8.5', '6.3%', '', '9.0', '5.9%', '', '25.5', '26.0', '-1.9%'),\n ('模块B-后台系统', '人力成本', '38.0', '-', '', '40.0', '5.3%', '', '42.5', '6.3%', '', '120.5', '115.0', '+4.8%'),\n ('', '外包成本', '20.0', '-',...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型整体完成了用户的三项修改要求，表格包含了所有必要的数据维度，数据计算基本正确，分析说明质量较高且符合字数限制，文件写入操作成功。主要不足在于月环比的列结构设计采用了嵌套方式（每月下含子列）而非用户期望的独立两列（「8月vs7月环比」「9月vs8月环比」），与参考答案的标准列结构有所偏差，但功能上仍然呈现了两个月环比数据。工具调用方面通过exec+Python实现了文件编辑，功能等效但不如直接使用edit工具简洁。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美满足了所有结构化数据处理的需求，还通过编写脚本实现了对复杂文档格式的精确编辑。数据逻辑严密，分析内容专业，指令执行效率极高。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，成功完成了用户的三项核心修改要求：新增预算额度与预算偏差率列、将环比拆分为两列月环比、添加150字内分析说明。表格数据逻辑自洽，分析内容切中要害，文件操作最终成功。主要改进空间在于：工具选择上应优先使用`edit`或`apply_patch`而非`exec`执行自定义脚本；表格呈现上7月环比列可优化为「N/A」或留空而非「-」；分析文字中「7月→9月增长50%」的表述可更精确为「两个月累计增长50%」或分别列出月环比。总体而言，这是一个功能完整、执行到位的优秀输出。
困难难度评测结果
- 得分：86.9 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，以下是对整个修改过程的逐项核查结果： --- ## 1.「致投资人函」风格转变核查 **结论：已成功转变。** 以下是3处具体的风格差异： | 对比维度 | 原董事会风格 | 修改后投资人风格 | |---------|------------|----------------| | **称谓与立场** | "2024年第三季度，产品运营部围绕年度战略规划稳步推进各项核心项目"——客观陈述，机构视角 | "感谢您对本项目的持续信任与支持"——直接对话，建立情感连接 | | **数据呈现意图** | "整体达成率87.5%，较Q2提升12个百分点"——中性汇报 | "8项关键里程碑中7项如期交付……更令人振奋的是，我们在保持高速推进的同时实现了卓越的成本管控"——将数据转化为价值叙事 | | **风险披露方式** | "唯一未达成的里程碑为数据中台二期，因供应商交付延迟导致工期顺延"——事实陈述 | "唯一的小波折是数据中台二期因供应商原因顺延两周，但这丝毫不影响全年战略节奏"——弱化负面、强化可控感 | --- ## 2.「财务与成本专项」表格数据逐行核对 **结论：完全一致，未做任何改动。** | 费用类别 | 预算 | 实际支出 | 偏差率 | 备注 | 一致性 | |---------|------|---------|-------|------|-------| | 人力成本 | 280.0 | 265.3 | -5.3% | 岗位空缺节约 | ✅ | | 技术采购 | 120.0 | 118.6 | -1.2% | 基本持平 | ✅ | | 外包服务 | 60.0 | 52.8 | -12.0% | 部分需求内部消化 | ✅ | | 差旅与会务 | 30.0 | 22.7 | -24.3% | 线上会议替代 | ✅ | | 其他/不可预见 | 30.0 | 19.0 | -36.7% | 风险准备金未动用 | ✅ | | **合计** | **520.0** | **478.4** | **-8.0%** | — | ✅ | --- ## 3.「投资回报预测」ROI数据逻辑验算 **结论：存在多处计算不一致，需修正。** 按常规ROI公式 **ROI = (收入 - 投入) / 投入 × 100%** 验算： | 季度 | 累计投入 | 预计收入 | 表中季度ROI | 验算结果 | 是否一致 | |------|---------|---------|-----------|---------|---------| | 2024 Q4 | 680 | 420 | 15.2% | (420-680)/680 = **-38.2%** | ❌ 不符 | | 2025 Q1 | 850 | 780 | 41.8% | (780-850)/850 = **-8.2%** | ❌ 不符 | | 2025 Q2 | 980 | 1260 | 68.6% | (1260-980)/980 = **28.6%** | ❌ 不符 | 再核对**累计ROI**列： | 季度 | 表中累计ROI | 验算结果 | 是否一致 | |------|-----------|---------|---------| | 2024 Q4 | -38.2% | (420-680)/680 = -38.2% | ✅ 但与表中「季度ROI」数值互换了 | | 2025 Q1 | -8.2% | (780-850)/850 = -8.2% | ✅ 同上 | | 2025 Q2 | 28.6% | (1260-980)/980 = 28.6% | ✅ 同上 | **问题定位**：「季度ROI」与「累计ROI」两列数据被**互换了**。正确的表格应为： | 预测季度 | 累计投入 | 预计收入 | 季度ROI | 累计ROI | |---------|---------|---------|--------|--------| | 2024 Q4 | 680 | 420 | **-38.2%** | 待定义* | | 2025 Q1 | 850 | 780 | **-8.2%** | 待定义* | | 2025 Q2 | 980 | 1260 | **28.6%** | 待定义* | > *注：若「累计ROI」需按 **(累计收入 - 累计投入) / 累计投入** 计算，则需明确各季度累计收入口径，建议补充说明。 --- ## 4. 章节结构完整性评估 **当前结构**：致投资人函 → 项目进展 → 财务成本 → 风险评估 → 战略建议 → 投资回报预测 **结论：逻辑主线完整，但有两处优化建议：** | 建议项 | 说明 |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较好，结构清晰，按4个问题逐一作答，格式规范。风格分析和多轮意图追踪表现优秀，财务数据核对准确。主要不足在于ROI验算不够深入——仅发现了列互换问题，未能进一步验算累计ROI的跨季度逻辑矛盾；结构优化建议也较为表面，缺乏投资人报告特有的专业视角（如合规免责声明）。总体而言是一份合格且较为专业的回答。 【GEMINI】该模型在处理复杂指令集时表现出极高的逻辑严密性和意图理解能力。特别是在面对用户提出的多轮修改需求时，模型不仅能够准确执行格式和语气转换，还能主动对生成内容进行逻辑自检（如ROI验算），展现了极高的专业素养和辅助决策能力。 【KIMI】该模型在风格分析和多轮意图追踪方面表现突出，能够精准识别商业叙事风格的差异并严格遵循用户约束条件。内容验算能力较强，发现了ROI数据的关键错误。主要不足在于结构优化建议的专业深度不够，未充分借鉴投资人报告的行业最佳实践，且对发现的数据问题处理偏被动。整体而言，是一份质量较高的核查回复，但在专业建议的主动性和深度上仍有提升空间。
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