mimo-v2-flash 在「报告段落近义润色」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-flash
- 用例名称：报告段落近义润色
- 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 其中"执行摘要"章节的原文如下： 「这个季度我们团队干得还不错，基本上把之前定的那些目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概百分之十五左右。花的钱也没超预算，总的来说还行。不过有几个小问题需要注意一下，后面会说到。」 请帮我把这段文字润色为正式的书面报告风格，要求：用近义的书面表达替换口语化用词，保持原意不变，语言简洁专业。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 将口语化表达（如"干得还不错"
- 搞定了
- 涨了不少
- 花的钱
- 还行
- 等）替换为对应的书面近义表达
- 保持原文传达的核心信息不变：目标基本完成、用户量增长约15%、未超预算、存在待关注问题
- 润色后的文字符合正式项目报告的书面语风格，语言简洁专业
- 不得添加原文中没有的实质性新信息
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.6 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：
[[reply_to_current]] 本季度，团队整体工作进展顺利，既定目标已基本达成。用户规模实现稳步增长，较上一季度提升约15%。项目支出严格控制在预算范围之内，整体执行情况符合预期。后续章节将对需关注的若干问题作具体说明。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量较高，准确完成了口语化文本的书面化润色任务。所有口语表达均被替换为恰当的书面近义词，原文核心信息完整保留，语言简洁专业，符合正式项目报告的文体规范。与参考答案相比，表达略有差异（如「整体工作进展顺利」vs「整体表现良好」，「严格控制在预算范围之内」vs「控制在预算范围之内」），但均属合理的书面化处理，整体达到优秀水平。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了从口语化文本到正式书面报告的转换。不仅准确传达了原文意图，且在专业术语的使用和句式结构上都达到了高质量报告的标准，语言简洁且逻辑严密。 【KIMI】候选输出是一份高质量的润色结果，成功将口语化文本转换为正式书面报告风格。所有核心信息点完整保留，口语表达替换准确，语言简洁专业。与参考示例相比，个别用词选择略有不同（如「既定目标」vs「此前设定的各项阶段性目标」），但整体质量相当，完全满足任务要求。
进阶难度评测结果
- 得分：83.0 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]] 本季度项目推进顺利，各项工作按计划有序开展。具体表现为：产品研发完成三个核心功能模块开发；市场推广成效显著，用户增长达标；成本控制表现优异，整体支出低于预算。Q3各项指标均达到既定目标，为Q4工作奠定了坚实基础。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体完成了任务要求，四个要点及关键数据均得到保留，结构上也尝试使用了总分并列形式。主要不足在于：语言风格仍有个别口语化表达（「表现优异」），且「显著」一词在前轮已被替换后此处重新出现；结构上虽有并列短句但未使用序号化表达，层次感不及参考答案清晰。总体属于合格偏上的输出，但与参考答案在精炼度和正式感上仍有差距。 【GEMINI】模型较好地完成了任务，在信息完整性和多轮一致性方面表现出色。但在「高管汇报风格」的深度优化上，结构设计略显保守，若能引入更具逻辑层次的连接词（如「一是、二是」），将更符合高管汇报的场景需求。 【KIMI】候选输出基本完成了语句重构任务，保留了全部关键信息点，且基于第二轮精简版进行改写。但高管汇报场景适配度不足：结构松散、总述乏力、并列层次不清晰，语言正式感与凝练度有待提升。相比参考示例的「总—分—总」严谨结构和「一是…二是…三是…」的并列手法，本输出更偏向普通业务汇报风格。
困难难度评测结果
- 得分：16.0 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
我将按照您的要求调整文档内容，然后使用 edit 工具写入文件。 首先，我需要读取当前文档内容以确保修改准确。 project_report.docx
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出完全未完成任务。模型在第三轮用户提出具体修改要求后，仅输出了一句说明性文字并尝试读取已知内容的文件，没有产出任何修改后的文档正文，更未调用edit/write工具写入文件。四项具体修改要求（执行摘要KPI信息补回+合并句、成本占比括号标注+Q2趋势判断、P99技术描述替换、序号格式统一）全部缺失。这是一次严重的任务失败，输出质量极低。 【GEMINI】模型在处理复杂指令时表现不佳。虽然识别到了需要读取文件的需求，但未能将用户的多项修改要求（内容补回、格式调整、趋势分析、技术描述优化）整合进最终输出，也未能执行最终的写入操作，任务完成度极低。 【KIMI】模型输出严重不完整，属于典型的「工具调用后中断」失败模式。模型在调用 read 工具后没有继续输出修改后的文档内容，也没有执行 edit/write 工具完成文件写入。用户明确要求的7项具体修改（包括KPI信息补回、成本括号标注、Q2趋势对比、P99技术描述、序号格式统一、保持商务语体、文件写入）全部未完成。这可能是由于模型在 tool_call 后没有继续生成后续内容，或上下文截断导致输出不完整。从评测角度，这属于未完成任务，所有功能性评分维度均应给予极低分。
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