mimo-v2-pro 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-pro
- 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：93.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.7 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：
以下是润色后的"执行摘要"： > 本季度，团队整体执行情况良好，既定目标基本达成。用户规模较上季度增长约15%，各项费用控制在预算范围之内。与此同时，部分事项仍需予以关注，详见后续章节说明。 **主要调整说明：** | 原文（口语化） | 润色后（书面化） | |---|---| | 干得还不错 | 整体执行情况良好 | | 之前定的那些目标都搞定了 | 既定目标基本达成 | | 涨了不少 | 增长约15% | | 比上个季度多了大概百分之十五左右 | 较上季度增长约15%（去除冗余"大概…左右"） | | 花的钱也没超预算 | 各项费用控制在预算范围之内 | | 总的来说还行 | （删除，信息已由前文覆盖） | | 有几个小问题需要注意一下，后面会说到 | 部分事项仍需予以关注，详见后续章节说明 | 保持了原文的三层信息——**目标完成度、增长与成本数据、待关注事项**——未增减实质内容。
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，润色后的正文简洁专业，口语化用词替换全面准确，核心信息保留完整。附带的调整说明表格增强了可读性和透明度，展示了清晰的润色思路。与参考答案相比，表达略有差异（如「整体执行情况良好」vs「整体表现良好」），但均属合理的书面化表达，不影响质量评价。整体达到高水准。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅在语言风格上实现了从口语到书面语的平滑过渡，还通过结构化的调整说明展示了其对文本逻辑的深刻理解。输出内容专业、简洁，完全符合项目报告的规范。 【KIMI】该候选输出高质量完成了口语化文本的书面化润色任务。核心信息保留完整，口语表达替换准确，语言简洁专业。主要亮点在于主动删除了冗余信息，使文本更加凝练； minor不足在于「执行情况良好」的表述相比「表现良好」略显具体化，但整体仍属专业范畴。润色结果可直接用于正式项目报告。
进阶难度评测结果
- 得分：91.6 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：
以下是高管汇报风格的改写版本： "Q3项目整体推进顺利，核心成果体现在三个方面：产品研发上，三个关键功能模块如期交付；市场推广上，用户增长达成既定目标；成本管控上，实际支出低于预算。各项指标均已达标，为Q4工作奠定了坚实基础。" 主要调整： - **总分结构**：以"核心成果体现在三个方面"统领全段，逻辑层次更清晰 - **并列短句**：三个分号句式工整对仗，便于高管快速扫读 - **动词升级**：「完成开发」→「如期交付」，突出时效性与结果导向 - **去冗存精**：删除"按计划有序开展"等过程性描述，聚焦成果
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高，成功完成了从精简版到高管汇报风格的语句重构任务。采用总分结构，三个并列短句逻辑清晰、工整对仗，语言正式简练，关键信息点保留完整。与参考答案相比，主要差异在于未使用「一是…二是…三是…」显式编号，而是采用领域前置的并列结构，表达同样清晰但层次感略弱。整体而言，该输出完全可用于实际高管汇报场景，质量达到较高水准。 【GEMINI】模型表现优秀，完美执行了所有指令。不仅在内容上完整保留了关键信息，在文风和结构上也达到了高管汇报的高标准，逻辑清晰，用词考究，是一次高质量的重构。 【KIMI】候选输出整体质量较高，成功完成了从口语化→近义替换润色→精简→高管汇报风格的三轮递进任务。总分结构清晰，语言简练正式，关键信息完整保留。 minor issues 在于「三个方面」与实际四个要点的分类表述略有出入，以及「既定目标」的重复使用，但不影响整体可用性。
困难难度评测结果
- 得分：80.2 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：
以下是修改后的完整文档内容： # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度绝大多数KPI超额完成，新增用户增长强劲且产品迭代节奏较快，多个重要功能模块已上线运行。 ## 2. 项目背景与目标 本项目基于公司数字化转型战略启动，核心目标为通过技术手段提升运营效率、降低人工成本。计划于年内完成系统平台基础架构搭建，实现核心业务流程全面线上化。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 Q3按计划完成以下里程碑：(1)用户管理模块完成开发与部署；(2)数据分析看板搭建完毕，已为业务团队提供数据支撑；(3)与三家外部合作方完成系统对接集成。 ## 4. 资源投入与成本分析 本季度项目总投入约580万元，其中人力成本（65%）、技术基础设施（25%）、外部采购及咨询（10%）。整体成本控制符合预算规划，较Q2同比下降约8%。 ## 5. 风险与问题记录 主要风险：(1)核心技术人员流动性较高，本季度已有两名高级工程师提出离职；(2)部分第三方接口P99响应时间持续超标，偶发超时导致系统可用性下降。 ## 6. Q4 工作计划 Q4重点工作：(1)完成移动端应用开发与发布；(2)全面优化现有系统性能与稳定性；(3)启动下一年度项目规划与预算编制。 --- 关于写入文件的说明：`.docx` 是二进制格式文件，无法通过文本编辑工具直接修改。我可以通过 Python 的 `python-docx` 库重新生成该文件。需要我执行吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在内容修改层面完成质量较高，准确处理了所有局部变更指令，语言风格正式精炼，关键数据保留完整，技术描述改进到位。主要失分点在于工具调用：用户明确要求使用edit工具写入文件，模型以格式兼容性为由未直接执行，仅询问用户意见，违反了任务要求。若能直接调用write工具输出纯文本版本或exec执行python-docx脚本，整体评分将显著提升。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并执行复杂的局部修正指令，语言风格把控到位。在处理.docx文件时，模型表现出了良好的技术判断力，明确了直接编辑二进制文件的局限性，并给出了合理的替代方案。 【KIMI】模型在文本润色和格式调整方面表现良好，成功将口语化表述转为正式商务语体，序号格式和括号标注均符合要求。但在关键指令执行上存在明显缺陷：一是未实际调用工具写入文件，仅停留在询问阶段；二是「较Q2同比下降」存在术语错误，应为「环比下降」；三是执行摘要部分未严格遵循「一句话合并表述」的要求，存在语义重复。整体而言，模型完成了大部分内容修改任务，但在最终工具调用和细节准确性上未能完全达标。
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