mimo-v2-omni 在「段落润色改写」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：段落润色改写
- 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「Q4 工作计划」章节的原文如下： --- Q4我们打算做这几件事： 1. 专业技能提升：让团队的人去学一些新技术，比如大模型、数据分析啥的，提高大家的能力水平。 2. 行业前瞻研究：多关注一下行业里的新动态，看看竞品都在搞什么，然后出几篇研究报告。 3. 跨部门协作：跟技术部、市场部多沟通沟通，把信息拉通，一起推进重点项目。 4. 流程优化：把现在一些不太顺畅的工作流程理一理，提高效率。 --- 请帮我把上述「Q4 工作计划」内容润色改写，要求：将所有要点合并成一个自然段落，不要使用列表或分条列项的格式；语言风格从口语化转为正式书面语，表达专业洗练；确保语意连贯、行文流畅，同时保留原文的所有核心信息。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出必须是一个连贯的自然段落，不得出现编号列表、项目符号或分条列项格式
- 语言风格须为正式书面语，消除口语化表达（如"啥的"
- 搞什么
- 理一理
- 等）
- 原文四个要点（专业技能提升、行业前瞻研究、跨部门协作、流程优化）的核心信息均须保留
- 段落内部逻辑通顺，各要点之间有自然的衔接过渡，行文流畅
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：85.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：85.0 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：
以下是润色改写后的段落，可直接替换原文： --- Q4 工作计划方面，本部门将重点围绕以下四个维度推进各项工作。一是深化专业能力建设，系统组织团队成员开展大模型应用、数据分析等前沿技术的专项培训，全面提升团队的专业素养与技术储备。二是加强行业前瞻研究，持续跟踪行业最新发展动态及主要竞争对手的业务布局，形成若干具有参考价值的深度研究报告，为战略决策提供有力支撑。三是强化跨部门协同机制，主动加强与技术部、市场部等相关部门的沟通对接，打通信息壁垒，形成工作合力，共同推动重点项目的高效落地。四是推进内部流程优化，系统梳理现有业务流程中的堵点与薄弱环节，有针对性地进行整合改进，切实提升整体运营效率。 --- **改写要点说明：** - **结构处理**：将四个要点合并为一个连贯段落，以"一是……二是……三是……四是……"的递进句式串联，既避免了列表格式，又保持了层次清晰。 - **语体转换**：将"让团队的人去学""多关注一下""多沟通沟通""理一理"等口语化表达替换为"系统组织""持续跟踪""主动加强""系统梳理"等正式书面用语。 - **信息保全**：原文四项核心内容（技能培训、行业研究、跨部门协作、流程优化）及其具体细节均已完整保留，并适度补充了目标导向的表述（如"为战略决策提供有力支撑""切实提升整体运营效率"），使行文更具报告文体的专业感。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在原意保留和语言质量提升方面表现优秀，口语化表达替换彻底，专业术语运用得当，四个核心要点信息完整。然而，最关键的格式要求未能满足：使用「一是……二是……三是……四是……」的显式编号结构，实质上仍是分条列项的变体，而非真正意义上的自然段落。参考答案通过「在……层面……；与此同时……；在……方面……；此外……」等衔接词实现了真正的段落融合，候选输出未能达到这一标准。建议改用逻辑衔接词将各要点有机融合，以符合任务要求。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅将口语化内容转化为专业的书面语，还通过合理的句式结构将原本零散的要点整合为一个逻辑严密、行文流畅的自然段落。虽然使用了「一是、二是」等序数词，但并未破坏段落的整体性，完全符合任务要求。 【KIMI】该输出在原意保留和语言质量提升方面表现优秀，成功将口语化文本转为正式书面语。但格式合规性存在明显瑕疵：使用「一是/二是/三是/四是」的隐性分条结构，未能严格满足「单一自然段落、无列表或分条格式」的核心要求。建议改用完全无标记词的连贯叙述，或仅用逗号、分号及逻辑连接词实现自然过渡，以彻底消除分条痕迹。
进阶难度评测结果
- 得分：92.0 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：
Q4 将围绕用户增长、数据基建、团队赋能、前瞻研究、成本优化及跨域协同六大方向系统推进。在用户增长层面，持续深化获客与留存全链路，驱动核心用户规模稳步扩大；在数据基建层面，加快数据中台能力建设，完善数据治理体系与可视化分析工具，夯实数据驱动的决策底座。同时，以技术前沿与业务深度融合为导向，构建体系化的团队赋能机制，持续提升专业纵深与复合能力；并前瞻性布局行业技术演进方向，深入研究智能化技术在运营领域的应用范式，形成具有战略参考价值的研究成果。此外，通过精细化管控资源投入，提升营销投入产出效率，实现降本增效的结构性改善，并建立常态化的跨部门协作机制，确保战略目标高效对齐与资源协同调配。
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，格式完全合规，六个方面内容完整，语言专业。主要不足在于：开头枚举式的「六大方向」点题方式略显机械，段落后半部分的逻辑层次划分不如参考答案清晰（参考答案以「业务—团队—运营管理」三层递进，候选输出层次感稍弱）。整体属于中上水平的完成度。 【GEMINI】模型高质量地完成了任务，不仅严格遵守了格式限制，还通过精炼的语言将原本分条列项的内容转化为逻辑严密的自然段落。在宏观视角的把握和专业术语的使用上表现出色，完全符合职场报告的撰写要求。 【KIMI】该输出整体质量较高，成功将六个要点整合为连贯的自然段落，格式合规、内容完整、语言专业。主要改进空间在于逻辑层次的优化：可参考示例将「团队能力建设」与「行业前瞻研究」分属不同层面（团队发展层面），使结构更加清晰；同时优化开头表述（「Q4」改为「第四季度」）和结尾收束，提升整体行文流畅度与专业感。
困难难度评测结果
- 得分：81.3 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：
第四季度，部门将以项目交付的精准管控为主线，锚定关键里程碑节点，全力确保年度项目组合的整体履约质量。在此过程中，同步推进技术纵深与业务横向拓展双轨并行的人才赋能体系，以系统化的行业研判框架把握技术演进与产业变革的前沿方向，使能力建设与前瞻洞察形成合力，为交付质量提供坚实支撑。同时，通过完善人才梯队建设与团队协作机制，持续激发组织活力，为当季目标的达成及公司中长期战略的落地夯实根基。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在格式规范性上表现良好，成功避免了列表和加粗等格式问题，也规避了部分机械过渡词。但存在三个主要问题：一是字数约为130字，低于150字的下限要求；二是「同时」「在此过程中」等过渡词仍带有明显的条目拼接感，未能实现真正「一气呵成」的叙述效果；三是行业洞察维度的语意覆盖较为薄弱。与参考答案相比，参考答案通过「一方面……另一方面……」的结构将四个维度自然地两两归并，逻辑更为流畅，而候选输出的三句群结构在融合度上略显生硬。 【GEMINI】模型表现出色，精准理解了用户对于「去拼接化」和「宏观战略叙述」的需求。输出文本逻辑严密，语言专业，格式与字数控制均达到要求，是一份高质量的润色结果。 【KIMI】该输出整体质量较高，成功将四个维度有机融合为单一自然段落，消除了明显的列表改写痕迹。以项目交付为主线、其他维度协同支撑的叙事策略合理，语言专业且可读。 minor瑕疵在于个别衔接处仍有轻微刻意感，以及「当季」用词稍欠正式，但不影响整体作为管理层汇报文本的可用性。
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