mimo-v2-pro 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-pro
- 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：91.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 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：
以下是润色后的「Q4 工作计划」段落： --- 第四季度工作将围绕以下四个方向统筹推进。在团队能力建设方面，将组织成员系统学习大模型、数据分析等前沿技术，持续提升团队的专业素养与技术储备。在行业研究方面，将密切关注行业发展趋势与竞争格局变化，深入分析竞品动态，并形成若干高质量研究报告，为战略决策提供参考依据。在跨部门协同方面，将加强与技术部、市场部的沟通联动，打通信息壁垒，形成合力共同推进重点项目落地。在内部管理方面，将对现有工作流程进行全面梳理与优化，消除效率瓶颈，进一步提升整体运营效能。 --- **主要调整说明：** - **结构处理**：将四条分列要点以"在……方面"的排比句式自然串联，既保留了各要点的独立性，又形成了流畅的段落整体。 - **措辞升级**：口语化表述（如"去学一些""多关注一下""沟通沟通""理一理"）统一替换为正式书面用语（如"系统学习""密切关注""沟通联动""全面梳理与优化"）。 - **信息补全**：在忠实保留原文核心信息的基础上，适当补充了"为战略决策提供参考依据""消除效率瓶颈"等表述，使行文更加完整严谨。
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，成功完成了将口语化分条列项内容润色为正式书面自然段落的任务。四个核心要点均得到完整保留，语言风格转换到位，行文流畅。主要不足在于：输出中附加了「主要调整说明」的分条解释内容，使整体输出不完全符合「单一自然段落」的格式要求；此外排比句式略显单一，衔接方式不如参考答案多样。总体而言，润色质量达到较高水准，基本满足任务要求。 【GEMINI】模型表现优秀，完美契合了所有评测要求。不仅在内容上忠实还原了原文要点，更在语言风格上实现了高质量的专业化润色，且格式控制精准，逻辑衔接自然，是一份高质量的改写范例。 【KIMI】该输出高质量完成了核心润色任务，四个要点完整保留，语言正式专业，主体段落格式合规且行文流畅。主要不足在于附加的「主要调整说明」部分使用了列表格式，与任务要求的「不要使用列表」存在冲突；此外排比句式略显规整。建议未来严格区分「输出内容」与「说明内容」，或仅提供用户要求的润色段落本身。
进阶难度评测结果
- 得分：86.3 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：
以下是整合润色后的版本： **Q4 工作计划** 第四季度将以"增长驱动、能力筑基、协同提效"为主线，多维度推进各项工作。在增长侧，持续深化用户增长战略，着力优化获客与留存全链路，驱动核心用户规模的稳步扩大；在基础设施侧，稳步推进数据中台能力建设，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；在团队建设侧，构建体系化的赋能机制，以技术前沿与业务深度融合为导向，持续提升团队的专业纵深与复合能力；在创新布局侧，前瞻性把握行业技术演进方向，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；在效能管控侧，精细化管理资源投入，提升营销投入产出效率，实现降本增效的结构性改善；在组织协同侧，建立常态化的跨部门协作机制，确保战略目标的高效对齐与资源的协同调配。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出基本完成了任务要求：格式上为单一段落，内容上六个方面全部保留且无具体数字，语言整体专业。主要不足在于：段落内部采用「在X侧……；在X侧……」的六次重复并列结构，虽形式上是一段，但实质上仍是分条列项的变体，缺乏真正的逻辑分层与自然过渡；与参考答案相比，逻辑层次的归并与段落融合度明显不足。语言质量尚可但句式单调，整体属于中等偏上水平。 【GEMINI】模型表现出色，准确理解了用户对于「宏观化」、「自然段落」以及「专业洗练」的需求。输出内容逻辑严密，语言表达极具职场专业度，且完美规避了具体数字和列表格式，是一份高质量的润色结果。 【KIMI】该输出基本满足任务要求，格式规范、内容完整、语言专业。主要改进空间在于：可去除标题使段落更纯粹，优化部分冗余表达，并增强维度间的深层逻辑递进而非并列堆砌。
困难难度评测结果
- 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：
以下是彻底重写后的版本： --- 第四季度的核心任务是将团队的能力建设与项目交付形成闭环。一方面，通过体系化的人才赋能与行业前沿的持续研判，为团队注入专业纵深与战略视野，使能力成长不止于技术层面，更指向对产业趋势的主动把握；另一方面，以在研项目的里程碑管控为抓手，确保年度交付目标的高质量达成，让能力建设的成果切实转化为交付效能。在此过程中，部门将同步夯实组织基础，完善梯队建设与激励机制，使团队的协作效能与成长动能形成良性循环，为来年战略目标的推进积蓄势能。 ---
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在格式遵守和语言专业性方面表现良好，成功消除了大部分机械拼接痕迹，字数也符合要求。主要不足在于「行业前沿洞察」维度被明显弱化，仅作为能力建设的附属内容一笔带过，未能体现其作为独立战略方向的完整语意；此外「一方面……另一方面……在此过程中」的三段式结构仍有轻微的条目拼接感，距离真正「一气呵成」的管理叙述还有提升空间。整体属于中等偏上水平的完成度。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，成功将原本割裂的四个维度整合为一个逻辑严密、行文流畅的自然段落。在彻底消除拼接痕迹的同时，严格遵守了字数和格式限制，展现了极高的文本润色与重构能力。 【KIMI】该输出整体质量较高，四个维度覆盖完整，融合自然度较好，格式与字数基本合规，语言兼具专业性与可读性。主要改进空间在于：彻底去除输出包装层以严格满足格式要求；进一步打磨过渡衔接，减少「让……切实转化为」等略显刻意的句式；行业洞察部分可更明确体现「研究成果」「战略资产」等核心概念。已接近优秀水平。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
