mimo-v2-pro 在「报告章节摘要提取」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-pro
• 用例名称：报告章节摘要提取
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档问答

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 以下是文档第4章「资源投入与成本分析」的内容： 本季度项目总预算为 850 万元，实际支出 792 万元，预算执行率为 93.2%。其中人力成本占比最高，达 58%（约 459 万元），主要用于核心研发团队 32 人的薪酬及外包测试团队 15 人的费用；硬件与云服务费用占比 27%（约 214 万元），包括新增 3 台 GPU 服务器采购及阿里云 ECS 实例扩容；其余 15% 为差旅、培训及行政支出。与 Q2 相比，总支出增长 12%，主要原因是 8 月份紧急引入外包团队应对交付压力。成本节约方面，通过优化 CI/CD 流水线减少了约 18 万元的云资源浪费。 请帮我回答以下问题：这一章节中，本季度的预算执行率是多少？人力成本具体包含哪些组成部分？与上季度相比支出变化的主要原因是什么？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答预算执行率为93.2%
2. 明确指出人力成本包含核心研发团队32人薪酬和外包测试团队15人费用两部分
3. 说明与Q2相比总支出增长12%，主要原因是8月份紧急引入外包团队应对交付压力
4. 回答结构清晰，逐一对应三个问题

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：99.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：99.7 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：

[[reply_to_current]]根据第4章「资源投入与成本分析」的内容，回答如下： 1. **预算执行率**：本季度预算执行率为 **93.2%**（总预算 850 万元，实际支出 792 万元）。 2. **人力成本的具体组成部分**：人力成本共约 **459 万元**，占总支出的 58%，包括两部分： - **核心研发团队 32 人**的薪酬 - **外包测试团队 15 人**的费用 3. **与上季度相比支出变化的主要原因**：总支出较 Q2 **增长 12%**，主要原因是 **8 月份紧急引入外包团队以应对交付压力**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】三个关键信息点均准确提取：预算执行率93.2%（含总预算850万、实际支出792万）、人力成本459万占58%含两个子组成部分（核心研发32人薪酬+外包测试15人费用）、Q2对比增长12%且原因为8月紧急引入外包团队。无任何数据遗漏或编造。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合任务要求。准确提取了文档中的核心信息，逻辑清晰，格式规范，且严格遵守了引用「」的格式要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，准确、完整、清晰地回答了用户提出的三个问题。信息提取精准无误，覆盖了所有关键数据点；回答结构采用编号列表，对应关系明确；表达专业且易于阅读。整体符合项目报告信息提取任务的要求，是一篇高质量的生成结果。

进阶难度评测结果

• 得分：93.3 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：

**1. Chapter Overview Table** | Chapter Name | Description | |---|---| | Executive Summary | A high-level overview of the entire report, enabling management to quickly grasp the full picture. | | Project Background & Objectives | Explains the origin, business context, and expected goals of the project. | | Q3 Key Milestones Completion | Lists critical milestones planned for Q3 and their actual completion status. | | Resource Investment & Cost Analysis | Summarizes the input of manpower, budget, and other resources, with comparative cost analysis. | | Risks & Issues Log | Documents risk factors and outstanding problems encountered during project execution. | | Q4 Work Plan | Outlines the priorities and task arrangements for the fourth quarter. | | Appendix: Supporting Data | Provides supplementary data and charts to substantiate the conclusions in the body. | --- **2. Summary Paragraph** > The Q3 Project Progress Report provides a comprehensive review of milestone achievements, resource utilization, and cost performance for the third quarter. It systematically documents current risks and open issues, offering critical visibility into project challenges. Most importantly, the findings serve as a solid foundation for Q4 planning—enabling the team to reallocate resources, address identified risks proactively, and set realistic priorities for the upcoming quarter. This report is essential reading for stakeholders seeking an evidence-based assessment of project health and forward-looking guidance. *(Word count: 82)*

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，完整满足了用户的两项需求。表格准确呈现了7个章节的英文名称和功能描述，顺序正确，翻译专业；英文摘要控制在100词以内，内容全面，语气正式，对Q4指导意义的阐述甚至比参考答案更为具体。格式结构清晰，表格与摘要分开呈现，整体排版易读。细节上存在少量与参考答案的表达差异（如使用「&」符号、复数形式等），但均属可接受范围，不影响实际使用效果。 【GEMINI】模型表现出色，完美遵循了所有指令。不仅准确翻译了章节内容，还撰写了高质量的商务摘要，且严格控制了字数和格式要求，是一份高质量的回复。 【KIMI】候选输出整体质量较高，完整满足了用户的核心需求。表格翻译准确完整，摘要段落简洁专业且控制在词数限制内，格式结构清晰规范。主要改进空间在于摘要可更明确提及报告编制部门，以及修正HTML实体符号的使用。

困难难度评测结果

• 得分：96.6 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：

好的，下面分步说明。 --- ### 一、73万元缺口的计算逻辑 | 项目 | 金额 | |------|------| | Q3实际成本超出预算 | +23万元 | | Q4追加预算申请 | +50万元 | | **合计** | **73万元** | 即：Q3已经发生的超支23万 + Q4申请追加的50万 = 73万元。这个数字反映的是**已知的预算压力**，但并非严格的"全年缺口"，因为Q4追加预算尚未批准，且Q4本身也可能出现额外超支。我之前的表述不够严谨，应改为"已知预算压力合计73万元"更为准确。 --- ### 二、Q4服务器超支20%的情景推算 **已知条件：** - Q3服务器预算60万，实际72万，超支20% - Q4服务器预算假设与Q3相同，为60万 - Q4服务器同样超支20% **分步推算：** **步骤1**：计算Q4服务器实际成本 > 60万 × (1 + 20%) = **72万元** **步骤2**：计算Q4服务器超支金额 > 72万 − 60万 = **12万元** **步骤3**：汇总全年总缺口 | 来源 | 金额 | |------|------| | Q3实际超支 | +23万元 | | Q4追加预算（已申请） | +50万元 | | Q4服务器额外超支（情景假设） | +12万元 | | **全年总缺口** | **85万元** | --- ### 三、结论 - 原文73万元 = Q3超支23万 + Q4追加申请50万，计算逻辑正确但表述应更严谨。 - 若Q4服务器也超支20%，则Q4服务器实际支出为72万元（超支12万），全年总预算缺口将从73万扩大至**85万元**。 如需进一步做敏感性分析（比如其他科目也超支）请告诉我。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在计算准确性、逻辑完整性、上下文一致性和表达清晰度四个维度均表现优秀。不仅完整覆盖了所有参考答案要求的计算步骤，还主动对前一轮自身表述的不严谨之处进行了修正，体现了较强的自我校验能力。格式设计合理，表格与步骤说明配合得当，是一份高质量的多步骤数值推理回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有复杂的数学计算，还通过清晰的步骤展示了推理逻辑。在处理用户关于「73万」计算逻辑的质疑时，模型表现出了良好的逻辑自洽性和严谨性，完全符合评测标准。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，所有核心计算准确无误，推理步骤完整清晰，与上下文数据保持一致。主要亮点在于分步骤详细展示了从73万到85万的完整推算链条，并主动对表述严谨性进行了反思。 minor不足在于对「73万元缺口」的表述进行了不必要的修正，用户明确要求解释该数字的计算逻辑，而非质疑其表述准确性。

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