mimo-v2-pro 在「短语翻译与解释」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-pro
• 用例名称：短语翻译与解释
• 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：

请将以下英文短语翻译成中文，并简要说明它在正式文档中的常见用法："deepened the engagement with"

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 提供准确的中文翻译
2. 翻译需符合正式书面语风格
3. 简要说明该短语在正式文档（如报告、协议、公文等）中的典型使用场景

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.8 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：

## 翻译 **"deepened the engagement with"** **中文翻译：** "深化了与……的互动/合作/参与" --- ## 在正式文档中的常见用法 这一短语常见于**外交公报、年度报告、企业社会责任报告、学术合作总结**等正式文体中，用于表达在已有关系或合作基础上**进一步加强了联系的深度和质量**。 ### 典型语境举例 | 领域 | 例句 | 中文对应 | |------|------|----------| | **外交** | *The two countries deepened the engagement with regional organizations.* | 两国深化了与区域组织的互动。 | | **企业** | *We deepened the engagement with key stakeholders through regular consultations.* | 我们通过定期磋商深化了与关键利益相关方的合作。 | | **学术** | *The program deepened the engagement with local communities.* | 该项目加深了与当地社区的参与和互动。 | ### 使用要点 - **"engagement"** 的具体含义取决于上下文，可译为"互动""合作""参与""接触"等。 - **"deepen"** 强调的是**程度上的加深**，而非从无到有的建立——暗示此前已存在一定程度的联系。 - 该短语语气正式、客观，适合用于描述渐进式的、持续性的关系推进。

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，翻译准确、用法说明详尽、结构规范，整体表现明显超出参考答案的基本要求。表格化呈现和多领域例句是亮点，对「engagement」语义灵活性和「deepen」语用含义的额外说明体现了较高的语言专业素养。 【GEMINI】模型对任务的理解非常透彻，不仅给出了准确的翻译，还通过多维度的语境分析和例句展示，极好地解释了该短语在正式文档中的用法。整体输出质量极高，逻辑严密，表达规范。 【KIMI】该回答质量较高，翻译准确、用法说明详实、表达规范专业。候选输出不仅完成了基本翻译任务，还通过多领域示例和用法要点分析，提供了超出预期的实用价值。与参考答案相比，在场景覆盖和结构化呈现上甚至有所超越，是一篇优秀的翻译说明类回答。

进阶难度评测结果

• 得分：— 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：

workspace/annual_report_2024.md

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅停留在工具调用阶段（尝试读取文件），未产生任何实质性回答内容。三项核心任务——信息提取、中文翻译、语义差异分析——均未完成，属于任务执行中断或未完成的情况，整体得分为零。这可能是模型在工具调用后未继续生成回答所致，而非能力问题，但从输出结果来看无法给予任何有效分数。 【GEMINI】模型仅输出了读取文件的工具调用，未根据用户指令对文档内容进行处理，任务完成度为零。模型未能理解并执行后续的翻译与分析任务。 【KIMI】候选输出严重不合格。模型仅输出了一个工具调用（read函数）来读取文件，但完全没有基于读取结果执行后续任务。没有找出任何句子、没有提供任何翻译、也没有进行任何语义分析。这是一个典型的「工具调用后未继续执行」的失败案例，可能是由于模型在调用工具后没有等待结果返回，或没有正确处理工具调用的输出流程。所有三个评分维度均为0分，远低于及格线。

困难难度评测结果

• 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：

# 年度报告 2024 — 完整翻译、双语对照及术语表 --- ## 一、执行摘要（中文翻译） 在过去财年中，本公司进一步深化了与亚太地区战略合作伙伴的合作关系，合并收入实现了23%的同比增长。董事会已批准了一项前瞻性资本配置框架，在优先推进内生增长举措的同时，通过股息分配与股份回购计划维持对股东回报的审慎管理。 --- ## 二、风险因素（中英双语逐句对照） | 英文原文 | 中文译文 | |---------|---------| | Geopolitical headwinds, including escalating trade tensions and evolving regulatory landscapes in key jurisdictions, pose material risks to the sustainability of cross-border supply chain operations. | 地缘政治逆风——包括贸易紧张局势加剧及主要司法管辖区监管环境的持续演变——对跨境供应链运营的可持续性构成重大风险。 | | The company has proactively hedged its foreign exchange exposure through a combination of natural hedging and derivative instruments, mitigating potential adverse impacts on operating margins. | 公司已通过自然对冲与衍生金融工具相结合的方式，主动管理外汇敞口，以缓解对经营利润率的潜在不利影响。 | --- ## 三、展望（中文翻译） 管理层预计2025财年将实现中个位数的收入增长，增长动力主要来自半导体及可再生能源板块的强劲需求。公司拟利用其自研的人工智能驱动需求预测平台，优化存货周转率并降低营运资金需求。 > **译法说明：** > - **"mid-single-digit revenue growth"** 译为 **"中个位数的收入增长"**，此为国内券商研报中对同比增幅在4%–6%区间的惯用表述，区别于"低个位数"（low single-digit）和"高个位数"（high single-digit）。 > - **"inventory turnover ratios"** 译为 **"存货周转率"**，符合A股上市公司年报及卖方研报的标准用语（区别于"库存周转率"这一偏口语化表达）。 --- ## 四、术语表 | 英文术语 | 中文译文 | 简要释义 | |---------|---------|---------| | deepened the engagement with | 深化了与……的合作关系 | 指企业在原有合作基础上，通过拓展合作范围、加深资源投入等方式，提升战略伙伴关系的紧密程度与协同效应。 | | forward-looking capital allocation framework | 前瞻性资本配置框架 | 指企业基于对未来市场趋势与自身发展战略的预判，系统性规划资金在增长投资、股东回报、风险储备等方向的分配比例与节奏。 | | natural hedging | 自然对冲 | 指企业通过业务结构本身的安排来对冲风险，**不涉及金融工具交易**。例如：以美元收入匹配美元成本、在收入币种所在国设立生产基地等，通过经营层面的币种或成本匹配来降低汇率波动影响。 | | derivative instruments | 衍生金融工具 | 指以远期、期货、期权、互换等合约形式**在金融市场主动进行的对冲操作**，其价值取决于标的资产（如汇率、利率）的变动。与自然对冲的本质区别在于：衍生工具属于**主动的金融交易行为**，需要签订标准化或场外合约，并可能涉及保证金、对手方风险等额外成本与风险。 | | FY2025 | 2025财年 | Fiscal Year 2025的缩写，指公司自定的2025会计年度。需注意各公司财年起止日期不同（如苹果公司财年为每年10月至次年9月），并不等同于自然年度（2025年1月1日至12月31日）。 | | mid-single-digit revenue growth | 中个位数的收入增长 | 指收入同比增幅处于4%–6%左右的区间，为券商研报中描述温和增长的惯用表达。 | | inventory turnover ratios | 存货周转率 | 衡量企业在一定期间内存货转化为销售收入的效率，计算公式为"营业成本÷平均存货余额"。该指标越高，表明存货管理效率越优、资金占用越少。 | ---...

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，完整覆盖了用户的所有要求，翻译专业规范，术语表内容丰富且释义质量高，natural hedging 与 derivative instruments 的本质区别阐述尤为出色。唯一值得改进之处是 Risk Factors 双语对照采用了表格形式而非更直观的逐句换行格式，在长句场景下可读性略有不足。整体而言是一份高质量的财经翻译综合输出。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了翻译任务，还展现了极高的专业素养。在处理复杂的财经术语和风险管理概念时，解释清晰且符合行业惯例。对用户意图变更的响应非常敏锐，输出结构严谨，完全符合专业评测标准。 【KIMI】该候选输出质量优秀，完整响应了用户的复杂多重要求。翻译专业准确，双语对照格式规范，术语表详尽且区别说明清晰，正确追踪了用户意图的多次变更。整体呈现结构清晰、内容完整，仅在个别术语译法的精炼度上有微小提升空间。

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