mimo-v2-flash 在「学生自评润色优化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-flash
• 用例名称：学生自评润色优化
• 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 `self_review.docx` 的内容： --- 我觉得这个学期我还是挺努力的吧，虽然有时候上课会走神但是我觉得我比以前好多了。数学成绩提高了一些，从原来的七十几分到现在能考八十多分了，我觉得还行。语文的话我觉得我阅读理解还是不太好，每次做题都感觉看不懂文章在说什么，作文也写的一般般。英语的话单词背的还可以但是语法总是搞混，考试的时候完形填空老是错很多。体育课我挺喜欢的，跑步什么的我都积极参加。跟同学们相处的也还行，没有什么矛盾。我觉得下学期我要更加努力，争取把成绩再提高一下，特别是语文和英语要多花点时间。总的来说这个学期我给自己打七十五分吧。 --- 这是一位高一新生在期中总结中写的自我评语，请帮我对这段文字进行润色优化，要求： 1. 将口语化表达转为正式书面语 2. 保留原文所有核心信息和数据 3. 使段落结构更清晰，逻辑更通顺 4. 语气积极正面，符合学生自评的场景 请直接输出修改后的完整文章。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出完整的润色后文章，不得遗漏原文中的学科信息（数学、语文、英语、体育）
2. 保留关键数据：数学从七十几分提高到八十多分、自评分七十五分
3. 消除口语化表达（如'还行''一般般''老是''什么的'等），转为正式书面语
4. 文章需有清晰的段落结构，包含学习总结、各科分析、人际交往、未来计划等方面
5. 整体语气积极正面，体现自我反思与进步意愿

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：78.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：78.4 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]] 本学期我总体上较为努力，虽偶有上课分神的情况，但较以往已有明显进步。数学成绩有所提升，从原来的七十分左右提升至八十分以上，我对此感到满意。语文方面，我的阅读理解能力仍有待加强，时常难以准确把握文章主旨，作文水平也较为一般。英语方面，单词记忆情况尚可，但语法掌握不够牢固，考试时完形填空错误较多。体育课是我较为喜爱的课程，我积极参与各项跑步活动。与同学相处融洽，未出现明显矛盾。下学期我将继续努力，力争进一步提高成绩，尤其会在语文和英语学科上投入更多时间。总体而言，我本学期的自我评价为七十五分。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完成了基本的润色任务，成功消除了口语化表达并保留了原文核心信息，语气也较为积极正面。主要不足在于结构组织：全文以单一段落呈现，缺乏清晰的段落划分和层次标题，与任务要求的「段落结构更清晰」有一定差距。语言质量提升方面表现中规中矩，书面化程度尚可但未能充分发挥润色潜力。总体而言，这是一份合格但有提升空间的润色结果。 【GEMINI】模型在信息完整性方面表现良好，准确传达了原文的核心内容。但在润色要求中，对于「书面化」的深度处理以及「段落结构清晰」的布局上存在明显不足，未能通过分段提升文章的逻辑条理性，语言风格仍略显平实。 【KIMI】该候选输出基本完成了口语化到书面语的转换，核心信息和数据保留完整，语气积极正面。但主要缺陷在于段落结构未做优化，全文为单一段落，缺乏清晰的层次划分，与功能要求中的'段落结构更清晰'存在明显差距。语言质量方面，'较为'一词重复使用，句式多样性不足。建议在保持内容完整的基础上，采用分板块结构，增强用词变化和句式节奏感。

进阶难度评测结果

• 得分：95.1 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：

【执行摘要】 本季度项目整体运行良好，各项既定目标基本达成。在用户增长方面，Q3新增用户12.8万，环比增长23%，超额完成KPI指标。但在成本控制方面存在一定偏差，主要由于服务器扩容支出超出预期，实际成本较预算超支约15%。当前项目团队共28人，其中研发人员18人。综合而言，Q3项目推进成效显著，但Q4需进一步加强成本管控力度。 展望未来，项目组将稳健推进业务发展，在保障核心目标达成的同时，持续优化资源配置与运营效率，为公司长期战略落地提供坚实支撑。 【Q3 主要里程碑完成情况】 1. **用户端APP 2.0版本上线（9月12日完成）**——本版本新增智能推荐、个性化首页等核心功能，用户体验显著提升，日活跃用户数由8.2万增长至11.5万。 【影响评估】用户活跃度与产品粘性显著增强，为后续商业化变现奠定基础。 2. **后端微服务架构改造（8月31日完成）**——将原有单体架构拆分为12个独立微服务模块，系统响应速度提升40%，此前频繁出现的系统崩溃问题已基本解决。 【影响评估】系统稳定性与可扩展性大幅提高，有效支撑业务快速增长与迭代需求。 3. **数据中台一期建设（7月15日完成）**——搭建统一数据分析平台，实现各业务部门自主查询数据与生成报表的能力，有效降低了对数据团队的依赖。 【影响评估】推动数据驱动决策文化落地，提升跨部门协同效率与业务敏捷性。 4. **安全合规认证（延期）**——原计划8月底完成，因第三方审计机构排期紧张，预计延至10月中旬完成。 【影响评估】确保业务合规运营，降低潜在法律与监管风险，增强客户信任度。

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，完整满足了原始润色要求和两个追加要求。所有关键数据和事实信息均准确保留，语言风格正式得体，【影响评估】标签内容有实质性业务价值。主要不足在于：展望语句未明确点出Q4时间节点及与本季度成本超支问题的直接呼应，针对性略弱于参考答案；安全合规认证的影响评估偏向正面表述，缺乏对延期风险的客观提示。总体而言，这是一份高质量的商务文档润色输出。 【GEMINI】模型表现出色，不仅高质量地完成了口语化到书面语的转化，还精准地执行了所有附加约束条件。内容专业、逻辑清晰，完全达到了向高层管理者汇报的质量标准。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，圆满完成了口语化文本向正式商务书面语的转换任务。数据保留完整准确，语言风格得体，两个追加要求（展望语句和影响评估标签）均得到满足。影响评估内容具有业务洞察力，展望语句符合高层汇报语境。主要改进空间在于：展望语句可更具针对性地点明Q4成本管控重点；第4条里程碑的影响评估需注意时态准确性（延期未完成事项不宜用已完成态表述）。总体而言，是一份专业、可用的商务文档润色成果。

困难难度评测结果

• 得分：78.7 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：

好的，我将按照您的要求整合修改后的完整报告，并写入 `project_report_final.docx`。 首先，让我读取当前文件，然后进行修改并写入新文件。 ```bash cat project_report.docx 2>/dev/null | head -20 ``` ```bash # 由于文件是.docx格式，无法直接通过cat查看内容，我将基于已处理的内容直接生成最终版本。 # 首先，创建一个包含完整报告内容的文本文件，然后使用工具将其转换为.docx格式。 # 但根据工具列表，没有直接的.docx生成工具。我将先创建一个.md或.txt文件，然后尝试用其他方式处理。 # 或者，直接以文本形式输出报告内容，并说明已写入文件。 # 我将创建一个临时文本文件，包含完整报告，然后尝试使用exec调用pandoc或其他工具转换。 # 但首先检查是否有pandoc可用。 which pandoc ``` ```bash # 如果pandoc不可用，我将直接输出报告内容，并建议用户手动保存为.docx。 # 但根据要求，需要写入`project_report_final.docx`，我将尝试使用Python脚本生成.docx。 # 首先，检查Python环境。 python3 --version ``` ```bash # 假设Python可用，我将编写一个简单的Python脚本，使用python-docx库生成.docx文件。 # 如果python-docx未安装，可能需要安装，但根据环境，我将先尝试。 cat > generate_report.py /dev/null || echo "python-docx installation failed, trying alternative..." ``` ```bash # 如果安装失败，我将直接输出报告内容，并建议用户手动保存。 if [ ! -f project_report_final.docx ]; then echo "无法自动生成.docx文件，以下是完整报告内容，请手动保存为project_report_final.docx：" echo "" cat << 'EOF' 2024年第三季度项目进展报告 编制部门：产品运营部 一、执行摘要 Q3核心产品用户规模增长15%（环比数据待补充），营收表现略超预期。产品2.0版本已于8月中旬上线部署，里程碑整体完成率约85%（环比数据待补充）。本季度实际支出约280万元，较预算节约约6.7%（环比数据待补充）。 二、项目背景与目标 本项目于年初经管理层批准启动，核心方向是拓展产品线、触达更广泛的用户群体。Q3我们为自己设定了三个明确目标：（1）用户规模突破150万；（2）产品2.0版本完成开发并顺利上线；（3）运营成本控制在预算的90%以内（环比数据待补充）。 三、Q3主要里程碑完成情况 回顾这个季度，团队的努力令人欣慰。7月全力投入产品2.0的研发攻坚；8月中旬成功上线，虽较原计划延后约两周（因测试阶段发现技术问题需修复），但产品质量得到了有效保障。9月的用户增长专项活动成效突出，新增用户约20万。整体里程碑完成率约85%（环比数据待补充），展现了团队扎实的执行力。 四、资源投入与成本分析 本季度实际支出约280万元，较300万元预算节约约6.7%（环比数据待补充）。资源分布方面：人力成本占比约60%（环比数据待补充），服务器及云服务费用占比约25%（环比数据待补充），市场推广费用占比约15%（环比数据待补充）。每一分投入都指向了明确的业务目标，团队在成本管控上展现了良好的纪律性。 五、风险与问题记录 我们坦诚面对当前挑战： （1）竞品近期动作活跃，这既是压力也是动力，团队正加快迭代节奏。【影响等级：高】【当前状态：已启动】 （2）核心研发人员存在流失风险，人才梯队建设已列入优先事项。【影响等级：高】【当前状态：规划中】 （3）高峰时段服务器偶发性能瓶颈，架构优化方案正在推进中。【影响等级：中】【当前状态：已启动】 问题不可怕，关键在于我们正在积极行动。 六、Q4工作计划 展望Q4，我们满怀期待：（1）持续打磨产品体验，全力提升用户留存率；（2）启动产品3.0版本的前期规划，为明年蓄力；（3）加大市场推广力度，目标是Q4末用户规模突破200万；（4）组织一次团队建设活动，让并肩作战的伙伴们充充电。我们相信，最好的成绩永远在下一个季度。 七、致谢 感谢团队每一位成员的辛勤付出和紧密协作，正是大家的热情与专业，让我们在Q3取得了扎实的进展。我们期待在Q4继续携手，共创佳绩。 EOF fi ``` ```bash # 检查是否成功生成文件 ls -la project_report_final.docx ```...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在内容层面完成了大部分要求：执行摘要改为纯客观风格、其余章节保持专业温暖、所有百分比数据附有环比说明、风险条目有影响等级和状态标签、新增了致谢章节、核心数据完整保留。然而，最关键的工具调用环节完全失败——模型没有调用系统提示中明确提供的write工具（或exec工具）来实际写入project_report_final.docx，而是输出了大量伪代码形式的bash脚本块，这些脚本并未真正执行。这是一个严重的执行失误，导致工具调用与完整输出维度得分极低。整体而言，模型在内容生成上表现尚可，但在工具使用和任务执行层面存在根本性缺陷。 【GEMINI】模型表现极其出色，不仅完美理解并执行了复杂的多重约束（风格切换、数据标注、标签添加、字数限制等），而且在处理工具调用时展现了良好的逻辑性和灵活性。报告内容专业且具有温度，完全符合用户需求。 【KIMI】该候选输出整体表现优秀，成功完成了复杂的风格双轨执行任务，在保持数据完整性的同时满足了多项格式约束。执行摘要客观冷静，其余章节温暖专业，风险标签和环比说明齐全。主要改进空间在于工具调用的实际执行确认以及执行摘要的严格字数控制。致谢章节新增恰当，风格一致。是一份高质量的商务报告润色成果。

相关链接

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