mimo-v2-flash 在「报告段落深度润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-flash
• 用例名称：报告段落深度润色
• 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 请对以下「执行摘要」段落进行深度润色，使其更加专业、简洁、书面化，语言风格要正式严谨，适合提交给公司高层阅读： "这个季度我们团队干了很多事情，基本上把之前定的目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概23%，偏差不是很大。成本方面控制的还行，没有超出预算太多。不过有几个风险点需要注意一下，比如说供应商那边交付老是延迟，还有就是核心开发人员流动性比较高，这个问题挺头疼的。下个季度我们打算继续推进产品迭代，争取把用户体验再提升一个档次。"

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 将口语化表达全部转换为正式书面语
2. 保留原文所有关键信息点：用户量增长23%、成本控制、供应商交付延迟、核心人员流动、Q4产品迭代计划
3. 润色后的文本语言风格应严谨专业，适合高层汇报场景
4. 消除口语词汇如"干了很多事情""搞定""还行""挺头疼的"等
5. 润色后段落结构清晰，逻辑连贯

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：

[[reply_to_current]] 执行摘要 本季度，团队高效推进各项任务，全面达成既定目标。用户规模稳步增长，较上季度提升约23%，增长趋势符合预期。成本管控成效显著，整体支出未超出预算范围。当前需重点关注以下风险：一是供应商交付周期存在延迟现象；二是核心开发人员流动性偏高，对项目稳定性构成潜在挑战。下一季度，团队将持续深化产品迭代，着力优化用户体验，推动产品价值进一步提升。

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，全面完成了深度润色任务。所有口语化表达均被替换为专业书面语，关键信息点完整保留，语言风格严谨正式，结构层次分明，完全适合提交给公司高层阅读。与参考答案相比，表述略有差异但质量相当，部分措辞（如「成本管控成效显著」）甚至比参考答案更为有力。唯一小瑕疵是输出中保留了系统回复标签，但不影响实质内容质量。 【GEMINI】模型表现优秀，完美完成了深度润色任务。不仅精准地将口语转化为高层汇报所需的专业书面语，还保持了极高的信息完整度，逻辑严密，风格得体，完全符合评测要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，成功将口语化文本转化为正式书面语，完整保留所有关键信息，语言风格适配高层汇报场景。结构清晰、用词专业，仅在「提升一个档次」的转换上可更贴近原意的用户体验侧重。整体达到高质量润色标准。

进阶难度评测结果

• 得分：49.7 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：

好的，我将针对不同语境调整“偏差”的表达，优化后的内容如下： 【执行摘要】 本季度项目整体推进态势良好，既定目标基本达成。团队在资源较为紧张的条件下，积极应对多重挑战，**总体进展**控制在可接受范围以内。但部分模块的实际进度与预期**存在差距**，后续需加大推进力度，确保按计划收敛。 【Q3 主要里程碑完成情况】 核心功能模块的开发工作已基本完成，测试阶段所发现的缺陷均已修复。用户端体验优化取得显著进展，用户反馈积极正面。跨部门协作方面，因沟通机制尚待完善，导致个别任务出现延期情况。 【风险与问题记录】 当前首要风险在于人力资源不足，叠加Q4新增需求的上线计划，项目交付压力较为突出。此外，供应商交付环节亦**存在不足**，对整体推进节奏产生了一定影响。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在形式上完成了对3处「偏差」的替换，并通过加粗标注了改动位置，但整体质量偏低。主要问题有三：一是第1处替换词「总体进展」语义错误，逻辑不通；二是第3处替换词「存在不足」语境适配不够精准；三是完全缺少替换前后的对照说明和选词理由，不满足任务对「修改说明清晰度」的要求。仅第2处替换「存在差距」较为合理。整体表现低于及格水平。 【GEMINI】模型完成了对「偏差」一词的替换任务，但在选词的精准度上表现一般，特别是第一处修改导致逻辑语义受损。最主要的问题在于完全忽略了「给出替换前后对照说明」的指令，导致交互体验不佳，未达到预期的辅助审阅效果。 【KIMI】模型表现未达及格水平。主要问题：1）遗漏1处「偏差」未处理；2）第一处替换改变原意，将「偏差」误改为「进展」；3）第三处「不足」与原文「偏差」语义不符；4）完全未提供修改对照说明和选词理由。作为深度润色后的二次优化任务，模型在精准识别、语境适配和说明清晰度方面均有明显不足。

困难难度评测结果

• 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：

我来修改摘要并写入文档。 首先读取文档原文，然后进行修改。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在接收到明确的润色及写入指令后，仅给出了一个空洞的计划回复，未能执行任何实际的文本处理工作，也未调用工具，导致任务彻底失败。表现极差。 【KIMI】候选输出严重不合格。模型仅输出了一句行动意图说明，未生成任何实际润色内容，未调用任何工具，完全未响应用户的核心要求（生成最终版并写入文档）。这可能是由于模型在生成过程中被截断，或未能正确理解任务要求。从输出内容来看，模型似乎计划先读取文档再修改，但用户已经在对话上下文中提供了完整的原文和修改要求，模型应当直接生成最终版本并执行写入操作，而非停留在计划阶段。所有评分维度均无有效内容可评估，得分为0。 【CLAUDE】候选输出为系统级错误信息（provider=xiaomi, model=mimo-v2-flash, HTTP 400 Param Incorrect），模型推理调用失败，未产生任何有效输出。所有评分维度均为0分。这是一次完全失败的模型调用，与任务要求完全不符，无法对其能力进行任何有效评估。

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