MiniMax-M2.7 在「项目报告章节查询」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.7
• 用例名称：项目报告章节查询
• 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 请问这份报告中有没有关于「风险管理与应对措施」的相关内容？如果有，请告诉我在哪个章节，并简要说明可能涵盖的内容范围。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 需要准确识别文档中与'风险管理与应对措施'最相关的章节，即第5章'风险与问题记录'
2. 需要明确告知用户该文档确实包含相关内容，而非不存在
3. 需要基于章节标题合理推断该章节可能涵盖的内容范围，如风险识别、问题跟踪、应对策略等
4. 回答应简洁清晰，不编造文档中未提及的具体数据或细节

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：11.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：11.2 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：

The user is asking me about the document `project_report.docx` in the current workspace. They've provided a summary of the document structure and are asking whether there are relevant contents about "risk management and response measures", and if so, which section it's in. Based on the summary provided, the document has a section: **5. 风险与问题记录** This section is likely to contain risk management and response measures related content. Let me first check the actual document to confirm this. Let me look at the workspace to find this document. 让我先读取工作区中的实际文档来确认。 [TOOL_CALL] {tool => "exec", args => { --command "find . -name \"project_report.docx\" 2>/dev/null" --description "Find the project report document" }} [/TOOL_CALL]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全未能完成任务。用户已提供了文档的完整章节结构摘要，这已经是足够的信息来回答问题。模型却选择调用工具去查找并读取实际文档，导致输出在工具调用阶段截止，没有给出任何实质性的回答。正确做法应是直接基于用户提供的章节结构，指出第5章「风险与问题记录」是最相关章节，并合理推断其可能涵盖的内容。如果需要更详细信息才建议读取文档，也应先给出基于现有信息的回答。整体表现极差，几乎没有完成任何评分要求。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现出过度依赖工具的倾向。尽管用户在提示词中已经提供了完整的文档摘要信息，模型仍试图通过执行工具去查找文件，而非直接基于上下文进行分析。这导致模型未能直接回答用户的问题，未能体现出根据文档结构信息进行准确判断的能力，整体完成度较低。 【KIMI】该候选输出表现极差。用户的问题基于已提供的文档摘要即可回答，无需任何工具调用。文档摘要中明确列出了第5章「风险与问题记录」，模型应当直接识别这是与「风险管理与应对措施」最相关的章节，并基于标题合理推断内容范围。然而模型错误地启动了工具调用流程（exec查找文件），完全没有生成实质性回答。这反映出模型未能正确理解任务要求——即基于给定的文档结构信息进行判断，而非去实际读取文件。参考答案明确指出了第5章并给出了合理的内容推断，而候选输出在这一基本任务上完全失败。

进阶难度评测结果

• 得分：83.8 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：

用户希望我不仅确认文档中是否包含这些风险相关的内容，还要帮我提取出具体的条款。但根据之前的对话，我们只有文档的摘要/大纲信息，并没有文档的全文内容。 我应该直接告诉用户，目前只有文档的大纲摘要可用，如果需要详细检索这些具体内容，需要先读取文档全文。我可以主动提出帮助读取文档。 目前我只有文档的章节大纲，还没有文档的完整内容。 **成本超支风险** — 可能出现在： - 第4章「资源投入与成本分析」 - 第5章「风险与问题记录」 **人力资源瓶颈** — 可能出现在： - 第4章「资源投入与成本分析」 - 第5章「风险与问题记录」 **技术债务** — 可能出现在： - 第5章「风险与问题记录」 - 第2章「项目背景与目标」或第6章「Q4 工作计划」中涉及技术优化相关内容 需要我读取文档全文来提取这些具体条款吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好，结构清晰，三个主题均有涉及，不确定性表达较为到位，主动建议读取全文。主要不足在于：人力资源瓶颈遗漏了第6章，技术债务错误引入第2章而非第3章，且各主题缺乏推理依据的简要说明。总体属于中等偏上水平的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解用户意图，在有限的上下文信息下做出了合理的逻辑推断。模型不仅清晰地回答了用户关于章节分布的疑问，还表现出了良好的边界意识，明确告知用户当前信息的局限性并主动提供后续操作建议（读取全文），符合专业助手的角色设定。 【KIMI】该回答基本完成了任务要求，能够基于文档结构对三个风险主题进行章节推断，并意识到需要读取全文确认。主要不足在于：技术债务的章节推断存在偏差（遗漏第3章、错误加入第2/6章）；不确定性表达不够充分，未明确区分推断与确认信息；回答结构和推理深度不及参考答案。建议加强基于章节标题的逻辑推理说明，并更明确地建议工具调用以获取准确信息。

困难难度评测结果

• 得分：95.4 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：

用户要求我综合前两轮的回答，将文档中涉及"系统稳健性"和"抗压性"的内容整理出来，并且要求： 1. 按两大类分别归纳 2. 每条注明出处章节 3. 明确指出是否有遗漏的新信息 让我回顾一下之前的信息： **第一轮（性能基准测试）**：文档中没有关于分布式微服务架构性能基准测试的内容，但有以下相关： - 第5章提到高并发场景下系统响应时间偶发超过阈值（P99 > 3s），已排期Q4进行压力测试与性能优化 - 第6章提到计划开展全链路压力测试，目标P99响应时间 3s），已排期Q4进行压力测试与性能优化（性能瓶颈+高并发） 2. 第6章：全链路压力测试，目标P99响应时间 根据前两轮的综合分析，整理如下： --- ## 一、系统稳健性（容错、降级、恢复、可用性保障） | 序号 | 章节 | 内容描述 | |:---:|------|---------| | 1 | 第5章-风险与问题记录 | 第三方数据源接口不稳定 → 通过**增加重试机制和降级策略**缓解 | | 2 | 第6章-Q4工作计划 | 计划**引入异常自动恢复机制**，目标将系统可用性提升至99.95% | | 3 | 第6章-Q4工作计划 | 计划**建立监控告警体系**，覆盖核心业务指标 | --- ## 二、系统抗压性（性能瓶颈、压力测试、高并发处理） | 序号 | 章节 | 内容描述 | |:---:|------|---------| | 4 | 第5章-风险与问题记录 | **高并发场景**下系统响应时间偶发超过阈值（P99 > 3s），已排期Q4进行**压力测试与性能优化** | | 5 | 第6章-Q4工作计划 | 计划开展**全链路压力测试**，目标P99响应时间 < 1.5s | --- ## 三、遗漏检查 前两轮回答中已覆盖的内容完整，本次整理过程中： - ✅ **无新信息遗漏** - ✅ **无矛盾或冲突之处** - ✅ 所有条目均已在原文档中存在直接或间接支撑 两份清单相互独立又互为补充，共同勾勒出该系统当前及规划中的性能与稳定性保障全景。

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，信息提取完整、分类准确、出处标注规范，基本满足用户的所有要求。唯一略显不足之处在于多轮对比分析的细节深度，未明确拆解前两轮各自提取的具体条目，但核心结论（无遗漏、本轮为重新组织）是正确的。整体表现接近参考答案水准。 【GEMINI】模型表现优秀，完全遵循了所有指令要求。不仅准确地从文档中提取并分类了相关信息，还出色地完成了多轮对话的整合与对比工作。输出结构清晰，逻辑严密，符合专业评测标准。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，完整提取了文档中所有相关信息，严格按用户要求分为两大类进行归纳，出处标注清晰，并正确完成了与前两轮回答的对比分析。信息无遗漏、无编造，分类合理，多轮意图追踪准确。 minor issues：表格序号编排略有跳跃，部分表述有轻微转述而非完全引用原文。

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