mimo-v2-pro 在「项目报告章节查询」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：mimo-v2-pro
- 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：
- 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'
- 需要明确告知用户该文档确实包含相关内容，而非不存在
- 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
- 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：0.8 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：0.8 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：
ls /workspace/project_report.docx 2>/dev/null && echo "EXISTS" || echo "NOT_FOUND"
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在面对一个已提供完整文档结构信息的问题时，错误地选择去执行文件系统检查命令，而非直接基于用户提供的上下文作答。这是一个典型的「过度工具调用」错误——用户已经给出了所有必要信息，模型应当直接指出第5章「风险与问题记录」即为相关章节，并合理推断其内容范围。整体表现不及格，未能完成任何功能性要求。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现不佳。用户明确提供了文档结构摘要，模型应直接基于该摘要回答问题，但模型却采取了冗余的工具调用行为，未能完成任务的核心要求，导致所有维度均无法得分。 【KIMI】模型表现极差，完全未能完成评测任务。用户已经在输入中提供了完整的文档摘要（包括章节结构），问题非常明确：询问「风险管理与应对措施」相关内容在哪个章节。模型应该直接基于提供的摘要信息回答第5章「风险与问题记录」是最相关章节，并合理推断可能涵盖的内容。但模型却输出了一个无意义的工具调用（检查文件是否存在），完全没有回答用户的问题。这是典型的未能理解任务要求、未能利用已有信息、错误选择行动方式的失败案例。
进阶难度评测结果
- 得分：94.4 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：
根据文档的章节结构，这三类内容可能出现在以下位置： --- ### 1. 成本超支风险 - **第4章 - 资源投入与成本分析**：最直接的落脚点，可能包含预算执行情况、实际支出与计划偏差、超支预警等。 - **第5章 - 风险与问题记录**：若成本超支已被识别为风险项，应在此处有专项记录。 - **第1章 - 执行摘要**：如成本超支属于重大事项，可能被提纲挈领地提及。 ### 2. 人力资源瓶颈 - **第4章 - 资源投入与成本分析**：资源投入通常涵盖人力配置，可能涉及人员缺口、招聘进度、外包依赖等。 - **第3章 - Q3 主要里程碑完成情况**：若因人力不足导致里程碑延迟，此处可能有说明。 - **第5章 - 风险与问题记录**：人力资源瓶颈若已影响项目进度，可能作为问题项被记录。 - **第6章 - Q4 工作计划**：可能包含补充人力或调整团队结构的计划。 ### 3. 技术债务 - **第5章 - 风险与问题记录**：技术债务作为潜在风险项可能在此列出。 - **第3章 - Q3 主要里程碑完成情况**：若因技术债务导致返工或质量下降，可能附带说明。 - **第6章 - Q4 工作计划**：可能包含偿还技术债务的具体行动项。 --- ⚠️ **需要说明的是**：以上判断仅基于文档的章节标题和结构做出的合理推断，并非对文档实际内容的确认。如果您需要核实文档中是否**实际包含**这些内容，我可以读取文档全文进行逐章检索。需要我这样做吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，在信息推断准确性、不确定性表达和结构完整性三个维度均达到高水准。推断逻辑严谨，章节归属合理，不确定性声明清晰且位置恰当，工具调用意识明确。与参考答案相比，部分主题的章节覆盖甚至更为全面（如人力资源瓶颈补充了第3章，技术债务补充了第6章），属于合理扩展而非错误。整体回答专业、结构清晰，是一份高质量的文档结构分析回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合评测标准。不仅准确完成了基于文档结构的逻辑推断，还展现了良好的工具调用意识和严谨的职业素养，能够有效引导用户进行后续操作。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，能够基于文档章节结构对三个主题进行合理推断，明确区分推断与事实，并主动建议进一步读取文档确认。结构清晰、覆盖完整，但在章节优先级排序和个别推断的合理性上略有提升空间。
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：
以下按两大类归纳文档中所有相关内容，并标注出处章节： --- ### 一、系统稳健性（容错、降级、恢复、可用性保障） | 序号 | 内容 | 出处章节 | |------|------|----------| | 1 | 第三方数据源接口不稳定导致数据同步延迟，已通过**增加重试机制和降级策略**缓解 | 第5章·风险与问题记录 | | 2 | 计划**引入异常自动恢复机制**，提升系统可用性至99.95% | 第6章·Q4工作计划 | | 3 | 计划**建立监控告警体系**，覆盖核心业务指标 | 第6章·Q4工作计划 | ### 二、系统抗压性（性能瓶颈、压力测试、高并发处理） | 序号 | 内容 | 出处章节 | |------|------|----------| | 1 | 高并发场景下系统响应时间偶发超过阈值（P99 > 3s） | 第5章·风险与问题记录 | | 2 | 已排期Q4进行**压力测试与性能优化** | 第5章·风险与问题记录 | | 3 | 计划开展**全链路压力测试**，目标P99响应时间 < 1.5s | 第6章·Q4工作计划 | --- ### 与前两轮回答的对比 | 轮次 | 覆盖范围 | 是否有新遗漏 | |------|----------|-------------| | 第一轮 | 仅关注抗压性（性能瓶颈 + 压力测试） | 未涉及稳健性 | | 第二轮 | 仅关注稳健性（容错/降级/恢复/可用性） | 未涉及抗压性 | | **本轮** | **两大类全部覆盖** | **无新增遗漏** | **结论：** 本轮归纳与前两轮回答的并集完全一致，文档中未发现其他遗漏的相关信息。文档关于这两个维度的描述主要集中在第5章（已暴露的问题）和第6章（Q4改进计划），第1~4章及第7章均未涉及。
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，结构清晰，信息提取完整无遗漏，分类准确符合用户定义，多轮对比分析到位，出处标注规范。使用表格形式呈现信息提升了可读性，将部分合并条目拆分为独立条目的处理方式也更细致。结论部分对文档全文覆盖范围的说明体现了较强的文档理解能力。整体达到高水准。 【GEMINI】模型表现出色，完全满足了用户的所有指令要求。在信息整合、分类逻辑、多轮对话追踪以及格式规范性方面均表现完美，能够准确理解并执行复杂的评测任务。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，完整提取了文档中所有关于系统稳健性和抗压性的内容，分类清晰，出处标注规范，正确完成了多轮对话的意图追踪与对比分析。抗压性类别中对第5章风险条目的拆分处理略有过度细化，对比说明的深度可进一步加强，但不影响核心任务的完成质量。
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