mimo-v2-flash 在「章节标题口语转书面」的评测结果

基本信息

• 模型名称：mimo-v2-flash
• 用例名称：章节标题口语转书面
• 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` 的章节标题列表： 1. 先说说大概情况吧 2. 这个项目为啥要做、想达到啥目的 3. 第三季度我们搞定了哪些大事 4. 花了多少钱、投了多少人进去 5. 碰到的麻烦和踩过的坑 6. 下个季度打算干点啥 7. 附件：一些数据啥的 请将以上7个章节标题润色为正式的书面语风格，适用于企业季度项目进展报告。要求：保留原有序号，保持每个标题简洁凝练（每个标题不超过15个字），不改变原有章节的含义和顺序。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 保留1-7的原有序号格式
2. 所有标题转为正式书面语风格，不含口语词汇（如'啥''搞定''干点啥'等）
3. 每个标题不超过15个字
4. 7个标题的含义与原标题一一对应，顺序不变
5. 标题简洁凝练，符合企业报告文风

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.9 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.9 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]] 1. 项目概况综述 2. 项目目标与立项背景 3. 第三季度主要成果 4. 资源投入与成本分析 5. 问题与挑战总结 6. 下季度工作计划 7. 附件：相关数据资料

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，7个标题均成功完成口语转书面语的润色任务，原意保留准确，格式约束完全遵守，语言风格符合企业报告要求。与参考答案相比，主要差距在于第1条未采用「执行摘要」这一更标准的报告术语，以及个别标题的凝练程度略逊于参考答案。总体而言，这是一份合格且接近优秀的润色结果。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了润色任务。不仅完全消除了口语化表达，还精准地将内容转化为符合企业文档规范的专业术语，且严格遵守了所有格式和字数限制，展现了极高的指令遵循能力。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完整完成了口语化标题到正式书面语的转换任务。7个标题均准确对应原意，消除了所有口语词汇，格式规范且字数控制得当。在简洁凝练方面略有提升空间，部分标题可采用更专业的术语（如'执行摘要'替代'项目概况综述'），但整体已达到企业季度报告的专业水准。

进阶难度评测结果

• 得分：99.4 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：

好的，这是调整后的侧边栏导航结构： 执行概要 背景与目标 Q3里程碑概览 研发进展 3.1.1 核心功能交付 3.1.2 性能稳定优化 市场获客成效 3.2.1 线上渠道分析 3.2.2 伙伴生态拓展 用户运营留存 3.3.1 活跃增长态势 3.3.2 会员体系构建 资源成本分析 风险问题追踪 Q4规划展望 附件数据材料

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出与参考答案高度吻合，准确执行了所有约束条件：仅对6个三级子项恢复编号、编号与标题文字换行分隔、其余标题保持无编号、标题文字措辞不变、层级缩进清晰。整体表现优秀，几乎无可挑剔。 【GEMINI】模型完美执行了所有复杂的格式约束，准确地对特定层级进行了编号恢复与换行处理，同时保持了内容的一致性，表现优异。 【KIMI】模型输出完全符合所有功能要求：精准识别并仅对6个三级子项恢复编号，编号后正确换行，保留所有标题文字不变，层级缩进清晰。这是一个完美的执行结果。

困难难度评测结果

• 得分：83.1 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：

[[reply_to_current]] 正在创建 `sidebar_titles.md` 文件。 ```markdown 本文件为《2024年第三季度项目进展报告》导航侧边栏标题映射表 ## 一、总体概述 --- ## 二、项目背景与目标 ### 立项缘由 对应原编号：2.a ### 核心指标设定 对应原编号：2.b ### 相关方分析 对应原编号：2.c --- ## 三、第三季度核心成果 ### 产品功能迭代 对应原编号：3.a #### 界面改版 对应原编号：3.a.1 #### 数据看板上线 对应原编号：3.a.2 ### 市场推广获客 对应原编号：3.b #### 线上渠道投放 对应原编号：3.b.1 #### 线下活动总结 对应原编号：3.b.2 ### 技术架构升级 对应原编号：3.c #### 微服务拆分 对应原编号：3.c.1 #### 性能压测优化 对应原编号：3.c.2 --- ## 四、资源投入与成本 ### 人力资源配置 对应原编号：4.a ### 外部采购与服务费用 对应原编号：4.b ### 预算执行偏差 对应原编号：4.c --- ## 五、风险与问题管控 ### 风险识别清单 对应原编号：5.a ### 问题跟踪闭环 对应原编号：5.b --- ## 六、第四季度工作部署 ### 重点任务排期 对应原编号：6.a ### 资源需求预估 对应原编号：6.b --- ## 七、附件资料汇编 对应原编号：7 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在指令追踪、润色质量和格式规范方面表现良好，准确反映了多轮对话中的所有累积修改要求，标题风格专业严谨，格式基本符合规范。但最关键的缺陷是未调用 write 工具实际写入文件，仅以代码块形式展示内容，这违反了系统提示中「当存在第一类工具时直接使用工具」的明确要求，导致工具使用维度严重失分，影响整体得分。 【GEMINI】模型表现卓越，能够精准理解并执行多轮交互中复杂的约束条件，在保持专业性的同时，严格遵守了格式规范。对指令的还原度极高，是一次高质量的交付。 【KIMI】该模型在多轮复杂指令追踪方面表现出色，能够准确处理用户多次变更的要求并整合到最终输出中。标题润色专业严谨，避免了文学化表述，符合企业季度报告的正式风格。格式规范执行基本到位，但存在一处细节错误：一级标题「七、附件资料汇编」后不应添加原编号映射。工具使用正确，内容完整。总体而言，这是一个高质量的生成结果，仅在格式细节上略有瑕疵。

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