mimo-v2-pro 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-pro
• 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：94.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.2 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：

1. 项目概况 2. 项目背景与目标 3. 第三季度重点工作完成情况 4. 资源投入与费用概况 5. 问题与风险分析 6. 第四季度工作计划 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，格式约束执行严格，原意保留准确。主要不足在于第1条「项目概况」的定位不如「执行摘要」精准（执行摘要是报告首章的标准表述），以及个别标题在凝练度上略逊于参考答案。总体而言是一份合格且接近优秀的润色结果。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了从口语化到正式书面语的转换任务。不仅去除了所有非正式词汇，还通过专业术语（如「项目概况」「资源投入」「风险分析」）提升了文档的整体格调，且严格遵守了所有格式和字数限制。 【KIMI】候选输出整体质量良好，成功将口语化标题转为正式书面语，格式规范，语言得体。主要改进空间在第4点「资源投入与费用概况」可更精准对应「花了多少钱、投了多少人」的双重含义（建议「资源投入与成本分析」），以及第5点「问题与风险分析」可更完整涵盖「踩过的坑」的经验教训含义。其余标题转换准确，符合企业季度报告的专业要求。

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：

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，在约束执行、格式换行、内容保真和层级结构四个维度均表现优秀。模型准确理解了「仅对3.x.x层级恢复编号且编号与标题换行分隔」的核心要求，未出现误操作其他层级或修改标题措辞的情况，整体质量接近满分。 【GEMINI】模型完美遵循了所有约束条件，包括复杂的层级编号恢复、特定的换行格式以及对原有内容的严格保真，输出结果完全符合预期。 【KIMI】候选输出完全符合所有功能要求，精确地对3.x.x层级的6个子项恢复了三级编号且编号后正确换行，其余层级保持无编号，标题文字未做任何修改，层级缩进清晰。这是一个完美的输出结果。

困难难度评测结果

• 得分：90.9 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：

/home/user/sidebar_titles.md 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】候选输出整体质量较高，多轮指令追踪准确，标题润色专业得体，Markdown 格式基本规范。主要扣分点在于工具调用时文件路径使用了硬编码绝对路径而非工作区相对路径，以及为一级标题「七」额外添加了原编号标注（参考答案无此要求）。这些属于细节执行层面的偏差，不影响核心内容质量。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解并执行多轮复杂的指令变更，在保持严谨专业风格的同时，严格遵循了复杂的格式排版要求。输出结果逻辑清晰，完全满足任务需求。 【KIMI】模型在多轮指令变更中表现出色，最终输出的标题体系专业严谨、格式规范。主要扣分点在于第七章错误添加了原编号映射（一级标题不应有），以及附件标题与原意略有偏差。整体而言，该输出高质量完成了任务要求。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「章节标题口语转书面」
• 查看该模型的所有评测结果：mimo-v2-pro
• 浏览同维度的其他用例：「文档润色与优化」
• 返回排行榜首页