kimi-k2.5 在「项目报告概述问答」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：kimi-k2.5
  • 用例名称：项目报告概述问答
  • 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"milestone"在项目管理语境下是什么意思？另外，这篇《2024年第三季度项目进展报告》主要讲了哪些内容？请帮我归纳一下。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确解释 milestone 在项目管理语境下的含义
  2. 基于文档摘要信息，归纳出报告的主要内容和涵盖的核心方面
  3. 归纳内容需覆盖文档中的主要章节（如项目背景、里程碑完成情况、成本分析、风险记录、后续计划等）
  4. 语言表达清晰流畅，结构有条理

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 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：

## "Milestone" 在项目管理中的含义 在项目管理语境下，**milestone（里程碑）**指的是项目中的关键节点或重要事件，它标志着项目某个阶段的完成、重大成果的达成或重要决策点的到来。 **核心特点：** - **时间点属性**：里程碑代表一个具体时间点，而非持续时间段 - **零持续时间**：本身不包含工作量，仅作为标记 - **可衡量性**：通常关联具体的交付物或成果 - **进度参照**：用于衡量项目是否按计划推进 **常见例子**：需求评审通过、原型设计完成、开发阶段结束、测试验收通过、产品正式上线等。 --- ## 《2024年第三季度项目进展报告》内容归纳 根据文档摘要的章节结构，这份报告的主要内容包括： | 章节 | 核心内容 | |------|----------| | **1. 执行摘要** | 报告的总体概述，提炼 Q3 关键成果和整体状态 | | **2. 项目背景与目标** | 项目的基本情况、立项背景及预期目标说明 | | **3. Q3 主要里程碑完成情况** | 第三季度关键节点的达成状态，包括已完成的里程碑及偏差分析 | | **4. 资源投入与成本分析** | 人力、资金等资源的实际投入情况与预算对比 | | **5. 风险与问题记录** | Q3 期间遇到的风险、问题及其应对措施 | | **6. Q4 工作计划** | 下一季度的工作重点、待完成里程碑及资源配置计划 | | **7. 附件** | 支撑上述内容的数据、图表等详细材料 | **总结**：这是一份标准的季度项目汇报文档，用于向管理层全面展示 Q3 项目执行情况（成果、成本、风险），并规划 Q4 工作方向。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀，对 milestone 的解释专业且有深度，文档归纳覆盖全面，表达结构清晰有序。整体质量高于参考答案，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了用户的问题，还在术语解释中增加了专业维度的补充，在文档归纳中采用了结构化的表格形式，极大地提升了信息的可读性。整体输出质量极高，完全符合任务要求。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，在术语解释上比参考答案更加详尽专业，文档归纳完整且结构化程度高，表达清晰有条理。是一份高质量的生成结果。

进阶难度评测结果

  • 得分：96.0 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：

根据报告内容，具体解答如下： **1. 成本超支金额** - 实际直接成本约 **280万元**，较预算超支 **5%** - 按此推算，预算约为 266.67 万元（280÷1.05），**超支金额约 13.33 万元**（或按280万的5%倒推，超支金额约为13.3万元） **2. 未修复漏洞情况及处理安排** - **剩余数量**：Q3结束时还有 **16项** 未修复漏洞 - **风险等级**：均为**低危漏洞**（文档第3节明确说明） - **处理安排**：纳入 **Q4计划**，具体安排在 **10月份** 完成修复（文档第6节："10月：完成剩余16项低危漏洞修复"）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完整覆盖了三个参考答案的核心要点：成本超支金额推算准确（13.33万元）、剩余漏洞数量及等级明确（16项低危）、Q4处理安排清晰（10月完成）。回答结构分明，引用原文有据，计算逻辑透明，整体质量较高。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了所有评测要求。在处理计算逻辑时表现稳健，对文档内容的理解与跨章节信息关联非常准确，回复格式规范，易于阅读。 【KIMI】该候选输出质量优秀，准确完成了所有功能要求。成本计算正确，漏洞数量和处理安排无误，且严格基于文档内容未引入外部假设。表达上结构分明、重点突出，整体表现符合专业AI助手标准。

困难难度评测结果

  • 得分：17.6 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：

[调用工具 read: project_report.docx] 我现在重新整理文档内容并输出到新文件中。 [调用工具 write: quarterly_summary.md]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出几乎是空输出，仅包含两行工具调用声明（read 和 write），没有展示任何实质性的处理结果。用户在最后一轮提出了复杂的多步骤要求（保留英文摘要、翻译并合并风险项、表格新增关联列、写入quarterly_summary.md），候选模型完全未能完成这些任务，输出质量极差，远低及格线。 【GEMINI】模型在本次任务中表现不佳。尽管模型识别了需要调用 write 工具，但其输出内容仅为工具调用指令，完全没有包含用户要求的三个部分（英文摘要、合并后的风险项、关联表格）的实际内容。模型未能完成任务交付，属于严重的执行失败。 【KIMI】该候选输出属于严重的任务失败。模型在对话上下文中已经生成了完整的中间内容（英文摘要、中文风险项、Q4表格），但在最终执行用户指令时，仅输出了工具调用标记而没有实际内容。这可能是模拟环境中的输出截断或生成失败，但从评测角度，必须依据实际可见的候选输出进行评分。用户明确要求「最终把这三个部分整合输出到一个新文件 quarterly_summary.md 中」，而候选输出完全没有完成这一核心任务，所有关键要求均未兑现。

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