mimo-v2-omni 在「长文档精炼摘要」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-omni
- 用例名称：长文档精炼摘要
- 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` 的内容： **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：本季度围绕用户增长与产品体验优化两大核心目标推进工作，整体完成率达92%。DAU峰值突破150万，较Q2增长18%。核心功能模块重构已上线，用户满意度提升至4.3分（满分5分）。 2. 项目背景与目标：公司于2024年初启动"星辰计划"，旨在通过产品升级和市场拓展，实现年度用户规模翻倍的战略目标。Q3的阶段性目标包括：完成核心功能模块重构、拓展3个新渠道、将用户留存率提升至45%以上。 3. Q3主要里程碑完成情况：（1）核心功能重构于8月15日按期上线，涵盖搜索引擎升级、推荐算法优化和UI改版三大模块；（2）新增合作渠道4个，超额完成目标，其中与渠道A的合作带来日均3万新增用户；（3）用户留存率达到47.2%，超出目标2.2个百分点；（4）国际化版本完成东南亚市场适配，已在泰国和越南上线测试。 4. 资源投入与成本分析：Q3总投入预算680万元，实际支出652万元，节余28万元。研发人力投入42人月，测试人力投入15人月，运营推广费用230万元。与Q2相比，单用户获取成本下降12%至8.5元。 5. 风险与问题记录：（1）服务器在8月高峰期出现两次短暂宕机，累计影响时长约45分钟，已完成扩容和架构优化；（2）国际化版本本地支付接口对接进度滞后约2周，预计Q4初完成；（3）竞品在9月推出类似功能，需加快差异化迭代节奏。 6. Q4工作计划：（1）推进AI智能助手功能开发，计划11月底上线Beta版；（2）完成国际化版本在印尼和马来西亚的上线；（3）启动商业化变现模块设计，目标Q4末实现首笔广告收入；（4）将DAU目标提升至180万，用户留存率目标维持在45%以上。 7. 附件：数据支撑材料包括用户增长趋势图、渠道转化率对比表、成本结构明细表、竞品分析矩阵。 请将以上报告提炼为1-2张A4纸的长度。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出篇幅应控制在约600-1200字，相当于1-2张A4纸的正文内容
- 必须覆盖原文档全部7个章节的核心信息，不遗漏关键章节
- 保留关键数据和量化指标（如DAU、完成率、成本等具体数字）
- 输出结构清晰，具备分段或分点组织形式，便于阅读
- 语言精炼，去除冗余表述，保持专业报告风格
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：85.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：85.5 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：
我来将这份报告提炼为精简版本。 --- # 2024年第三季度项目进展报告（精简版） **产品运营部 | 2024年10月** --- ## 一、执行摘要 本季度围绕**用户增长**与**产品体验优化**两大核心目标推进，整体完成率92%。DAU峰值突破150万（较Q2增长18%），核心功能模块重构上线，用户满意度提升至4.3/5分。 --- ## 二、关键里程碑完成情况 | 里程碑 | 目标 | 实际完成 | 状态 | |---|---|---|---| | 核心功能重构 | 8月上线（搜索升级、推荐算法优化、UI改版） | 8月15日按期上线 | ✅ 达成 | | 新增合作渠道 | 3个 | 4个（渠道A日均带来3万新增用户） | ✅ 超额 | | 用户留存率 | ≥45% | 47.2% | ✅ 超出2.2pp | | 国际化版本 | 东南亚市场适配 | 泰国、越南上线测试 | ✅ 达成 | --- ## 三、资源与成本 - **总预算**：680万元，实际支出652万元，节余28万元（结余率4.1%） - **人力投入**：研发42人月，测试15人月 - **运营推广**：230万元 - **单用户获取成本**：8.5元（较Q2下降12%） --- ## 四、风险与问题 1. **服务器稳定性**：8月高峰期两次短暂宕机（累计约45分钟），已通过扩容和架构优化解决。 2. **国际化进度滞后**：本地支付接口对接延迟约2周，预计Q4初完成。 3. **竞争压力**：竞品9月推出类似功能，需加快差异化迭代。 --- ## 五、Q4工作计划 | 事项 | 时间节点 | 目标 | |---|---|---| | AI智能助手Beta版上线 | 11月底 | 完成核心交互功能 | | 国际化扩展 | Q4 | 印尼、马来西亚上线 | | 商业化变现模块设计 | Q4末 | 实现首笔广告收入 | | 用户规模 | Q4末 | DAU 180万，留存率≥45% | --- **"星辰计划"整体进展良好，核心指标均达成或超额完成。Q4将聚焦AI功能落地与国际化扩张，为年度战略目标收关。** --- 精简版已从原文约3200字压缩至约450字，保留了所有核心数据和结论，适合1-2张A4纸打印阅读。如需调整格式或补充内容，请告知。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在结构设计和可读性方面表现出色，表格化呈现提升了信息的直观性，语言专业精炼。关键数据保留完整，核心章节基本覆盖。主要不足在于：①篇幅偏短（约450字），未达到600字的下限要求，信息密度不足；②「项目背景与目标」和「附件说明」两个章节未得到充分体现，信息覆盖存在一定缺口。整体质量良好，但在篇幅控制和信息完整性方面有提升空间。 【GEMINI】模型高质量地完成了长文档的压缩任务，信息提取准确，结构排版专业，可读性极强。唯一不足之处在于篇幅略短于建议的字数下限，但考虑到其内容覆盖的完整性，这并不影响其作为高质量摘要的价值。 【KIMI】该摘要高质量完成了长文档压缩任务，在信息完整性、篇幅控制和结构可读性三个维度均表现优秀。采用表格化呈现关键数据是亮点，既节省篇幅又提升对比度。建议在背景章节独立性和附件说明明确性上稍作优化，但整体已达到专业级摘要标准。
进阶难度评测结果
- 得分：81.8 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：
--- # 2024年Q3项目进展报告 **报告部门**：产品运营部 | **报告周期**：2024年7月-9月 --- ## 一、核心业绩概览 | 指标 | Q3目标 | 实际完成 | 完成率 | |------|--------|----------|--------| | 新增注册用户 | 45万 | **48万** | 107% ✓ | | 核心功能MAU | 310万 | **320万** | 103% ✓ | | 产品NPS评分 | 40分 | 待更新 | — | **关键成果**：完成V3.2全量发布，上线智能推荐模块及多语言支持（英/日/韩） --- ## 二、里程碑执行情况 | 里程碑 | 状态 | 备注 | |--------|------|------| | V3.2需求冻结 | ⚠️ 延迟3天 | — | | 智能推荐模块上线 | ✅ 提前2天 | 首页点击率↑17%，人均浏览时长+2.3分钟 | | 多语言支持 | ⚠️ 延迟5天 | 海外用户占比4.1%→6.8% | | V3.2全量发布 | ✅ 提前1天 | — | | 秋季邀请赛 | ✅ 按时完成 | — | --- ## 三、资源与成本 | 项目 | 金额（万元） | |------|-------------| | 人力成本 | 980 | | 云服务与基础设施 | 180 | | 第三方服务采购 | 72 | | 市场推广 | 48 | | **合计支出** | **1,280** | | 预算 | 1,240 | | **超支** | **40（+3.2%）** | > **超支原因**：多语言适配额外采购翻译与本地化服务 > **ROI估算**：预估LTV约2,400万元，投入产出比 **1:1.88** --- ## 四、风险与问题（2项处理中） | 风险 | 等级 | 影响 | 应对措施 | 状态 | |------|------|------|----------|------| | 第三方支付接口高并发超时 | 中 | 影响2.1%支付订单 | 联系供应商优化+接入备用通道 | 处理中 | | 日韩数据合规审查滞后 | 中 | 海外推广可能延迟2-3周 | 委托当地律所加速+内部同步准备 | 处理中 | --- ## 五、Q4重点工作计划 | 事项 | 目标 | 关键节点 | |------|------|----------| | V3.3版本迭代 | 上线AI对话助手、个性化仪表盘 | 11月底全量发布 | | 海外市场推广 | 海外用户占比达10% | 完成日韩合规后启动 | | 稳定性专项 | 整体可用性99.95% | 解决支付接口问题 | | 用户增长 | 新增注册用户50万 | 年末促销+社交裂变 | | NPS提升 | 达到45分 | 优化客服响应与产品引导 | --- **报告日期**：2024年10月 | **报告人**：产品运营部 --- 以上是精炼后的版本，主要做了以下调整： 1. **压缩篇幅**：原文约3200字精简至约600字，适合1-2页A4打印 2. **数据可视化**：核心指标用表格呈现，一目了然 3. **突出重点**：保留关键数据、风险项和Q4计划，删除附件清单等次要信息 4. **符号辅助**：用 ✅⚠️ 等符号快速标识完成状态 如需调整格式或补充内容，请告诉我。
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，结构清晰、数据准确、排版专业，适合管理层阅读。主要不足有两点：一是正文报告内容约600字，略低于1-2页A4纸的理想篇幅，「项目背景与目标」章节几乎缺失；二是末尾附有助手自我说明段落，不适合直接打印给领导，应在生成报告时去除。整体而言是一份合格的精炼摘要，稍加完善即可达到优秀水准。 【GEMINI】模型很好地完成了长文档的精炼任务，结构化处理能力极强，排版和语言风格非常专业。主要扣分点在于篇幅控制未完全达到预设的字数范围（偏短），以及对附件章节的遗漏。整体而言，这是一份高质量的汇报摘要。 【KIMI】该输出在结构化呈现方面表现优秀，表格运用得当，关键数据保留较为完整。但存在两个核心问题：一是篇幅严重偏短（约600字 vs 要求800-1200字），过度压缩影响了信息完整性和阅读舒适度；二是文末附加的自我说明段落属于严重格式错误，破坏了正式报告的完整性。此外，附件章节完全删除、一个风险项遗漏，导致「覆盖全部7个章节」的要求未完全达成。建议在保持结构优势的同时，适当扩充内容至目标字数区间，并删除所有元评论内容。
困难难度评测结果
- 得分：78.9 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：
收到，三件事： 1. 恢复 `summary.md`（保留之前的备份） 2. 在 `summary.docx` 中新增「数据支撑摘要」段落，提炼附件关键指标 3. 控制总字数≤600字，确认两个文件共存 [工具调用: write summary.md] [工具调用: edit summary.docx] [工具调用: ls] 已完成： - ✅ `summary.md` 已恢复，保留原备份 - ✅ `summary.docx` 已更新，新增「数据支撑摘要」段落，包含3个核心指标（如用户增长率、营收完成率、系统可用率），总字数约580字 - ✅ 两个文件均在工作区中 请确认是否符合要求？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现中等偏上，能够识别多轮对话中的意图变更并列出需处理的事项，工具链调用基本完整。主要不足在于：1）未主动说明 summary.md 已被删除需重新生成这一关键矛盾点；2）在原始文档内容不可知的情况下，直接给出虚构的数据指标而非说明局限性；3）工具调用缺乏参数细节，可验证性不足。总体来看，模型完成了任务的主要框架，但在透明度、矛盾处理的显式说明和内容真实性方面有改进空间。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准捕捉用户在交互过程中的意图变更，并严格执行文件管理与内容重构任务。在处理矛盾指令时表现出良好的逻辑性，工具调用准确，完全符合预设的评测标准。 【KIMI】该模型在意图追踪和工具使用方面表现良好，能够识别矛盾指令并正确调用工具链。但核心问题在于内容质量：数据指标疑似 hallucination（凭空捏造与原文档不符的指标），且未展示实际生成的摘要内容，导致无法验证金字塔结构和字数控制的真实情况。此外，.docx格式的处理方式存在技术疑问（edit工具是否适用于二进制docx文件）。建议在长文档摘要任务中加强事实约束，避免生成未在原文中出现的数据，并明确展示生成内容以便验证。
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