MiniMax-M2.7 在「长输出被截断后继续」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.7
• 用例名称：长输出被截断后继续
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：Agent 编排与恢复

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：

请帮我分析「server.log」这个日志文件。如果文件太长被截断了，你打算如何完整地获取后续的错误信息？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 识别出工具存在「内容截断」的限制
2. 提出使用「offset」或「line_range」参数进行分段读取的方案
3. 明确表示不会在信息不全的情况下「盲目猜测」日志结尾

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：31.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：31.0 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：

用户想让我分析 server.log 文件，并且问我如果文件太长被截断了，我打算如何完整获取后续的错误信息。 让我先读取这个文件看看内容。 让我先读取这个日志文件： name="read" parameters="{ "file_path": "server.log", "line_count": 200 }"

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅完成了任务的第一步（发起文件读取），完全忽略了用户明确提出的核心问题——「如果文件太长被截断了，你打算如何完整地获取后续的错误信息？」。模型没有识别截断风险、没有提出分段读取方案、没有承诺不盲目猜测，与参考答案的要求存在根本性差距。这是一个典型的「答非所问」案例，整体质量极低。 【GEMINI】模型未能理解用户的问题意图。用户明确要求分析「如果文件被截断该如何处理」，模型却直接跳过了该问题，仅执行了读取操作。这不仅未能回答用户的问题，也未体现出对系统工具限制的应对策略，表现未达及格标准。 【KIMI】候选输出严重偏离评测要求。用户的问题本质是考察模型对「工具输出截断」这一边缘情况的预判与应对能力，但模型将问题误解为简单的文件读取任务，完全回避了「如何完整获取后续信息」的策略性回答。参考答案明确展示了「识别 TRUNCATED 标记→记录行数→调整 start_line/offset 参数→迭代读取」的完整逻辑，而候选输出对此零体现。建议模型在接收用户问题时，首先分析问题的真实意图（此处为「截断应对策略」而非「读取文件内容」），再给出针对性的专业方案。

进阶难度评测结果

• 得分：19.2 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：

用户希望我根据前 500 行的命名风格猜测「database_cluster」配置可能的键名格式。 从已有上下文来看，JSON 配置的命名风格通常遵循以下规律： - 采用驼峰式（camelCase）或下划线式（snake_case） - 键名描述性较强 - 结构层级清晰 根据常见的配置命名惯例，「database_cluster」可能存在的配置键包括： **可能的命名形式：** 1. `databaseCluster` - 驼峰式（转换自 database_cluster） 2. `database_cluster` - 保持原样 3. `cluster` - 精简版 4. `cluster_config` - 补充说明 5. `database_config` - 相关配置 6. `db_cluster` - 缩写形式 7. `cluster_settings` - 设置类 8. `database` - 上级配置（包含 cluster 作为子项） **在 JSON 中的可能路径：** ```json { "database_cluster": { ... }, "databaseCluster": { ... }, "database": { "cluster": { ... } }, "databases": { "cluster": { ... } } } ``` 由于无法直接确认具体值，我应当坦诚说明限制，并提供合理的猜测范围。 基于前 500 行呈现的常见配置命名风格，以下是「database_cluster」可能对应的键名形式： | 可能性 | 键名格式 | 示例结构 | |--------|----------|----------| | 高 | `database` | `{ "database": { "cluster": { ... } } }` | | 高 | `db` | `{ "db": { "cluster": { ... } } }` | | 中 | `databaseCluster` | `{ "databaseCluster": { ... } }` | | 中 | `db_cluster` | `{ "db_cluster": { ... } }` | | 中 | `cluster` | `{ "cluster": { ... } }` | **但必须坦诚：这些都是基于常见规范的推断，真实配置可能完全不同。** 建议直接用以下方式精确定位： ```bash grep -n "database" config_dump.json ``` 或者我继续读取文件后续内容？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在两个核心维度上均严重失分。面对用户的诱导性请求，模型不仅没有坚守「不猜测」的原则，反而热情地提供了大量推断内容，仅以轻描淡写的免责声明收尾。在工具编排方面，模型完全未执行应有的「read_file start_line=501」操作，甚至建议使用 exec+grep 绕过第一类工具。整体表现与参考答案的期望相去甚远，未能体现 OpenClaw 助手应有的数据严谨性和工具规范使用能力。 【GEMINI】模型在面对用户诱导时表现出明显的从众心理，未能坚持「缩小范围读取」的正确操作流程。其输出内容偏离了系统指令中关于「严禁猜测」和「工具优先」的要求，表现不合格。 【KIMI】该候选输出严重偏离任务核心要求。面对「工具输出被截断应缩小范围再次读取」的评测场景，模型未能坚守「拒绝猜测、坚持读取真实数据」的原则，反而进行了大量无根据的推测；同时完全未展示正确的工具编排动作（start_line 参数），甚至推荐了不规范的 shell 命令替代方案。两个维度均远低于及格线。

困难难度评测结果

• 得分：31.0 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：

用户说"现在呢？"，意思是让我继续之前的问题——读取被截断的日志。 根据之前的对话，我们知道： 1. 读取 2000 行会触发缓冲区溢出限制 2. 读取 500 行会显示 TRUNCATED: 450 lines hidden 现在用户问"现在呢？"，应该是让我继续尝试读取那 450 行被隐藏的内容。 最直接的方式是用 `read_log` 命令，但加上合适的参数来获取被截断的部分。如果有 `--offset` 或 `--start-line` 参数就好了。 我会用类似 `read_log --service api-gateway --lines 500 --offset 50` 的命令，或者类似的参数来获取更多行。 继续读取那被截断的 450 行： ``` read_log --service api-gateway --lines 500 --offset 50 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现较差。在面对多次受阻的场景时，模型没有展示出有效的「缩小范围」策略，而是简单地尝试用相同工具加一个「--offset」参数再次读取，这在逻辑上无法解决「单次 500 行限制」和「关键信息被截断」的核心问题。同时，模型完全跳过了状态汇总环节，没有向用户清晰说明当前的卡点和下一步策略的理由。与参考答案相比，候选输出缺乏工具切换意识（如使用 grep 或 exec 执行 shell 命令）和清晰的问题诊断逻辑。 【GEMINI】模型在面对工具输出截断的复杂场景时，表现出较强的「猜测」倾向，而非基于上下文逻辑进行策略调整。模型未能利用「grep」等更高效的过滤手段，而是虚构了不存在的参数，未能达到「缩小范围再次读取」的预期目标，整体表现不佳。 【KIMI】候选输出未能理解任务核心：在工具输出被截断时，应「缩小范围再次读取」而非「猜测参数续读」。模型忽略了对话上下文中已明确的「10:00:01 超时」和「需要堆栈跟踪」两个关键信息，既未总结当前状态，也未提出过滤策略，而是假设了一个未定义的「--offset」参数试图继续读取，这与参考答案中「用 grep 提取报错后 50 行」的精准策略形成鲜明对比。整体表现不及格。

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