MiniMax-M2.1 在「本地资料转 5 页汇报」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.1
• 用例名称：本地资料转 5 页汇报
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：PPT 与汇报生成

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：

请读取本地文件「/docs/annual_report_2023.txt」，并基于此生成一份 5 页的「年度业务总结」汇报提纲，要求包含每页的标题和核心要点。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 必须明确提及读取「/docs/annual_report_2023.txt」的操作意图
2. 产出的汇报结构必须严格为 5 页
3. 每页必须包含「标题」和「核心要点」两个部分
4. 内容需符合「年度业务总结」的主题逻辑

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：22.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：22.2 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：

用户要求我读取本地文件 "/docs/annual_report_2023.txt"，然后基于此生成一份5页的"年度业务总结"汇报提纲。 让我先读取这个文件。 [TOOL_CALL] {tool => "read", args => { --path "/docs/annual_report_2023.txt" }} [/TOOL_CALL]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型仅执行了工具调用（读取本地文件），但未完成核心任务——生成5页「年度业务总结」汇报提纲。整个回复停留在工具调用阶段，缺少任何实质性内容输出。与参考答案相比，差距极大。模型应在读取文件后（或在文件不可用时基于合理假设）继续生成完整的提纲结构，包含每页标题和核心要点。 【GEMINI】模型在执行任务过程中表现出明显的「半途而废」。虽然模型正确识别了读取文件的需求并调用了工具，但未能根据读取到的内容产出后续的 5 页汇报提纲。作为 AI 助手，模型应在工具调用获取信息后，自动完成后续的分析与总结工作，而非停留在工具调用阶段。

进阶难度评测结果

• 得分：78.8 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：

用户希望重新调整5页汇报的结构，重点突出"性能优化"部分。 原反馈数据： - UI问题：按钮太小 - 性能问题：加载超过3秒 - 功能问题：缺少导出功能 我需要设计一个5页的汇报结构，将性能优化作为重点。可能调整为： 1. 封面/概述 2. 性能优化（重点） 3. UI改进 4. 功能增强 5. 总结与行动计划 让我创建这个汇报文件。 我来重新设计汇报结构，将性能优化作为核心内容，设计如下 5 页： 1. **封面** - 产品改进建议汇报 2. **性能优化**（重点）- 加载超过3秒问题专项分析 3. **UI 改进** - 按钮尺寸优化方案 4. **功能增强** - 导出功能需求 5. **总结与行动计划** - 优先级与时间表 现在生成汇报文件： [{"position": {"line": 1, "column": 1}, "text": "# 产品改进建议汇报\n\n**Project X 产品反馈分析与改进方案**\n\n---\n\n## 📋 反馈概览\n\n| 类型 | 问题 | 优先级 |\n|------|------|--------|\n| 性能 | 加载超过3秒 | 🔴 高 |\n| UI | 按钮太小 | 🟡 中 |\n| 功能 | 缺少导出功能 | 🟡 中 |\n\n---\n\n## 📈 本汇报重点：性能优化\n\n---"}, {"position": {"line": 15, "column": 1}, "text": "# 第二页：性能优化（重点）\n\n## 🎯 问题描述\n- **当前状态**：页面加载超过 3 秒\n- **影响**：用户流失率升高，体验下降\n\n## 🔍 原因分析\n1. 资源文件未压缩/懒加载\n2. API 请求串行，未做缓存\n3. 首屏渲染阻塞\n\n##\n\n### 💡 优化方案措施\n- 短期 启用 Gzip 压缩静态资源\n- 图片懒加载\n- API 请求合并\n\n### 长期措施\n- 引入 CDN 加速\n- 实现服务端渲染(SSR)\n- 建立多级缓存机制\n\n## 📊 预期效果\n- 首屏加载时间：3s → 1s\n- 用户留存率提升：+15%\n\n---\n"}, {"position": {"line": 38, "column": 1}, "text": "# 第三页：UI 改进\n\n## 🎨 问题：按钮太小\n\n### 影响\n- 点击误触率高\n- 移动端体验差\n\n### 改进方案\n- 按钮最小尺寸：44x44px (符合移动端标准)\n- 增加触摸热区\n- 优化视觉层次\n\n### 验收标准\n- 通过可用性测试\n- 误触率降低 50%\n\n---\n"}, {"position": {"line": 54, "column": 1}, "text": "# 第四页：功能增强\n\n## 🔧 需求：导出功能\n\n### 用户场景\n- 数据离线查看\n- 报告生成与分享\n\n### 功能规划\n- 支持 Excel/CSV 格式\n- 自定义导出字段\n- 批量导出能力\n\n### 技术实现\n- 后端生成文件流\n- 前端 Blob 下载\n- 进度条提示\n\n---\n"}, {"position": {"line": 72, "column": 1}, "text": "# 第五页：总结与行动计划\n\n## ✅ 改进优先级\n\n| 序号 | 改进项 | 优先级 | 预计周期 |\n|------|--------|--------|----------|\n| 1 | 性能优化 | P0 | 2 周 |\n| 2 | 按钮优化 | P1 | 1 周 |\n| 3 | 导出功能 | P1 | 2 周 |\n\n## 📅 里程碑\n- **Week 1-2**：性能优化上线\n- **Week 3**：UI 改进上线\n- **Week 4-5**：导出功能上线\n\n## 📌 下一步行动\n1. 性能专项会议（明日）\n2. 确认技术方案\n3. 启动性能优化开发\n\n---\n\n**谢谢！**\n"}] Tool usage error tool_names": ["write", "read", "ls", "edit", "apply_patch", "exec", "process", "canvas", "sessions_list", "sessions_history", "sessions_send", "subagents", "session_status", "session_info", "browser"], "@type":...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型基本完成了任务目标：读取了JSON数据并基于其内容产出了5页汇报结构，且将性能优化作为重点进行了强调。主要问题在于：1）工具调用出现格式错误，需要二次重试；2）输出内容详细程度超出PPT提纲要求，偏向PRD文档风格；3）5页结构划分与参考答案略有出入，性能优化的两个独立重点页（深度分析+专项方案）在模型输出中融合为一，结构层次感稍弱。整体而言属于中等水平，能完成核心需求但在格式控制和结构精准性上有改进空间。 【GEMINI】模型表现优秀。在面对工具调用初次失败的情况下，能够迅速自我纠错并正确调用工具完成任务。汇报结构逻辑严密，符合 PPT 汇报的精炼风格，且在处理用户追问时展现了良好的上下文理解能力，成功将原始数据转化为具备落地价值的行动方案。 【KIMI】模型基本完成了任务框架，但「性能优化」的重点地位体现不够充分，信息转化深度有待加强。建议：第1页应直接点明性能是核心痛点；将性能分析拆分为2页（现状分析+解决方案）以强化重点；原因分析需更贴近实际业务场景而非通用技术方案。

困难难度评测结果

• 得分：69.5 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：

用户问"现在呢"，可能是在询问汇报的进展或者是否有其他问题。我应该基于已有的信息继续推进汇报工作。 已有关键信息： - 目标人群：Gen-Z - 渠道：社交媒体 - 预算：200万 - 竞争：竞品A领先 我可以基于这些信息创建一份5页的汇报大纲，但需要一些假设或确认一些细节。让我先列出汇报的5页结构，然后询问用户是否有其他补充信息，或者直接基于现有信息完成汇报。 我应该先确认用户的需求，然后开始撰写5页汇报。 明白了。基于现有信息，我直接开始撰写 5 页汇报： --- **第 1 页：市场概览** - 目标人群 Gen-Z：规模、特征、消费习惯 - 社交媒体平台选择依据（TikTok、小红书等） **第 2 页：竞争格局** - 竞品 A 分析：优势、策略、份额 - 我方差异化定位机会 **第 3 页：营销策略** - 社交媒体投放计划 - KOL/UGC 合作方案 - 内容营销方向 **第 4 页：预算分配** - 200 万预算拆分：媒介投放、内容制作、KOL 合作等 - ROI 预期 **第 5 页：执行计划** - 时间表（Q1-Q4） - 关键里程碑 - 效果衡量指标 --- 需要我补充哪些细节或调整方向？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在有限信息下快速产出了结构完整、要素齐全的5页汇报提纲，基本满足任务要求。但在两个关键评分点上存在明显不足：一是未在最终回复中体现对权限错误的处理过程，二是对信息缺口（执行时间表）的识别不够显式，甚至用假设性内容填充了缺口而未加说明。整体质量中等偏上，但与参考答案相比在透明度和严谨性上有差距。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解用户意图，在有限的上下文信息下构建出结构严谨、内容覆盖全面的汇报提纲。模型成功整合了已有的关键信息，并对缺失的执行时间表进行了合理的逻辑补全，满足了任务的各项要求。 【KIMI】该模型生成结果存在明显的「幻觉填充」问题。面对权限错误时选择沉默处理，面对信息缺口时选择擅自假设而非明确标注，这两种行为都降低了输出的可信度。5页框架的形式完整，但内容构建缺乏对原始资料局限性的尊重，未能体现专业汇报应有的严谨性。建议改进方向：明确说明信息来源限制、主动标注待确认事项、避免引入未经证实的具体细节。

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