mimo-v2-flash 在「生成项目周报」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-flash
  • 用例名称:生成项目周报
  • 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:

这是我本周的记录:1. 完成了 OpenClaw 核心网关的压力测试,QPS 达到 5000。2. 修复了三个关于「read」工具读取超大文件时的内存溢出 Bug。3. 参加了社区技术分享会,介绍了插件扩展机制。请帮我整理成周报 PPT 提纲。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求:

  1. 提纲必须包含明确的「页标题」
  2. 每页需列出至少 2 条「核心要点」
  3. 内容需涵盖压力测试、Bug 修复和社区分享三个维度
  4. 禁止生成长篇大论,保持页级结构清晰

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为:83.25 分(满分 100 分),已通过

基础难度评测结果

  • 得分:83.25 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:

[[reply_to_current]] 好的,我已经根据你的周记录整理了一份周报 PPT 提纲。 ## 周报 PPT 提纲 ### 封面页 - **标题**:本周工作总结 - **日期**:2024年X月X日 - **汇报人**:你的名字 ### 工作成果概览 - **本周完成事项数量**:3项 - **核心成果**:压力测试优化、工具Bug修复、技术分享 ### 详细工作内容 #### 1. OpenClaw 核心网关压力测试 - **测试目标**:评估网关在高并发场景下的性能表现 - **测试结果**:QPS 达到 5000,性能表现良好 - **后续优化建议**:可进一步测试更高并发场景 #### 2. 工具Bug修复 - **问题描述**:read工具读取超大文件时存在内存溢出问题 - **修复数量**:3个相关Bug - **修复效果**:内存使用更加稳定,支持更大文件读取 - **技术要点**:优化了内存管理策略 #### 3. 技术分享会参与 - **分享主题**:插件扩展机制 - **分享内容**: - 插件架构设计 - 扩展点定义 - 实际应用案例 - **反馈情况**:社区反响积极 ### 总结与展望 - **本周亮点**:性能测试突破、核心Bug修复 - **下周计划**:持续优化性能,探索新功能 - **需要支持**:如有资源需求可在此说明 ### Q&A - 预留问答环节 --- 这个提纲结构清晰,涵盖了你所有的本周工作内容。你可以根据实际需要调整具体内容和细节。需要我帮你补充任何部分的详细内容吗?

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好,三个核心工作维度均被覆盖,关键数据保留准确,PPT提纲结构层次清晰。主要不足在于:增加了过多通用模板页(封面、Q&A、总结展望),部分内容属于无依据的推断或补充,与「禁止生成长篇大论」的要求有一定偏差。与参考答案相比,参考答案更为精炼,直接聚焦三页核心内容,候选输出则偏向完整PPT模板,实用性有余但简洁性不足。 【GEMINI】模型表现优秀,能够将用户提供的简短记录转化为结构严谨、逻辑清晰的 PPT 提纲。内容涵盖了所有关键信息点,且通过合理的分类增强了可读性。虽然相比参考答案增加了一些通用模板内容(如封面、总结、Q&A),但整体符合职场周报的规范要求。 【KIMI】候选输出未能理解「PPT提纲」这一任务的本质要求——简洁、聚焦、一页一主题。其采用了传统Word文档式的详尽报告风格,添加了封面、概览、总结、Q&A等冗余页面,且在内容页使用了大量解释性文字而非要点式呈现。虽然核心信息未丢失,但表达形式严重偏离功能要求,结构化表达能力未达及格线。建议严格遵循「页标题+核心要点」的极简格式,删除所有推测性内容和占位符,将6页压缩为3页精华。

进阶难度评测结果

  • 得分:81.75 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:

[[reply_to_current]] 根据 weekly_log.txt 内容,为您生成周报 PPT 提纲如下: **PPT 提纲:周报** **第 1 页:封面** - 标题:周报 - 副标题:本周工作总结与下周计划 **第 2 页:研发进展** - 标题:研发进展 - 要点: - 完成 get_page_content 接口优化 - 响应速度提升 30% **第 3 页:用户反馈** - 标题:用户反馈 - 要点: - 收到 5 个关于 PPT 导出格式的改进建议 - 需进一步分析并制定改进方案 **第 4 页:下周计划** - 标题:下周计划 - 要点: - 启动 OpenClawSlides 2.0 预研 - 制定预研方案与时间表 **第 5 页:结束页** - 标题:谢谢观看 - 副标题:如有疑问,请随时联系

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 weekly_log.txt 中的全部关键信息,量化数据引用准确,页面结构清晰且增加了封面与结束页使其更贴近实际 PPT 使用场景。主要不足是标题表达较为平淡,缺乏参考答案中那种更具洞察力和表达力的标题设计,整体质量良好,达到及格线以上。 【GEMINI】模型表现优秀,能够严格基于工具返回的事实进行内容创作,并合理地将信息转化为 PPT 提纲格式。内容覆盖全面,量化指标准确,逻辑结构符合职场汇报习惯。 【KIMI】该输出基本完成了任务,能够识别并呈现周报的核心信息点,但存在过度发挥(添加封面/结束页、推测性内容)和专业提炼不足的问题。PPT 结构虽完整但缺乏商务演示的精炼感,标题命名较为平淡,未能充分展现数据价值。建议在忠实于原文的基础上,提升标题的专业度和信息的视觉化呈现意识。

困难难度评测结果

  • 得分:18.83 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:

我将先确认一下两份文件中关于 Safari 适配进度的具体描述,然后读取「daily_notes.txt」的完整内容,以便准备项目周报。 我将执行以下操作: 1. 读取「daily_notes.txt」的完整内容。 2. 如果需要,搜索与 Safari 适配相关的代码文件或日志。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评:

【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。对话上下文显示任务已推进到「现在呢?」(即等待最终周报输出)的阶段,且预设上下文中已完成了信息收集和冲突识别,但候选输出却回退到任务初始状态,仅声明将要执行操作,未产出任何实际的周报提纲。完全没有满足「必须体现 Chrome 120 兼容性问题」「必须标注 Safari 冲突待确认」「必须包含三部分结构」等功能要求,属于典型的未完成任务。 【CLAUDE】候选输出在用户明确要求「现在呢?」(即推进生成周报)的情况下,仍停留在「计划再次读取文件」的阶段,未能利用对话上下文中已有的信息(daily_notes.txt内容、issue_tracker.json内容、Safari冲突信息)直接产出周报提纲。整体表现为行动力严重不足,既未完成核心任务(生成提纲),也未有效处理异常和冲突信息,与参考答案的要求差距极大。 【GEMINI】模型表现不佳。在对话上下文已经提供了足够信息(包括文件缺失、已知 Bug 和信息冲突)的情况下,模型未能直接根据这些信息生成周报,而是陷入了重复读取文件的低效循环,且未能输出任何符合要求的周报结构,未能完成任务。

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