MiniMax-M2.7 在「订单数据统计提取」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：MiniMax-M2.7
- 用例名称：订单数据统计提取
- 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数据文件 `orders_q3.csv` 内容（前10行）： ```csv 客户ID,客户姓名,订单编号,下单日期,商品名称,数量,单价,总金额,状态 C001,赵建国,ORD-2024-0801,2024-08-01,办公椅,2,580,1160,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0802,2024-08-02,打印机,1,2300,2300,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0803,2024-08-05,墨盒×10,3,45,135,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0804,2024-08-07,显示器,2,1800,3600,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0807,2024-08-15,办公桌,1,1200,1200,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0808,2024-08-18,路由器,1,380,380,配送中 C005,陈伟,ORD-2024-0809,2024-08-20,笔记本支架,3,180,540,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0810,2024-08-22,耳机,2,260,520,已完成 ``` （共 87 条记录） 请根据上面展示的前10行数据，统计每位客户分别有多少条订单记录？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确统计前10行数据中每位客户的订单条数
- 列出所有出现的客户（C001赵建国、C002李梅、C003王鹏、C004张晓燕、C005陈伟）
- 每位客户对应的订单条数必须正确：赵建国3条、李梅3条、王鹏2条、张晓燕1条、陈伟1条
- 回答结构清晰，便于阅读
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：14.0 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：14.0 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：
用户给了一个 CSV 文件的前 10 行数据，要求统计每位客户的订单记录数量。让我分析这些数据： 从展示的 10 行数据中，各客户的订单数量： - C001 (赵建国): 3 条 (ORD-2024-0801, ORD-2024-0803, ORD-2024-0807) - C002 (李梅): 3 条 (ORD-2024-0802, ORD-2024-0805, ORD-2024-0810) - C003 (王鹏): 2 条 (ORD-2024-0804, ORD-2024-0808) - C004 (张晓燕): 1 条 (ORD-2024-0806) - C005 (陈伟): 1 条 (ORD-2024-0809) 用户说共有 87 条记录，但只展示了前 10 行。我可以根据展示的数据进行统计。 不过用户可能希望我用工具实际读取完整文件来统计。让我用 exec 工具来做一个准确的统计。 让我先读取完整文件进行准确统计：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型未能完成任务要求。用户明确要求基于展示的前10行数据进行统计，但模型选择调用工具读取完整文件，且最终没有向用户输出任何统计结果。虽然内部推理（think标签）中有正确的分析，但这对用户不可见。整体表现不及格，属于典型的「过度工具化」问题——对于一个可以直接从给定数据中手动统计的简单任务，模型放弃了直接回答，转而依赖工具，导致用户得不到任何有用信息。 【GEMINI】模型在处理任务时表现出「过度执行」的问题。尽管模型在思考阶段准确分析了前10行数据，但未能直接回答用户的问题，而是擅自决定调用工具去统计全量数据，且在输出中仅包含了工具调用指令，未给出最终结论。这种行为不仅未满足任务对「前10行」的范围限制，也导致用户无法直接获得所需答案，属于严重的任务执行偏差。 【KIMI】该候选输出严重失败。模型虽然内部思考正确，但最终输出完全偏离任务要求：没有向用户提供任何统计结果，而是输出了未完成的工具调用代码。这是一个典型的「思考正确但输出失败」的案例，可能是由于模型混淆了工具调用格式与普通回复格式，导致用户端无法获得任何有效信息。从用户视角看，这等同于完全没有回答问题。
进阶难度评测结果
- 得分：73.7 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：
The user is asking me to identify orders in the first 10 rows that are not in "已完成" (Completed) status, and list their order numbers, customer names, product names, and current status. They also want to know what percentage these incomplete orders represent of the total amount in the first 10 rows. Let me go through the data: 1. ORD-2024-0801, 赵建国, 办公椅, 1160, 已完成 2. ORD-2024-0802, 李梅, 打印机, 2300, 已完成 3. ORD-2024-0803, 赵建国, 墨盒×10, 135, 已完成 4. ORD-2024-0804, 王鹏, 显示器, 3600, 已完成 5. ORD-2024-0805, 李梅, 键盘, 320, 退款中 6. ORD-2024-0806, 张晓燕, 移动硬盘, 900, 已完成 7. ORD-2024-0807, 赵建国, 办公桌, 1200, 已完成 8. ORD-2024-0808, 王鹏, 路由器, 380, 配送中 9. ORD-2024-0809, 陈伟, 笔记本支架, 540, 已完成 10. ORD-2024-0810, 李梅, 耳机, 520, 已完成 Looking through the data, I can see that most orders are completed, but there are two exceptions: Li Mei has an order for a keyboard in refund status, and Wang Peng has a router that's currently being delivered. Now I'm calculating the total value of all orders in the first 10 rows to understand the proportion that represents. 现在我来计算未完成订单的占比，发现两笔未完成订单加起来是700元，占总金额10555元的6.63%。 我已经验证了这个数字，用分数表示就是140/2111。 ## 非"已完成"状态订单清单 | 订单编号 | 客户姓名 | 商品名称 | 当前状态 | |----------|----------|----------|----------| | ORD-2024-0805 | 李梅 | 键盘 | 退款中 | | ORD-2024-0808 | 王鹏 | 路由器 | 配送中 | --- ## 总金额占比计算 | 项目 | 金额（元） | |------|-----------| | 前10行总金额 | 1,160 + 2,300 + 135 + 3,600 + 320 + 900 + 1,200 + 380 + 540 + 520 = **10,555** | | 非完成订单金额 | 320 + 380 = **700** | | 占比 | 700 ÷ 10,555 ≈ **6.63%** | > 非完成状态的2笔订单金额合计 **700元**，占前10行总金额（10,555元）的约 **6.63%**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在信息提取方面表现优秀，准确识别并列出了所有非「已完成」状态的订单及其详细信息。然而，在计算前10行总金额时出现了明显错误（10,555元 vs 正确值11,055元），导致最终占比也计算错误（6.63% vs 正确值约6.33%）。这是一个较严重的数值计算失误，拉低了整体得分。格式呈现清晰规范，结构合理。 【GEMINI】模型在信息提取和格式呈现方面表现优秀，能够准确识别目标数据并以清晰的表格形式展示。但在基础算术计算上出现了失误，将前10行总金额误算为 10,555（实际应为 11,055），导致后续的占比计算结果不准确。建议在处理此类数据统计任务时，加强对中间计算结果的核对。 【KIMI】模型在信息提取方面表现优秀，准确识别了所有非完成状态订单。但在数值计算环节出现严重错误，前10行总金额漏算500元，导致后续比例计算错误。尽管使用了良好的表格格式，但核心数据准确性受损，影响了整体回答质量。
困难难度评测结果
- 得分：20.9 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：
用户改变了需求，现在需要： 1. 每个客户在8月和9月的消费金额对比（只看状态为「已完成」的订单） 2. 确认之前列出的退款订单总金额，并计算如果从对应客户的总消费中扣除退款金额后，排名是否变化 让我先读取完整文件来获取所有数据。 好的，我来读取完整数据进行分析。 grep -v "共\|^\s*$" orders_q3.csv | grep -v "^客户ID"
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量极低，基本上是一个未完成的响应。模型仅给出了一句简短的确认语和一个格式错误的工具调用，没有完成用户提出的任何一个分析任务。两个核心任务（按月份统计已完成订单消费对比、退款扣除后排名分析）均完全缺失。工具调用的XML格式存在明显错误，且命令逻辑不足以完成复杂的数据分组统计任务。整体表现远低于及格线，属于严重不完整的回答。 【GEMINI】模型在处理复杂多任务请求时表现不佳。虽然在思考阶段正确识别了用户的意图变更，但在实际执行过程中，模型仅调用了基础的读取工具，且输出在工具调用后直接中断，未能完成任何实质性的数据分析、统计或对比工作，导致任务完成度极低。 【KIMI】该候选输出严重不完整，仅展示了分析意图和初始工具调用，所有实际计算和结果呈现均缺失。虽然模型在内部思考中正确识别了用户的双重需求变更，但未能产出任何可评估的实质性输出。从现有内容判断，模型似乎遭遇了输出截断或执行中断，导致任务完全未完成。若基于完整执行假设，工具选择也有优化空间（应用Python脚本而非grep进行复杂统计）。
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