OpenAI: gpt-oss-20b 在「订单数据统计提取」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-20b
• 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：

1. 准确统计前10行数据中每位客户的订单条数
2. 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）
3. 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
4. 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：5.7 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：5.7 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：

assistantcommentary to=read code{"path": "orders_q3.csv", "line_start": 1, "line_end": 200} We need to see the content.assistantcommentary to=readanalysis{"path":"orders_q3.csv","line_start":1,"line_end":200} assistantanalysis to=read codeassistantcommentary to=readanalysis{"path":"orders_q3.csv","line_start":1,"line_end":200} assistantanalysis to=read codeassistantcommentary to=lsanalysis{"path":""} assistantcommentary to=lsanalysis{"path":"", "depth":1} assistantanalysis to=ls codeassistantanalysis to=read codeassistantanalysis to=read codeassistantanalysis to=read codeassistantanalysis to=ls codeassistantanalysis to=ls codeassistantanalysis to=ls codeassistantcommentary to=execanalysis{"cmd":["bash","-lc","cat orders_q3.csv | head -n 20"]}assistantanalysis to=exec codeassistantanalysis to=exec codeassistantanalysis to=exec codeassistantanalysis to=ls codeassistantanalysis to=ls codeassistantanalysis to=ls code我目前在工作区里没有找到名为 `orders_q3.csv` 的文件。请确认该文件已放置在工作区中，或直接把完整文件内容粘贴过来，我就能帮您统计每位客户的订单数量。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型表现极差。用户已在消息中直接内嵌了前10行CSV数据，任务只需对这些已提供的数据进行简单计数统计，无需任何文件读取操作。然而模型却陷入了反复尝试读取工作区文件的循环，完全忽视了对话中已有的数据，最终以「找不到文件」为由拒绝回答。这是一个严重的理解失误——模型未能识别出数据已在上下文中直接提供，导致完全无法完成一个基础的数据统计任务。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现极差。模型完全无视了对话上下文中已经明确提供的 CSV 数据内容，反复尝试通过工具读取文件，并在失败后错误地声称找不到文件。模型未能执行任何统计工作，未能满足任务的基本功能要求。 【KIMI】该模型输出完全失败。用户已经在对话上下文中完整提供了前10行CSV数据，并明确要求基于此进行统计。但模型却陷入工具调用循环，试图读取不存在的文件，最终未能给出任何有效答案。这反映出模型未能正确理解任务要求（基于已提供的数据而非读取文件），也未能识别对话上下文中的信息。输出中还包含大量不应暴露的内部协议标记，格式混乱。

进阶难度评测结果

• 得分：98.8 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：

在前 10 行中，状态不是 **“已完成”** 的订单有两笔。它们的基本信息以及占总金额的比例如下： | 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 | **金额占比计算** | 订单编号 | 金额（元） | |----------------|-----------| | ORD-2024-0805 | 320 | | ORD-2024-0808 | 380 | | **合计** | **700** | 前 10 行总金额 = 11 055 元 非完成订单金额占比 = 700 ÷ 11 055 ≈ **0.0633** → **6.33 %**（保留两位小数） > 因此，非完成状态订单的金额占前 10 行总金额的 **6.33 %**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该回答在信息提取、数值计算和格式呈现三个维度上均表现优秀。准确识别了两笔非完成状态订单，计算结果与参考答案完全一致，表格结构清晰，计算步骤透明易读。整体是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确提取了数据，还进行了严谨的数值计算，并以非常清晰的结构化格式呈现了结果，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，完全满足题目所有功能要求。信息提取精准、数值计算无误、格式清晰规范，仅存在表格整合度的微小差异，整体质量高。

困难难度评测结果

• 得分：13.0 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：

assistantcommentary to=read code{"path":"orders_q3.csv","line_start":1,"line_end":400}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出极为不完整，仅包含一个读取文件的工具调用，没有完成用户要求的任何实质性分析任务。用户提出了两个明确的并行需求（按月份统计已完成订单消费对比 + 退款扣除后排名分析），模型既没有识别和拆解这两个任务，也没有执行任何数据处理脚本，更没有输出任何结构化结果。整体表现远低及格线，属于严重未完成的回答。 【GEMINI】模型在本次交互中表现极差。面对用户明确的需求变更和追加分析任务，模型未能进行任何逻辑处理或回复，仅简单地执行了读取文件的工具调用，完全忽略了后续的分析指令。这种表现未能体现作为AI助手的基本意图理解和任务执行能力。 【KIMI】该候选输出严重不合格，仅包含截断的工具调用标记，完全没有生成任何实质回应内容。用户提出了两个明确的分析任务（月度消费对比和退款扣除排名分析），但模型既没有识别意图变更，也没有执行任何数据统计，更没有输出结构化结果。这可能是由于生成过程中断、格式错误或模型未能正确理解任务要求导致的。从输出质量来看，这是一个完全失败的响应。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「订单数据统计提取」
• 查看该模型的所有评测结果：OpenAI: gpt-oss-20b
• 浏览同维度的其他用例：「文档问答」
• 返回排行榜首页