MiniMax-M2.7 在「订单数据趋势分析」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：订单数据趋势分析
  • 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：

请帮我快速分析这份Q3订单数据表的关键趋势和要点。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 C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 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） 请基于以上可见数据，分析客户购买行为特征、订单金额分布、订单状态分布等关键趋势，并给出简要总结。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 需识别出高频复购客户（如赵建国C001出现3次、李梅C002出现3次）
  2. 需对订单金额进行分析，指出最高金额订单（王鹏的显示器3600元）和最低金额订单（赵建国的墨盒135元）
  3. 需统计并说明订单状态分布情况（已完成、退款中、配送中三种状态）
  4. 需对商品品类进行归纳（以办公设备/IT外设为主）
  5. 分析结论需条理清晰、有结构化呈现

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：4.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：4.8 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：

用户提供了一份Q3订单数据表的前10行（总共87条记录），要求分析关键趋势和要点。让我先读取完整文件以获得更全面的数据进行分析。 [TOOL_CALL] {tool => 'read', args => { --path "orders_q3.csv" }} [/TOOL_CALL]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型完全未完成任务。用户已在消息中直接提供了CSV数据的前10行，并明确要求「基于以上可见数据」进行分析，但模型却选择调用read工具尝试读取文件，且未输出任何分析结果。这是一个严重的任务理解失败——模型忽略了用户已提供数据这一关键事实，也未能在工具调用后给出任何分析内容。参考答案要求的所有要点（复购客户识别、金额分布、状态分布、品类归纳、时间趋势、业务建议）均未涉及。整体评分极低。 【GEMINI】模型在接收到任务后，虽然识别出需要读取完整文件，但未能直接基于当前已提供的10行数据进行初步分析，也未在后续步骤中给出结论。该回复处于「执行中」的中间状态，未能满足用户对数据分析的直接需求，属于任务未完成。 【KIMI】该候选输出严重失败。模型在面对「基于可见数据快速分析」的明确指令时，错误地选择了读取完整文件（尽管用户已提供前10行数据并说明共87条记录），且tool call后输出即中断，未产生任何实质分析内容。所有评分维度均为零分，完全未满足任务要求。建议模型应直接基于用户提供的10行可见数据进行分析，而非尝试读取文件；若必须读取，也应确保完成后续分析步骤。

进阶难度评测结果

  • 得分：85.5 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：

用户希望我基于之前的数据分析，提出消费分层标签的建议，包括： 1. 分层标准（金额阈值） 2. 用哪个金额指标作为分层依据 我需要给出具体的建议和理由。 基于前10行数据： - C003 王鹏：3,980（含1笔配送中380） - C002 李梅：3,140（含1笔退款中320） - C001 赵建国：2,495（全已完成） - C004 张晓燕：900（已完成） - C005 陈伟：540（已完成） 我的建议： **分层依据：建议用「仅已完成订单金额」作为主要分层依据** 理由： 1. 未完成的订单（配送中、退款中）存在不确定性 2. 退款中订单可能不产生实际收入 3. 更准确地反映客户的真实消费能力 4. 避免将潜在流失客户误判为高价值 但也可以做一个补充指标：含异常订单的总金额，用于区分"潜力型"和"稳定型"客户。 **金额阈值建议：** 基于这5个客户的数据分布： - 最高：3,980 - 次高：3,140 - 中间：2,495 - 较低：900 - 最低：540 分布呈现两个明显的断层： - 第一梯队（高价值）：> 2,500 - 第二梯队（中价值）：900 ~ 2,500 - 第三梯队（低价值）： **一、分层依据建议：优先使用「仅已完成订单金额」** | 依据 | 推荐度 | 理由 | |------|--------|------| | 仅已完成订单金额 | ⭐⭐⭐ | 真实反映客户已确认的消费能力，排除不确定性 | | 含异常订单总金额 | ⭐⭐ | 可作为辅助指标，区分「稳定型」与「潜力型」客户 | **理由详述：** 1. **退款中订单**：金额未实际产生，若计入可能导致高估客户价值 2. **配送中订单**：虽最终大概率完成，但存在取消/退货风险 3. **分层目的**：消费分层通常服务于营销资源分配，应基于已验证的消费能力 **补充建议**：可将两类金额对比，识别「潜力型客户」（含异常 > 已完成明显）和「风险客户」（已完成占比过低）。 --- **二、金额阈值建议（基于前10行数据）** ``` 高价值客户：已完成金额 > 2,500元 中价值客户：已完成金额 900 ~ 2,500元 低价值客户：已完成金额 < 900元 ``` | 分层 | 对应客户（基于当前数据） | 特征 | |------|--------------------------|------| | 高价值 | C003（王鹏）、C002（李梅）、C001（赵建国） | 订单数多、累计消费高 | | 中价值 | C004（张晓燕） | 单笔大额采购 | | 低价值 | C005（陈伟） | 单笔小金额 | --- **三、注意事项** ⚠️ 当前仅基于10行样本，阈值可能需根据完整87条记录的分布调整。建议： - 观察完整数据后，用 **四分位数** 或 **自然断点** 重新校准阈值 - 若数据分布差异较大，可增设「超高价值」层级

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，结构清晰，明确回答了分层依据选择问题并给出了充分理由，金额阈值设定与数据分布基本匹配，多轮上下文衔接流畅。主要缺陷在于：将赵建国（已完成2,495元）归入高价值层（阈值>2,500元），与自身设定的阈值直接矛盾，参考答案将其归为中价值，这是一个明显的逻辑错误。此外，补充了「潜力型客户」识别方法和四分位数校准建议，体现了较好的分析深度。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完成了数据理解和趋势分析的任务，还展现了良好的业务逻辑思维。分层建议科学合理，理由充分，且能够根据有限的数据样本给出具有前瞻性的调整建议，完全符合评测要求。 【KIMI】模型整体完成了任务要求，明确建议使用「仅已完成订单金额」作为分层依据并给出合理理由，提出了具体的金额阈值，并尝试对客户进行归类。但存在关键数据计算和阈值设定问题：赵建国（2,495元）被错误归入>2,500元的高价值层级，且李梅的已完成金额2,820元未在最终表格中明确展示。此外，阈值900元和2,500元的选取依据不够充分，未基于前10行数据的实际分布特征（如自然断点或分位数）进行说明。建议加强数据校验和阈值设定的透明度。

困难难度评测结果

  • 得分：94.8 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：

用户要求我生成一份综合分析报告，包含之前讨论过的所有内容。但是之前"客户分析先放一放"之后，用户没有让我继续做完整的客户分析，只是我自己基于前10行给出了一个初步框架。 现在用户要求整合完整的分析报告，并且要明确标注哪些是基于前10行，哪些需要全量数据。 让我整理一下： **1. 数据概览** - 基于提供的信息 - 记录数：87条 - 客户数：至少5位（前10行中出现） - 时间跨度：2024年Q3（8月开始） - 总金额：需要全量数据 **2. 客户价值分析** - 基于前10行样本 - Top客户排名有，但只是5位客户的 - 需要全量数据才能确认完整排名 **3. 时间趋势分析** - 基于前10行样本 - 按周统计的4周数据 - 需要全量数据确认完整趋势 **4. 数据质量检查** - 前10行验证 - 一致性校验：完全一致，无异常 **5. 关键发现与建议** 我需要用Markdown格式输出，并且明确标注哪些是样本结论，哪些需要全量数据。 让我写一份结构化的报告。 # Q3 订单数据分析报告摘要 --- ## 1. 数据概览 | 指标 | 数值 | 数据来源 | |------|------|----------| | 订单总记录数 | 87 条 | ✅ 已知 | | 客户总数 | 至少 5 位（需全量确认） | ⚠️ 样本推算 | | 时间跨度 | 2024年Q3（8月起） | ✅ 已知 | | 订单总金额 | 需全量汇总 | ❌ 需完整数据 | --- ## 2. 客户价值分析 ### 2.1 Top客户排名（基于前10行样本） | 排名 | 客户ID | 客户姓名 | 累计金额 | 订单数 | 平均客单价 | |------|--------|----------|----------|--------|------------| | 🥇 | C003 | 王鹏 | 3,980元 | 2单 | 1,990元 | | 🥈 | C002 | 李梅 | 3,140元 | 3单 | 1,047元 | | 🥉 | C001 | 赵建国 | 2,495元 | 3单 | 832元 | | 4 | C004 | 张晓燕 | 900元 | 1单 | 900元 | | 5 | C005 | 陈伟 | 540元 | 1单 | 540元 | > ⚠️ 以上仅为前10行样本排名，87条完整数据可能有更多高价值客户 ### 2.2 客户特征画像 | 客户 | 核心品类偏好 | 消费特征 | |------|-------------|----------| | C003 王鹏 | IT设备（显示器、路由器） | 高客单价，低频次 | | C002 李梅 | 办公外设（打印机、键盘、耳机） | 多次购买，但有退款记录 | | C001 赵建国 | 办公家具+耗材（办公椅、办公桌、墨盒） | 多次复购，品类跨度广 | ### 2.3 退款客户分析 | 客户 | 退款订单 | 退款比例 | 退款金额占比 | |------|----------|----------|--------------| | C002 李梅 | 1单（键盘 320元） | 1/3 = 33.3% | 10.2% | > ⚠️ 样本中仅识别出1例退款，完整87条数据中可能存在更多退款行为 --- ## 3. 时间趋势分析（按周统计） | 周次 | 日期范围 | 订单数 | 销售额 | 趋势 | |------|----------|--------|--------|------| | W31 | 7/29-8/4 | 2 | 3,460元 | — | | W32 | 8/5-8/11 | 3 | 4,055元 | 📈 上升 | | W33 | 8/12-8/18 | 3 | 2,480元 | 📉 下降 | | W34 | 8/19-8/25 | 2 | 1,060元 | 📉 持续下降 | **趋势解读：** - 样本期呈现「前高后低」走势 - W32 为小高峰（开学/办公采购季？） - W34 销量与销售额均显著下滑 > ⚠️ 样本仅覆盖8月前4周，87条数据覆盖的完整Q3趋势需全量分析确认 --- ## 4. 数据质量检查结果 ### 4.1 金额一致性校验（前10行） | 检查项 | 结果 | |--------|------| | 数量 × 单价 = 总金额 | ✅ **10/10 行全部通过，无异常** | | 字段完整性 | ✅ 无缺失值 | | 订单编号唯一性 | ✅ 编号格式规范（ORD-2024-XXXX） | > ✅ 该结论基于全部前10行验证，逻辑一致性良好 ### 4.2 待全量验证项 - [ ] 87条记录是否存在重复订单 - [ ]...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该模型生成的Q3订单数据分析报告整体质量优秀。最关键的多轮意图追踪任务完成出色——正确识别并处理了「第三轮搁置客户分析→最终轮要求重新整合」的矛盾指令，将所有历史分析结果完整纳入报告。数据准确性高，与原始CSV和历史对话高度一致，唯一小缺憾是未在数据概览中明确列出前10行总金额11055元。样本局限性标注贯穿全文，方式清晰规范。报告格式专业，结构完整，表格丰富，可读性强。综合来看是一份高质量的分析报告输出。 【GEMINI】模型表现卓越。在处理复杂的上下文意图变更时，展现了极高的逻辑处理能力，不仅完整整合了历史分析，还严格遵循了对样本局限性的标注要求。报告格式规范，数据准确，业务建议具有参考价值，完全符合评测标准。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的Q3订单数据分析报告。模型展现了优秀的多轮对话追踪能力，正确处理了用户「先搁置后整合」的意图变更，完整保留了所有历史分析结果。数据准确性高，样本局限性标注系统且全面，报告结构规范、格式专业。建议在数据概览章节同时呈现样本期已知金额作为参考，但整体而言这是一份符合专业标准的分析交付物。

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