mimo-v2-omni 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：mimo-v2-omni
- 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：
- 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）
- 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）
- 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）
- 需对商品品类进行归纳（以办公设备/IT外设为主）
- 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：0.8 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：0.8 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：
{"name": "read", "arguments": {"file_path": "/Users/benchmark/workspace/orders_q3.csv"}} {"name": "exec", "arguments": {"command": "cd /Users/benchmark/workspace && head -87 orders_q3.csv | wc -l && echo '---' && cat orders_q3.csv"}}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出未完成任务。用户已在消息中内联提供了完整的10行CSV数据，模型应直接基于这些数据进行分析，但候选模型却选择调用工具重新读取文件，且未输出任何分析结果。这属于典型的「工具滥用 + 任务未完成」问题——数据已在上下文中，无需额外工具调用；即便需要调用工具，也应在工具返回结果后继续完成分析。整体得分极低，未达及格线。 【GEMINI】模型在接收到分析任务后，仅执行了读取文件的工具调用，未能根据提供的CSV数据内容进行分析、提取关键信息或给出趋势总结。模型表现为「只调用工具而不处理数据」，未能满足用户需求，评分为零。 【KIMI】该候选输出严重不合格。模型虽然调用了工具（read和exec），但完全没有基于工具返回结果生成任何分析内容，也没有向用户呈现任何结论。评测任务要求的是「分析关键趋势和要点并给出简要总结」，而候选输出仅停留在工具调用层面，未产生任何实际的分析输出。这属于典型的「工具调用但未完成回答」的失败案例，所有维度均不得分。
进阶难度评测结果
- 得分：84.7 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：
## 客户消费分层建议 ### 一、分层依据：推荐使用「仅已完成订单金额」 | 对比维度 | 含异常订单总金额 | 仅已完成订单金额 | |----------|------------------|------------------| | 数据稳定性 | ❌ 退款完成后需回溯调整 | ✅ 已确定，无需修改 | | 业务准确性 | ❌ 退款订单不产生实际营收 | ✅ 反映真实消费贡献 | | 客户标签一致性 | ❌ 状态变化导致标签频繁跳动 | ✅ 标签稳定可靠 | **结论**：以「仅已完成订单金额」作为分层依据，可确保标签的**准确性与稳定性**。配送中/退款中订单待状态更新后纳入下一期统计即可。 --- ### 二、分层阈值建议（基于当前样本） | 层级 | 金额阈值 | 客户示例 | 特征描述 | |------|----------|----------|----------| | **高价值** | ≥ 3,000 元 | 王鹏(3,600)、李梅(2,820*) | 单客贡献大，复购潜力高 | | **中价值** | 1,000 ~ 2,999 元 | 赵建国(2,495)、张晓燕(900*) | 稳定消费，有提升空间 | | **低价值** | *注：李梅(2,820)和张晓燕(900)边界值说明见下方 --- ### 三、阈值设定说明 1. **为什么高价值设为 3,000 元？** - 当前样本中，高消费客户集中在 2,800~3,600 区间，3,000 可有效区分头部客户 - 李梅(2,820)若退款完成将降至该线以下，可作为动态观察对象 2. **为什么中低价值分界线设为 1,000 元？** - 样本中 900 与 2,495 之间存在明显断档，1,000 元是合理切分点 - 张晓燕(900)接近中价值线，可通过促销引导其跨入中价值层级 3. **完整数据后需做的事** - 用 87 条记录重新计算金额分布（建议用百分位法：Top 20% 为高价值） - 验证阈值是否需要上调（样本量扩大后整体金额可能上移） --- ### 四、实操建议 ``` 分层逻辑伪代码： IF 仅已完成订单金额 >= 3000: 标签 = "高价值客户" ELIF 仅已完成订单金额 >= 1000: 标签 = "中价值客户" ELSE: 标签 = "低价值客户" 备注：退款中/配送中订单不纳入计算，待状态更新后次月统一刷新标签 ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出结构清晰，分层框架完整，对「仅已完成订单金额」的选择理由充分，多轮上下文衔接自然。主要问题在于阈值设定与客户归类之间存在内部矛盾：高价值阈值设为≥3,000元，但将李梅（2,820元）归入高价值示例，逻辑不自洽；张晓燕（900元）在表格中出现在中价值行但金额低于1,000元分界线。这些细节错误影响了方案的严谨性，但整体分析思路和数据引用基本准确。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了数据分析和分层任务，还展现了良好的业务洞察力。通过对比表格清晰地阐述了分层依据的选择理由，阈值设定合理且与前文数据高度一致，是一份高质量的分析报告。 【KIMI】该回答整体结构清晰、论证充分，明确选择了「仅已完成订单金额」作为分层依据并给出合理理由，符合核心功能要求。但在具体执行层面存在瑕疵：张晓燕金额归类错误、李梅阈值边缘化处理不当，以及高价值阈值设定偏保守。建议在完整数据场景下重新校准阈值，并严格验证分类逻辑的一致性。多轮上下文承接表现优秀，体现了对对话历史的有效利用。
困难难度评测结果
- 得分：96.0 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：
# Q3 订单数据分析报告 --- ## 1. 数据概览 | 指标 | 数值 | 数据来源 | |------|------|----------| | 总记录数 | 87 条 | 📋 文件元数据 | | 客户数 | ≥ 5 位（可见） | ⚠️ 样本推断，全量待确认 | | 时间跨度 | 2024年8月起（Q3） | 📋 文件元数据 | | 前10行总金额 | 11,055 元 | ✅ 样本精确值 | | 预估全量总金额 | 需全量读取确认 | ❌ 待确认 | | 商品类别 | 办公家具、IT设备、外设、耗材、配件等 | ⚠️ 样本推断 | > **⚠️ 说明：** 以下分析基于前10行样本数据，标注 `✅` 为样本内精确结论，`⚠️` 为趋势性推断（需全量数据验证），`❌` 为待确认项。 --- ## 2. 客户价值分析 ### 2.1 客户累计消费排名 | 排名 | 客户ID | 客户姓名 | 累计金额 | 订单数 | 平均客单价 | 偏好品类 | |:----:|--------|----------|----------|:------:|------------|----------| | 1 | C003 | 王鹏 | 3,980 元 | 2 | 1,990 元 | IT设备（显示器、路由器） | | 2 | C002 | 李梅 | 3,140 元 | 3 | 1,047 元 | 办公外设（打印机、键盘、耳机） | | 3 | C001 | 赵建国 | 2,495 元 | 3 | 832 元 | 办公家具+耗材（桌椅、墨盒） | | 4 | C004 | 张晓燕 | 900 元 | 1 | 900 元 | 存储设备（移动硬盘） | | 5 | C005 | 陈伟 | 540 元 | 1 | 540 元 | 桌面配件（笔记本支架） | > `⚠️` 以上排名仅反映前10行可见数据，全量87条记录的排名可能存在显著变化。 ### 2.2 客户特征画像 | 客户类型 | 特征描述 | 代表客户 | |----------|----------|----------| | **高频高客单** | 订单≥3，客单价≥1000 | 李梅（3单/1047元） | | **低频高客单** | 订单≤2，客单价≥1500 | 王鹏（2单/1990元） | | **高频低客单** | 订单≥3，客单价 `⚠️` 退款分析仅覆盖前10行，全量数据中可能存在更多退款记录。 --- ## 3. 时间趋势分析（按周） ### 3.1 周度销售统计 | 周次 | 日期范围 | 订单数 | 销售额 | 环比变化 | |:----:|----------|:------:|--------|----------| | W31 | 7/29 – 8/4 | 2 | 3,460 元 | — | | W32 | 8/5 – 8/11 | 3 | 4,055 元 | 🔺 +17.2% | | W33 | 8/12 – 8/18 | 3 | 2,480 元 | 🔻 -38.8% | | W34 | 8/19 – 8/25 | 2 | 1,060 元 | 🔻 -57.3% | ### 3.2 趋势图示（前10行样本） ``` 销售额（元） 4000 │ ██ 3500 │ ██ ██ 3000 │ ██ ██ 2500 │ ██ ██ ██ 2000 │ ██ ██ ██ 1500 │ ██ ██ ██ 1000 │ ██ ██ ██ ██ 500 │ ██ ██ ██ ██ 0 └───────────────────────── W31 W32 W33 W34 ``` > **趋势判断（⚠️ 仅样本，需全量验证）：** > - W32 为可见区间内的销售高峰 > - W33–W34 呈连续下滑趋势 > - 可能原因：开学季采购集中在8月初，月底需求回落 --- ## 4. 数据质量检查 ### 4.1 一致性校验（数量 × 单价 = 总金额） | 检查项 | 结果 | |--------|------| | 校验范围 | 前10行（全部可见样本） | | 异常记录数 | **0 条** | | 结论 | ✅ **前10行数据计算一致性完好，未发现异常** | > `❌` 全量87条记录的一致性校验待执行，建议用脚本批量验证。 ### 4.2 潜在风险提示 | 风险项 | 说明 | 优先级 | |--------|------|:------:| | 日期完整性 | 前10行均为8月数据，9月数据是否完整？ | ⚠️ 待确认 | | 客户去重 | 同一客户是否存在多ID（如C001与C001A）？ | ⚠️ 待确认 | | 金额异常值 |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】这是一份高质量的多轮对话综合分析报告。模型在最关键的「意图反转追踪」上表现出色，正确处理了用户先搁置后重新要求整合客户分析的矛盾指令。数据引用准确，样本局限性标注体系完善且贯穿全文，Markdown格式规范、层次分明、可视化元素丰富。整体达到专业数据分析报告的水准。 【GEMINI】这是一份非常出色的分析报告。模型不仅在数据处理和分析上表现严谨，更在多轮对话的意图管理上展现了极高的专业度。它准确识别了用户对「客户分析」意图的反复，并将其有机整合，同时始终保持对样本局限性的高度警惕，标注清晰，是一份高质量的AI辅助决策文档。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的Q3订单数据分析报告，完美应对了评测设计中的核心难点——多轮意图变更的追踪与整合。模型准确理解了「先放一放」只是临时搁置而非删除，在最终轮完整恢复了第二轮的客户分析，同时整合了第三轮的新分析维度。数据准确性高，样本局限性标注系统且全面，报告结构专业、格式规范。特别值得肯定的是模型主动设计了✅⚠️❌的标注体系和报告末尾的声明章节，体现了对任务要求的深度理解和执行能力。 minor 的计算误差（89.7% vs 87.6%）不影响整体优秀表现。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
