MiniMax-M2.7 在「订单数据多维问答」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：订单数据多维问答
- 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 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） 请基于以上数据回答以下三个问题： 1. 在前10行数据中，哪位客户的累计消费总金额最高？具体金额是多少？ 2. 前10行中有哪些订单的状态不是"已完成"？请列出订单编号、客户姓名和当前状态。 3. 客户赵建国（C001）在前10行中一共下了几笔订单？分别购买了什么商品？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 问题1需准确识别累计消费最高的客户并给出正确的总金额
- 问题2需完整列出所有非'已完成'状态的订单信息，包括订单编号、客户姓名和状态
- 问题3需准确统计赵建国的订单数量并逐一列出所购商品名称
- 所有回答必须仅基于提供的前10行数据，不得编造数据
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：78.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：78.5 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：
用户要求我基于提供的数据文件 `orders_q3.csv` 回答三个问题。让我逐一分析： ## 问题1：累计消费金额最高的客户 前10行数据： - C001 赵建国: 1160 + 135 + 1200 = 2495 - C002 李梅: 2300 + 520 = 2820 - C003 王鹏: 3600 + 380 = 3980 - C004 张晓燕: 900 - C005 陈伟: 540 最高的是 **王鹏（C003）**，金额 **3980元**。 ## 问题2：状态不是"已完成"的订单 前10行中，状态为"已完成"的占绝大多数，只有一笔： - ORD-2024-0808，客户王鹏，状态"配送中" ## 问题3：赵建国（C001）的订单 前10行中赵建国的订单： - ORD-2024-0801: 办公椅 - ORD-2024-0803: 墨盒×10 - ORD-2024-0807: 办公桌 共3笔订单。 用户已经提供了前10行的数据，我可以直接基于这些数据回答问题，不需要额外读取文件。 基于前10行数据，回答如下： --- ### 问题1：累计消费金额最高的客户 | 客户ID | 客户姓名 | 消费明细 | 累计金额 | |--------|----------|----------|----------| | C003 | 王鹏 | 3600 + 380 | **3980 元** | **答案：王鹏（C003）累计消费最高，金额为 3980 元。** --- ### 问题2：状态不是"已完成"的订单 | 订单编号 | 客户姓名 | 当前状态 | |----------|----------|----------| | ORD-2024-0808 | 王鹏 | 配送中 | **答案：只有 1 笔订单状态不是"已完成"，是王鹏的订单，目前处于"配送中"状态。** --- ### 问题3：赵建国（C001）的订单明细 | 订单编号 | 购买商品 | |----------|----------| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | | ORD-2024-0807 | 办公桌 | **答案：赵建国在前10行中一共下了 3 笔订单，分别购买了办公椅、墨盒×10、办公桌。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在格式和表达上表现优秀，问题1和问题3的回答完全正确。但问题2存在关键性遗漏——未识别出ORD-2024-0805（李梅，退款中）这笔非「已完成」订单，仅列出1笔而非2笔，导致信息提取准确性和回答完整性均受到明显扣分。这一错误可能源于模型对提供数据的不完整解读，或在思考过程中遗漏了该行数据。 【GEMINI】模型表现优秀，能够严格基于提供的上下文数据进行分析，没有引入外部假设或产生幻觉。在面对参考答案中可能存在的冗余信息时，模型保持了对输入数据的客观判断，准确完成了所有任务要求。 【KIMI】模型在问题1和问题3表现良好，但问题2出现明显遗漏，未识别出李梅的'退款中'订单（ORD-2024-0805）。该订单在输入数据的第5行（C002,李梅,ORD-2024-0805...），模型可能因数据解析或状态识别失误而遗漏。建议加强数据遍历的完整性检查，确保不遗漏任何符合条件的记录。
困难难度评测结果
- 得分：68.6 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： 1. 删除刚生成的 q3_analysis_report.md 2. 回到分析前10行的思路，但增加新要求 首先删除文件，然后基于前10行数据进行分析。 前10行数据（含ORD-2024-0805退款订单）： 1. C001,赵建国,ORD-2024-0801,2024-08-01,办公椅,2,580,1160,已完成 2. C002,李梅,ORD-2024-0802,2024-08-02,打印机,1,2300,2300,已完成 3. C001,赵建国,ORD-2024-0803,2024-08-05,墨盒×10,3,45,135,已完成 4. C003,王鹏,ORD-2024-0804,2024-08-07,显示器,2,1800,3600,已完成 5. C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 6. C001,赵建国,ORD-2024-0807,2024-08-15,办公桌,1,1200,1200,已完成 7. C003,王鹏,ORD-2024-0808,2024-08-18,路由器,1,380,380,配送中 8. C005,陈伟,ORD-2024-0809,2024-08-20,笔记本支架,3,180,540,已完成 9. C002,李梅,ORD-2024-0810,2024-08-22,耳机,2,260,520,已完成 10. C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 需要按顺序处理这些订单数据，然后计算每种商品的销售额占比。 总销售额应该是各行金额的加总，包括前9行的已完成订单加上退款中的订单金额。 重新核对各行的具体金额，确保加总准确无误。 显示器是最大的订单（3600元），其次是打印机（2300元），而墨盒的金额最小（135元）。需要计算每种商品在总销售额中的占比。 总销售额是9635元，其中显示器占37.36%，是最大的销售贡献者，其次是打印机占23.87%。按从高到低的顺序排列，显示器、打印机、办公椅和办公桌的占比都在10%以上，而墨盒只占1.40%。 单笔订单金额差异很大，最高的是显示器订单3600元，购买了2件，单价1800元；最低的是墨盒订单仅135元，买了3件，单价仅45元。显示器虽然单价高但购买数量较少，而墨盒虽然单价低但购买数量较多，两者在单价和购买量上呈现明显的反向关系。 此外还有380元的路由器订单处于配送中，320元的键盘订单处于退款中。 确认收入包括所有已完成的订单，共计9235元；潜在收入来自配送中的订单共380元；潜在损失来自退款中的订单共320元。 [TOOL_CALL] exec: rm q3_analysis_report.md [/TOOL_CALL] [TOOL_CALL] ls: q3_analysis_report.md [/TOOL_CALL] [TOOL_CALL] [/TOOL_CALL] 报告文件已删除。以下是前10行的结构化分析： --- ## 一、各商品销售额占比 **前10行总销售额：9,635 元** | 排名 | 商品名称 | 销售额 | 占比 | |------|----------|--------|------| | 1 | 显示器 | 3,600 | 37.36% | | 2 | 打印机 | 2,300 | 23.87% | | 3 | 办公椅 | 1,160 | 12.04% | | 4 | 办公桌 | 1,200 | 12.46% | | 5 | 移动硬盘 | 900 | 9.34% | | 6 | 笔记本支架 | 540 | 5.60% | | 7 | 路由器 | 380 | 3.94% | | 8 | 耳机 | 520 | 5.40% | | 9 | 键盘 | 320 | 3.32% | | 10 | 墨盒×10 | 135 | 1.40% | --- ## 二、单笔金额最高与最低订单对比 | 维度 | 最高订单 | 最低订单 | |------|----------|----------| | 订单编号 | ORD-2024-0804 | ORD-2024-0803 | | 商品名称 | 显示器 | 墨盒×10 | | 订单金额 | 3,600 元 | 135 元 | | 商品单价 | 1,800 元 | 45 元 | | 购买数量 | 2 件 | 3 件 | **差异分析：** - 最高订单单价是最低订单的 **40 倍**（1800 vs 45） - 但最低订单的数量反而更多（3 vs 2） - 说明金额差异主要由**单价**驱动，而非数量 --- ## 三、收入分类统计 | 类别 | 定义...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在意图追踪和结构化呈现方面表现尚可，正确执行了文件删除操作，也理解了从全量分析回退到前10行分析的意图变更。但核心问题是数据计算存在重大错误：模型漏算了ORD-2024-0805（键盘，退款中，320元）这条记录，导致总销售额计算为9635元而非正确的11055元，进而导致所有商品占比和确认收入均错误。这是一个基础性的数据完整性问题，严重影响了分析结果的可信度。第2题的最高最低订单识别和差异分析是正确的，是本次回答中表现最好的部分。 【GEMINI】模型在指令遵循和意图理解方面表现出色，能够准确处理复杂的上下文变更和工具调用。但在基础算术计算方面存在失误，将前10行总金额计算错误，导致后续所有基于该总额的百分比和汇总数据均出现偏差，建议在处理数据分析任务时加强对原始数据加总的校验。 【KIMI】该回答在结构化和意图追踪方面表现尚可，但存在严重的数据计算错误。核心问题在于前10行总销售额的计算错误（9635 vs 11055），导致所有占比和分类收入金额连锁错误。模型在思考过程中虽然列出了全部10行数据，但实际计算时似乎遗漏了部分订单或计算有误。此外，办公桌/办公椅的金额排序错误也反映了数据处理的不严谨。作为数据分析任务，计算准确性是核心要求，此错误导致回答质量大幅下降。
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