glm-5-turbo 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：glm-5-turbo
- 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：79.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：79.8 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：
**1. 累计消费最高的客户** | 客户 | 累计金额 | |------|---------| | C003 王鹏 | 3600 + 380 = **3980 元** | | C002 李梅 | 2300 + 520 = 2820 元 | | C001 赵建国 | 1160 + 135 + 1200 = 2495 元 | | C004 张晓燕 | 900 元 | | C005 陈伟 | 540 元 | 累计消费最高的是 **王鹏（C003）**，金额为 **3980 元**。 --- **2. 状态非"已完成"的订单** 仅 1 条： | 订单编号 | 客户姓名 | 状态 | |----------|---------|------| | ORD-2024-0808 | 王鹏 | 配送中 | --- **3. 赵建国（C001）的订单情况** 前10行中共 **3 笔**订单，购买商品如下： | 订单编号 | 商品名称 | |----------|---------| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | | ORD-2024-0807 | 办公桌 |
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在表达形式上表现优秀，问题1和问题3的回答准确完整。主要失分点在于问题2漏掉了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这条关键记录，仅识别出1条非「已完成」订单，而正确答案为2条。这一遗漏反映出对数据的扫描不够全面，在信息提取准确性和回答完整性两个维度均造成明显扣分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确提取CSV数据并进行汇总计算。对于问题2，模型严格基于提供的CSV文本片段进行分析，未出现幻觉，表现符合预期。 【KIMI】候选输出在形式呈现上较为优秀，表格结构清晰易读。但核心问题在于问题2的严重遗漏——未识别出李梅的「退款中」订单（ORD-2024-0805），该订单在前10行数据中明确存在（第5行）。这可能是由于候选人仅扫描了状态列而未仔细核对每一行，或误将「退款中」理解为某种形式的「已完成」。问题1和问题3的回答准确无误，但问题2的50%遗漏率导致信息提取准确性和回答完整性均受到重大影响。建议加强数据逐行核对的严谨性。
困难难度评测结果
- 得分：95.2 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：
[工具调用] exec: rm q3_analysis_report.md --- **一、商品销售额占比（前10行，总销售额 11,055 元）** | 商品 | 销售额 | 占比 | |------|--------|------| | 显示器 | 3,600 | 32.56% | | 打印机 | 2,300 | 20.81% | | 办公桌 | 1,200 | 10.86% | | 办公椅 | 1,160 | 10.49% | | 移动硬盘 | 900 | 8.14% | | 笔记本支架 | 540 | 4.88% | | 耳机 | 520 | 4.70% | | 路由器 | 380 | 3.44% | | 键盘 | 320 | 2.89% | | 墨盒×10 | 135 | 1.22% | > 显示器一项独占近三分之一，前两名（显示器+打印机）合计占比 53.37%，头部集中效应明显。 --- **二、单笔最高与最低订单对比** | 维度 | 最高：显示器（ORD-2024-0804） | 最低：墨盒×10（ORD-2024-0803） | 差异 | |------|------|------|------| | 总金额 | 3,600 元 | 135 元 | 相差 3,465 元（26.7倍） | | 单价 | 1,800 元 | 45 元 | 相差 1,755 元（40倍） | | 数量 | 2 件 | 3 件 | 墨盒反而多 1 件 | **分析：** 两笔订单金额悬殊的核心驱动因素是**单价**，而非数量。墨盒虽然多买了1件，但单价仅45元，属于低值耗材；显示器单价高达1,800元，属于高价值设备。这说明在当前数据中，商品品类（设备 vs 耗材）对单笔金额的影响远大于购买数量。 --- **三、收入结构拆分** | 类别 | 对应状态 | 金额 | 说明 | |------|----------|------|------| | 确认收入 | 已完成 | **10,355 元** | 8笔订单，占总金额 93.67% | | 潜在收入 | 配送中 | **380 元** | 1笔（路由器），待确认 | | 潜在损失 | 退款中 | **320 元** | 1笔（键盘），待核销 | > 三项合计 11,055 元，与前10行总销售额一致。潜在损失率约 2.89%，风险可控。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀。正确执行了文件删除指令，准确追踪了多轮意图变更，基于完整10条记录（含退款订单）进行了全面分析。三道题的核心数值均正确，仅有极小的四舍五入偏差（最大偏差0.01个百分点）。结构化呈现清晰，额外的洞察分析（如头部集中效应、单价驱动分析、损失率）提升了回答的分析深度。是一份高质量的多轮对话数据分析回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确理解了复杂的上下文切换和多轮需求变更，在数据处理和计算方面也展现了极高的准确性。对于每一个细分问题，模型都给出了结构化且逻辑清晰的回答，完全符合评测标准。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀。核心亮点在于：一是准确处理了复杂的多轮意图变更（从全量分析→删除文件→回退前10行），展现了良好的对话状态追踪能力；二是数据计算基本准确，特别是正确纳入了容易被遗漏的退款订单；三是结构化呈现专业规范，使用表格和分点使信息一目了然。 minor issues包括占比的四舍五入微小差异，以及第2题分析侧重点与参考答案略有不同，但不影响整体正确性。是一个高质量的完成结果。
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