mimo-v2-omni 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：mimo-v2-omni
- 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：79.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：79.3 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：
基于提供的前10行数据（1行表头 + 9行数据），逐一回答： --- ### 1. 累计消费总金额最高的客户 | 客户 | 累计消费 | |------|---------| | 王鹏 | 3600 + 380 = **3980 元** | | 李梅 | 2300 + 520 = 2820 元 | | 赵建国 | 1160 + 135 + 1200 = 2495 元 | | 张晓燕 | 900 元 | | 陈伟 | 540 元 | > **王鹏（C003）** 累计消费最高，共 **3980 元**。 --- ### 2. 状态不是"已完成"的订单 只有一笔： | 订单编号 | 客户姓名 | 当前状态 | |----------|---------|---------| | ORD-2024-0808 | 王鹏 | **配送中** | --- ### 3. 赵建国（C001）的订单情况 一共下了 **3 笔** 订单： | 订单编号 | 下单日期 | 商品名称 | 数量 | 总金额 | |----------|---------|---------|------|--------| | ORD-2024-0801 | 2024-08-01 | 办公椅 | 2 | 1160 | | ORD-2024-0803 | 2024-08-05 | 墨盒×10 | 3 | 135 | | ORD-2024-0807 | 2024-08-15 | 办公桌 | 1 | 1200 | > 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回答准确完整。核心失分点在于问题2漏掉了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这笔订单，而该订单在参考答案中明确存在于前10行数据中。这一遗漏反映出模型在数据扫描时存在疏漏，影响了信息提取准确性和回答完整性两个维度的得分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解并处理CSV格式的订单数据。在处理问题2时，模型未受参考答案中可能存在的幻觉数据（ORD-2024-0805在输入数据中不存在）影响，而是忠实于输入数据进行分析，体现了极高的事实准确性。 【KIMI】候选输出在表达清晰度方面表现优秀，结构化呈现便于理解。但在信息提取准确性上存在关键缺陷：问题2遗漏了一笔非'已完成'状态的订单。经核查，该遗漏源于对'前10行数据'的理解差异——候选输出仅处理了可见的9行数据（表头+9行记录），而参考答案包含了第10行（ORD-2024-0805）。尽管候选输出未编造数据、严格基于可见内容作答，但未能完整提取题目隐含的全部10行数据信息，导致与参考答案不符。建议在数据边界模糊时主动确认数据范围，或更仔细地核查行数计数（表头行+数据行）。问题1和问题3的处理准确无误，计算和统计均正确。
困难难度评测结果
- 得分：90.1 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：
已删除 `q3_analysis_report.md`。以下是基于前10行数据的分析： ### 1. 商品销售额占比（前10行） 总销售额 = 1160 + 2300 + 135 + 3600 + 900 + 1200 + 380 + 540 + 520 + 320 = **11,055 元** | 商品名称 | 销售额（元） | 占总销售额比例 | |---|---|---| | 显示器 | 3,600 | 32.56% | | 打印机 | 2,300 | 20.81% | | 办公桌 | 1,200 | 10.85% | | 办公椅 | 1,160 | 10.49% | | 移动硬盘 | 900 | 8.14% | | 路由器 | 380 | 3.44% | | 键盘 | 320 | 2.89% | | 耳机 | 520 | 4.70% | | 笔记本支架 | 540 | 4.88% | | 墨盒×10 | 135 | 1.22% | ### 2. 单笔金额极值订单分析 - **最高单笔金额**：ORD-2024-0804（王鹏），显示器，单价 1800 元，数量 2，总金额 3600 元。 - **最低单笔金额**：ORD-2024-0803（赵建国），墨盒×10，单价 45 元，数量 3，总金额 135 元。 **差异分析**： - 单价差异：显示器单价（1800）是墨盒单价（45）的 40 倍。 - 数量差异：显示器数量（2）少于墨盒数量（3）。 - 综合影响：高单价商品（显示器）即使数量较少，仍创造了最高单笔收入；低单价商品（墨盒）即使数量较多，总金额仍最低。 ### 3. 收入分类统计 - **确认收入（状态=已完成）**：1160 + 2300 + 135 + 3600 + 900 + 1200 + 540 + 520 = **10,355 元** - **潜在收入（状态=配送中）**：ORD-2024-0808 路由器，总金额 **380 元** - **潜在损失（状态=退款中）**：ORD-2024-0805 键盘，总金额 **320 元** **总计**：确认收入 + 潜在收入 - 潜在损失 = 10,355 + 380 - 320 = **10,415 元**（净预期收入）。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，正确处理了多轮对话中的意图变更和矛盾指令，数据计算基本准确，三个子问题覆盖完整。主要瑕疵有两点：一是打印机和笔记本支架的占比存在末位舍入微差；二是第1题商品表格未严格按占比降序排列（路由器3.44%出现在耳机4.70%和笔记本支架4.88%之前），不符合题目「按占比从高到低排列」的要求。整体属于高质量输出，细节处理上还有提升空间。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准捕捉用户在多轮对话中的意图变更，严格遵循了「不生成新文件」和「基于前10行数据」的限制条件。在数据处理方面，模型成功纠正了之前的遗漏，计算逻辑严谨，输出格式规范，展现了极高的专业度。 【KIMI】候选输出基本完成了任务要求，能够追踪多轮意图变更并回退到前10行分析，正确识别了关键订单和金额。但存在明显的排序错误（商品占比降序排列失败）、第3题画蛇添足的「净预期收入」计算，以及部分量化分析不够精确的问题。整体表现中等偏上，在数据严谨性方面有待提升。
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