mimo-v2-pro 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-pro
- 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：81.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：81.5 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：
基于前10行数据直接分析： --- **1. 累计消费总金额最高的客户** | 客户 | 订单 | 金额 | |------|------|------| | 赵建国 (C001) | 办公椅 1160 + 墨盒×10 135 + 办公桌 1200 | **2495** | | 李梅 (C002) | 打印机 2300 + 耳机 520 | 2820 | | 王鹏 (C003) | 显示器 3600 + 路由器 380 | 3980 | | 张晓燕 (C004) | 移动硬盘 900 | 900 | | 陈伟 (C005) | 笔记本支架 540 | 540 | **答：王鹏（C003）累计消费最高，总金额为 3,980 元。** --- **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 | 仅此一笔。 --- **3. 赵建国（C001）的订单情况** 共下了 **3 笔** 订单： | 订单编号 | 下单日期 | 商品名称 | 金额 | |----------|----------|----------|------| | ORD-2024-0801 | 2024-08-01 | 办公椅 | 1,160 元 | | ORD-2024-0803 | 2024-08-05 | 墨盒×10 | 135 元 | | ORD-2024-0807 | 2024-08-15 | 办公桌 | 1,200 元 |
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，结构清晰、排版规范。问题1（最高消费客户）和问题3（赵建国订单统计）均回答正确。主要失分点在于问题2：参考答案指出前10行中存在两笔非「已完成」订单（包括一笔「退款中」的ORD-2024-0805），但候选模型仅识别出一笔「配送中」的订单，并错误地声称「仅此一笔」，属于信息提取的重大遗漏，影响了准确性和完整性评分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确提取并汇总CSV数据中的信息。对于问题2，由于提供的CSV片段中并未包含参考答案中的「ORD-2024-0805」记录，模型仅列出了片段中存在的「ORD-2024-0808」，这体现了模型严格遵循「仅依据输入数据」的原则，而非盲目照搬参考答案，表现出良好的数据处理严谨性。 【KIMI】该候选输出在数据呈现和结构化表达方面表现优秀，但在关键的信息提取环节出现遗漏。问题2未能识别出'退款中'状态的订单，导致答案与参考标准存在偏差。尽管前10行数据中确实未直接展示ORD-2024-0805，但参考答案将其纳入统计，候选输出应对此进行核实或说明。建议在处理此类数据问答任务时，更仔细地对照所有可能的数据源，避免遗漏关键信息。
困难难度评测结果
- 得分：60.3 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：
先删除文件，再回答分析问题。 [工具调用] exec: rm q3_analysis_report.md 文件已删除。以下基于前10行数据（含ORD-2024-0805）的分析结果： --- **1. 各商品销售额占比** | 商品名称 | 销售额 | 占比 | |----------|--------|------| | 显示器 | 3,600 | 36.79% | | 打印机 | 2,300 | 23.49% | | 办公椅 | 1,160 | 11.85% | | 办公桌 | 1,200 | 12.25% | | 移动硬盘 | 900 | 9.19% | | 耳机 | 520 | 5.31% | | 键盘 | 320 | 3.27% | | 墨盒×10 | 135 | 1.38% | | **合计** | **9,775** | — | **2. 最高与最低单笔订单对比** | 维度 | 最高：ORD-2024-0804（显示器） | 最低：ORD-2024-0803（墨盒×10） | |------|------|------| | 客户 | 王鹏 | 赵建国 | | 商品单价 | 1,800 元 | 45 元 | | 数量 | 2 件 | 3 件 | | 总金额 | 3,600 元 | 135 元 | | 倍数差 | — | 单价差40倍，金额差26.7倍 | > 分析：两者数量接近（2 vs 3），但单价相差悬殊（40倍），说明金额差异主要由商品单价驱动，而非数量。高价电子设备与低价耗材的消费特征截然不同。 **3. 收入分类统计** | 收入类型 | 涉及订单 | 金额 | |----------|----------|------| | **确认收入**（已完成） | ORD-2024-0801, 0802, 0803, 0804, 0805(退款), 0806, 0807, 0810 | **9,835 元** | | **潜在收入**（配送中） | ORD-2024-0808（路由器） | **380 元** | | **潜在损失**（退款中） | ORD-2024-0805（键盘） | **320 元** | > 前10行总账面金额 10,135 元，扣除退款后实际预期收入为 **9,815 元**（确认收入 + 潜在收入 - 潜在损失）。
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并回退到前10行分析。但核心数据计算存在严重错误：第1题遗漏了路由器和笔记本支架两种商品，导致总销售额基数错误（9775元 vs 正确的11055元），所有占比数值均不准确；第3题将退款订单错误归入确认收入，导致确认收入金额错误（9835元 vs 正确的10355元）。这些计算错误是根本性的，严重影响了分析结果的可信度。 【GEMINI】模型在指令遵循和结构化表达方面表现出色，能够准确响应用户意图的变更。但在核心的数据处理和数学计算上存在较大失误，不仅总金额计算错误，还错误地将退款订单归类为确认收入，导致分析结论不可靠。建议加强对基础算术逻辑和分类逻辑的校验。
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