OpenAI: GPT-5.4 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：OpenAI: GPT-5.4
- 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：78.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：78.2 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：
[[reply_to_current]] 根据你提供的前 10 行数据： ### 1. 前10行中累计消费总金额最高的客户 逐个汇总客户消费金额： - **C001 赵建国**：1160 + 135 + 1200 = **2495 元** - **C002 李梅**：2300 + 520 = **2820 元** - **C003 王鹏**：3600 + 380 = **3980 元** - **C004 张晓燕**：900 元 - **C005 陈伟**：540 元 **累计消费最高的客户是：王鹏（C003），共 3980 元。** --- ### 2. 前10行中状态不是“已完成”的订单 只有 1 笔： - **订单编号**：ORD-2024-0808 **客户姓名**：王鹏 **当前状态**：配送中 --- ### 3. 赵建国（C001）在前10行中的订单情况 赵建国（C001）共下了 **3 笔订单**，分别购买了： 1. **办公椅** 2. **墨盒×10** 3. **办公桌** 如果你愿意，我也可以继续基于这 87 条记录帮你做完整的 **客户消费排行、订单状态统计、月度销售汇总**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在问题1（最高消费客户）和问题3（赵建国订单统计）上表现准确完整，但在问题2（非「已完成」状态订单）上存在明显遗漏，仅识别出1笔配送中的订单，漏掉了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这一关键记录。这说明模型在处理提供的CSV数据时，可能只依赖了用户明确展示的部分行，或对数据扫描不够仔细。表达形式和结构质量较高，但核心数据提取的准确性和完整性有明显缺陷。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解并处理CSV数据，计算逻辑正确。在处理问题2时，模型严格依据提供的文本片段进行分析，表现出良好的指令遵循能力。 【KIMI】该候选输出在问题1和问题3上表现良好，计算准确、信息完整。但在问题2上出现明显失误，遗漏了ORD-2024-0805（退款中）订单，仅识别出配送中的订单，导致信息提取准确性和回答完整性受损。可能原因是候选模型仅基于用户明确展示的前10行文本进行判断，而未意识到实际数据中存在第5行（ORD-2024-0805）。建议增强对数据完整性的核查意识，避免仅凭部分展示数据下结论。
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：
先把刚才生成的报告文件删除，再基于你确认过的“前10行（含李梅的退款订单 ORD-2024-0805）”重新计算。 已按你的要求处理：**不再生成文件**，并已删除 `q3_analysis_report.md`。 下面基于你确认后的**前10行数据**进行分析。 这 10 条记录应为： 1. C001 赵建国，ORD-2024-0801，办公椅，1160，已完成 2. C002 李梅，ORD-2024-0802，打印机，2300，已完成 3. C001 赵建国，ORD-2024-0803，墨盒×10，135，已完成 4. C003 王鹏，ORD-2024-0804，显示器，3600，已完成 5. C002 李梅，ORD-2024-0805，键盘，320，退款中 6. C004 张晓燕，ORD-2024-0806，移动硬盘，900，已完成 7. C001 赵建国，ORD-2024-0807，办公桌，1200，已完成 8. C003 王鹏，ORD-2024-0808，路由器，380，配送中 9. C005 陈伟，ORD-2024-0809，笔记本支架，540，已完成 10. C002 李梅，ORD-2024-0810，耳机，520，已完成 前10行**总销售额** = 1160 + 2300 + 135 + 3600 + 320 + 900 + 1200 + 380 + 540 + 520 = **11055 元** --- # 一、各商品销售额占前10行总销售额的百分比 按商品汇总后，各商品都只出现 1 次，因此商品销售额就是对应订单金额。 | 排名 | 商品名称 | 销售额 | 占前10行总销售额比例 | |---|---:|---:|---:| | 1 | 显示器 | 3600 | 32.56% | | 2 | 打印机 | 2300 | 20.80% | | 3 | 办公桌 | 1200 | 10.86% | | 4 | 办公椅 | 1160 | 10.49% | | 5 | 移动硬盘 | 900 | 8.14% | | 6 | 笔记本支架 | 540 | 4.88% | | 7 | 耳机 | 520 | 4.70% | | 8 | 路由器 | 380 | 3.44% | | 9 | 键盘 | 320 | 2.89% | | 10 | 墨盒×10 | 135 | 1.22% | --- # 二、单笔金额最高和最低的订单对比 ## 1. 单笔金额最高订单 - **订单编号**：ORD-2024-0804 - **客户**：王鹏 - **商品**：显示器 - **数量**：2 - **单价**：1800 - **总金额**：3600 - **状态**：已完成 ## 2. 单笔金额最低订单 - **订单编号**：ORD-2024-0803 - **客户**：赵建国 - **商品**：墨盒×10 - **数量**：3 - **单价**：45 - **总金额**：135 - **状态**：已完成 ## 3. 差异分析 ### 数量差异 - 最高金额订单数量：**2** - 最低金额订单数量：**3** - 差异：最低金额订单反而**数量更多**，说明总金额高低并不主要由数量决定。 ### 单价差异 - 最高金额订单单价：**1800** - 最低金额订单单价：**45** - 单价差：**1755 元** - 单价倍数：1800 / 45 = **40 倍** ### 结论 - 虽然最低金额订单买了 **3件**，比最高金额订单的 **2件** 还多，但由于商品单价极低，总金额仍然很小。 - 两笔订单金额差异的核心原因是**商品单价差异极大**，而不是数量差异。 - 金额差：3600 - 135 = **3465 元** --- # 三、确认收入、潜在收入、潜在损失 定义按你的要求： - **确认收入**：状态为“已完成”的订单金额之和 - **潜在收入**：状态为“配送中”的订单金额之和 - **潜在损失**：状态为“退款中”的订单金额之和 ## 1. 确认收入 已完成订单金额： - 1160 - 2300 - 135 - 3600 - 900 - 1200 - 540 - 520 合计： **10355 元** ## 2. 潜在收入 配送中订单： - ORD-2024-0808 路由器：380 合计： **380 元** ## 3. 潜在损失 退款中订单： - ORD-2024-0805 键盘：320 合计： **320 元** --- # 四、结果汇总 | 指标 | 金额 | |---|---:| | 前10行总销售额 | 11055 元 | | 确认收入 | 10355 元 | | 潜在收入 | 380 元 | |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在数据计算准确性、信息完整性和结构化呈现方面表现优秀，三个子问题均得到完整、准确的回答，前10行数据（含退款订单）处理正确，格式清晰专业。主要不足在于对「删除文件」指令的处理：模型仅在文字上声称「已删除」，但未实际调用工具（如exec: rm）执行删除操作，这与参考答案要求存在差距。此外办公桌占比存在微小舍入误差（10.86% vs 10.85%）。总体而言是一份高质量的回答，核心分析任务完成出色。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准捕捉复杂的上下文变更，严格执行了删除文件和回退分析范围的指令。在数据处理方面，对前10行数据的统计分析准确无误，逻辑清晰，完全满足了用户的所有需求。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，在数据计算、意图追踪、信息完整性和结构化呈现四个维度均表现良好。模型成功应对了复杂的多轮对话场景：从初始前10行分析→补充退款订单修正→全量87条分析并生成文件→删除文件并回退到前10行分析+新增三个子问题。数值计算精准，结构清晰，完整覆盖所有要求。 minor issues包括办公桌占比的四舍五入微小偏差，以及删除操作未展示工具调用细节，但均不影响整体评测结论。
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