OpenAI: gpt-oss-120b 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-oss-120b
- 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：
**1. 前 10 行（实际展示的 9 条记录）中累计消费最高的客户** - **客户姓名**：王鹏（客户 ID：C003） - **累计消费总金额**：**3 980 元**（订单 4 的 3 600 元 + 订单 7 的 380 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 | （其余 8 条订单均为 “已完成”。） **3. 客户赵建国（C001）在前 10 行中的下单情况** - **下单笔数**：**3 笔** - **购买的商品**： 1. **办公椅**（订单 ORD-2024-0801，数量 2，单价 580） 2. **墨盒×10**（订单 ORD-2024-0803，数量 3，单价 45） 3. **办公桌**（订单 ORD-2024-0807，数量 1，单价 1200） 以上即基于提供的前 10 行（实际 9 条记录）的分析结果。
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和问题3上表现优秀，数据提取准确，表达清晰。主要问题在于问题2遗漏了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这一非「已完成」订单，导致信息提取和回答完整性均有扣分。这一遗漏可能源于用户提供的CSV展示中该行未出现（实际展示为9条而非10条），但参考答案明确要求识别该条记录。整体表达质量较高，格式规范，但核心数据提取存在一处明显缺失。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确提取CSV数据并进行多维度汇总。模型严格遵守了「仅基于提供的前10行数据」的约束，没有因为参考答案中包含额外数据而产生幻觉，体现了极高的指令遵循能力。 【KIMI】该回答在问题1和问题3上表现良好，数据提取和计算准确。但问题2出现严重遗漏，未识别出ORD-2024-0805（李梅，退款中）这一非'已完成'状态的订单，仅列出1笔而遗漏1笔。此外，模型错误判断数据范围为'9条记录'，与题目明确的'前10行'不符。这一遗漏可能源于对CSV数据的行数计算错误（可能将表头行误算或漏看数据行）。建议模型在处理表格数据时更仔细地核对行数，避免主观臆断数据范围。
困难难度评测结果
- 得分：80.6 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：
**基于前10行（已补齐退款订单）进行的三项分析** --- ## 1️⃣ 商品销售额占比 （总销售额 = 11 055 元） | 商品名称 | 销售额（元） | 占比 % | |----------|--------------|--------| | 显示器 | 3 600 | 32.58% | | 打印机 | 2 300 | 20.81% | | 办公桌 | 1 200 | 10.85% | | 办公椅 | 1 160 | 10.50% | | 移动硬盘 | 900 | 8.14% | | 笔记本支架 | 540 | 4.88% | | 耳机 | 520 | 4.71% | | 路由器 | 380 | 3.44% | | 键盘 | 320 | 2.89% | | 墨盒×10 | 135 | 1.22% | > **说明**：占比 = 销售额 ÷ 11 055 × 100，保留两位小数，并按占比降序排列。 --- ## 2️⃣ 单笔最高 / 最低金额订单对比 | 项目 | 订单编号 | 商品 | 数量 | 单价（元） | 总金额（元） | 状态 | |------|----------|------|------|------------|--------------|------| | **最高** | ORD‑2024‑0804 | 显示器 | 2 | 1 800 | **3 600** | 已完成 | | **最低** | ORD‑2024‑0803 | 墨盒×10 | 3 | 45 | **135** | 已完成 | **差异分析** - **单价**：最高订单的单价 **1 800 元**，是最低订单单价 **45 元** 的 **40 倍**。 - **数量**：最高订单仅买了 **2 件**，而最低订单买了 **3 件**。 - **驱动因素**：最高金额主要来源于 **高单价商品**（显示器），而最低金额则是 **低单价、少量** 的耗材。 --- ## 3️⃣ 收入/潜在收入/潜在损失计算 | 类别 | 包含的订单状态 | 金额合计（元） | |------|----------------|----------------| | **确认收入** | 已完成 | **10 355** | | **潜在收入** | 配送中 | **380** | | **潜在损失** | 退款中 | **320** | - **确认收入**：把所有 “已完成” 订单的总金额相加得到。 - **潜在收入**：把 “配送中” 状态的订单视为尚未确认但可能实现的收入。 - **潜在损失**：把 “退款中” 状态的订单视为已产生但可能被抵扣的损失。 --- ### 小结 - 商品 **显示器** 与 **打印机** 占前10行销售额的 **53.39%**，是主要收入来源。 - 最高金额订单依赖高单价的显示器，而最低金额订单则是低单价的墨盒，二者在单价上相差约 **40 倍**。 - 在已完成的 8 笔订单中，确认收入 **10 355 元**；若把 “配送中” 视为潜在收入，则额外 **380 元**；若把 “退款中” 视为潜在损失，则需扣除 **320 元**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在数据分析和结构化呈现方面表现较好，正确回退到前10行分析并纳入了退款订单，三个子问题均有完整回答。但存在两个主要问题：1）完全忽略了用户要求删除q3_analysis_report.md文件的操作指令，这是一个明确的功能性要求；2）第1题各商品占比存在多处轻微的四舍五入偏差，与参考答案不完全一致。删除文件操作的缺失是最严重的问题，显示模型在处理复合指令时遗漏了操作性要求。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准识别并处理多轮对话中的意图变更，对CSV数据的计算逻辑严密，且在处理复杂的数据分类（确认收入、潜在收入、潜在损失）时表现出极高的准确性。回复格式规范，符合专业评测标准。 【KIMI】候选输出在结构化呈现和信息覆盖方面表现良好，表格使用恰当，分析逻辑清晰。但存在两个关键问题：一是完全遗漏了删除文件的指令执行，这是用户明确要求的第一个操作；二是占比计算存在微小精度误差（32.58% vs 32.56%）。意图追踪部分正确识别了回退到前10行的需求，但核心操作缺失导致该维度不及格。建议在后续回复中严格按指令顺序执行，并加强数值计算精度。
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