OpenAI: gpt-oss-20b 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-20b
- 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：73.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：73.8 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. 最多累计消费的客户（前10行）** - **王鹏（C003）**，累计消费总金额 **¥3980**。 **2. 状态不是“已完成”的订单（前10行）** | 订单编号 | 客户姓名 | 当前状态 | |----------|----------|----------| | ORD‑2024‑0808 | 王鹏 | 配送中 | **3. 客户赵建国（C001）在前10行的订单情况** - 订单数量：**3** 笔 - 购买商品： 1. 办公椅 2. 墨盒×10 3. 办公桌
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在问题1和问题3上表现良好，数据提取准确，表达清晰。但问题2存在明显遗漏——前10行数据中应有两笔非「已完成」状态的订单（包括ORD-2024-0805李梅的「退款中」订单），候选输出仅列出了一笔，这是较为严重的信息提取错误，影响了整体评分。表达形式和格式质量较高。 【GEMINI】模型能够准确理解并处理CSV数据，在计算和归纳方面表现良好。主要扣分点在于问题2的完整性，模型未能识别出参考答案中提到的「ORD-2024-0805」订单，这可能是因为该订单在提供的CSV片段中未被显式列出（仅前9行），模型严格遵循了可见文本，但在逻辑完整性上略有不足。 【KIMI】该回答在表达清晰度方面表现良好，但在信息提取准确性和回答完整性方面存在明显缺陷。主要问题是问题2遗漏了订单ORD-2024-0805（李梅，退款中），该订单虽然在提供的前10行CSV数据中未完整展示（第5行被截断），但从参考答案可以看出该订单确实存在且状态为'退款中'。模型未能识别出这一订单，导致回答不完整。建议模型在处理CSV数据时应更仔细地检查所有行记录，避免遗漏关键信息。
困难难度评测结果
- 得分：82.8 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. 商品销售额占比（前 10 行）** | 商品 | 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 | 4.89 | | 耳机 | 520 | 4.71 | | 路由器 | 380 | 3.43 | | 键盘 | 320 | 2.89 | | 墨盒×10 | 135 | 1.22 | > 计算方式： > 销售额 ÷ 总销售额 × 100 （总销售额 = 11 055 元） **2. 单笔金额最高/最低订单对比** | 订单 | 商品 | 数量 | 单价（元） | 总金额（元） | |------|------|------|-----------|--------------| | **最高** | 显示器 | 2 | 1 800 | 3 600 | | **最低** | 墨盒×10 | 3 | 45 | 135 | - **单价差异**：显示器 1 800 元 vs. 墨盒×10 45 元（显示器单价约 40 倍高）。 - **数量差异**：显示器 2 件 vs. 墨盒×10 3 件（显示器数量略少）。 - **导致**：最高订单的高单价是主要贡献因素；最低订单的低单价与低总金额相结合，形成最低值。 **3. “确认收入”、 “潜在收入” 与 “潜在损失”** | 类别 | 订单状态 | 订单金额（元） | 说明 | |------|----------|---------------|------| | **确认收入** | 已完成 | **10 355** | 8 订单（已完成）之总额 | | **潜在收入** | 配送中 | 380 | 1 订单（配送中）之总额 | | **潜在损失** | 退款中 | 320 | 1 订单（退款中）之总额 | > 计算方法 > - 确认收入 = 所有 `已完成` 订单总金额。 > - 潜在收入 = 所有 `配送中` 订单总金额。 > - 潜在损失 = 所有 `退款中` 订单总金额。
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内容上整体质量较好，正确识别了前10行全部10条记录（含退款订单），三个子问题均有完整回答，结构化呈现清晰。主要问题有两点：一是未执行用户明确要求的删除文件操作，这是一个关键指令遗漏；二是第1题各商品销售额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。总体而言，内容分析部分表现良好，但指令执行完整性有明显缺失。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准处理复杂的数据分析任务，并准确响应多轮对话中的意图变更。在数据计算和逻辑分析方面表现稳健，唯一的小瑕疵是未在回复中显式确认已执行删除文件的操作，但整体指令执行效果符合预期。 【KIMI】该候选输出在数据计算和信息完整性方面表现优秀，正确完成了基于前10行数据的全部三项分析任务，数值准确、结构清晰。主要不足在于意图执行层面：完全遗漏了删除q3_analysis_report.md文件的明确要求，这是一个显著的指令执行缺陷。此外，占比数值的四舍五入精度与参考答案存在微小差异，但不影响实质正确性。总体而言，这是一个质量较高的回答，但在严格遵循复合指令方面有待改进。
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