qwen3.5-flash 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：qwen3.5-flash
- 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]] 基于提供的数据，我来逐一回答您的问题： --- ## 问题 1：累计消费总金额最高的客户 | 客户 | 订单明细 | 累计金额 | |------|----------|----------| | C001 赵建国 | 1160 + 135 + 1200 | **2495** | | C002 李梅 | 2300 + 520 | **2820** | | C003 王鹏 | 3600 + 380 | **3980** | | C004 张晓燕 | 900 | **900** | | C005 陈伟 | 540 | **540** | **答案：C003 王鹏 累计消费最高，金额为 3980 元** --- ## 问题 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 | **答案：只有 1 笔订单状态不是"已完成"** --- ## 问题 3：客户赵建国（C001）在前10行中的订单 | 订单编号 | 商品名称 | 数量 | 金额 | |----------|----------|------|------| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | 2 | 1160 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | 3 | 135 | | ORD-2024-0807 | 办公桌 | 1 | 1200 | **答案：赵建国共下了 3 笔订单，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】候选模型在问题1和问题3上表现准确，计算和信息提取均正确；表达形式规范，结构清晰。主要不足在于问题2遗漏了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这一非'已完成'订单，导致信息提取准确性和回答完整性均有所扣分。需要注意的是，用户提供的可见CSV数据中并未包含该条记录，候选模型的遗漏存在一定客观原因，但参考答案明确要求包含该条，因此仍需扣分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解CSV数据并进行多维度汇总。针对问题2，模型严格基于提供的文本内容进行分析，虽然与参考答案中包含的「ORD-2024-0805」不一致，但这是因为该订单并未出现在用户提供的CSV前10行文本中，模型表现出了良好的事实遵从性，未进行幻觉补充。 【KIMI】候选输出整体表现良好，表达清晰，格式规范。主要争议在于问题2的答案与参考答案不一致。经仔细核对，提供的CSV前10行确实只包含1笔非'已完成'订单（ORD-2024-0808），而参考答案中提到的ORD-2024-0805并未在前10行中出现。因此候选输出实际上是基于提供数据的正确答案，而参考答案可能包含了未展示的数据或存在错误。若严格按'仅基于提供的前10行数据'的要求，候选输出应获得更高分数。
困难难度评测结果
- 得分：44.6 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
# Q3 订单数据分析报告（前10行数据） --- ## 一、商品销售额占比分析 | 商品名称 | 销售额 | 占比 | |----------|--------|------| | 显示器 | 3,600 | 31.18% | | 打印机 | 2,300 | 19.92% | | 办公桌 | 1,200 | 10.40% | | 办公椅 | 1,160 | 10.05% | | 移动硬盘 | 900 | 7.79% | | 笔记本支架 | 540 | 4.68% | | 耳机 | 520 | 4.51% | | 墨盒×10 | 135 | 1.17% | | 路由器 | 380 | 3.29% | | 键盘 | 320 | 2.77% | **总销售额：11,545 元** --- ## 二、单笔金额最高/最低订单对比分析 | 维度 | 最高金额订单 | 最低金额订单 | |------|-------------|-------------| | 订单编号 | ORD-2024-0804 | ORD-2024-0805 | | 商品 | 显示器 | 键盘 | | 客户 | 王鹏 (C003) | 李梅 (C002) | | 数量 | 2 | 1 | | 单价 | 1,800 元 | 320 元 | | 总金额 | **3,600 元** | **320 元** | | 状态 | 已完成 | 退款中 | **差异分析：** - 金额差距：3,600 - 320 = **3,280 元** - 单价差距：1,800 / 320 = **5.63 倍** - 数量差距：2 / 1 = **2 倍** - 显示器属于高价值办公设备，键盘属于低价配件，这是造成差异的主要原因 --- ## 三、收入状态统计 | 收入类别 | 定义 | 金额 | |----------|------|------| | **确认收入** | 状态="已完成" | **10,845 元** | | **潜在收入** | 状态="配送中" | **380 元** | | **潜在损失** | 状态="退款中" | **320 元** | **说明：** - 确认收入占总销售额的 93.93% - 潜在收入与潜在损失的净影响为 **+60 元**（即退款损失小于待完成订单收益）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选答案在结构化呈现方面表现较好，但在数据准确性和指令执行方面存在严重问题。最核心的错误包括：1）完全忽略了删除文件的指令；2）前10行总销售额计算错误（11545 vs 正确的11055），导致所有商品占比均错误；3）最低单笔订单识别错误（键盘320元 vs 正确的墨盒×10共135元）；4）确认收入计算错误（10845 vs 正确的10355）。这些错误表明模型对数据的处理能力存在明显不足，且对用户的文件操作指令缺乏响应。 【GEMINI】模型在结构化呈现方面表现良好，但在核心的指令执行（删除文件）和数据计算准确性上表现较差。计算总额和最低订单识别均出现明显错误，未能准确处理前10行数据的逻辑关系，导致分析结论不可用。 【KIMI】候选输出在结构化呈现方面表现尚可，但存在严重的数据计算错误和指令执行缺陷。核心问题包括：总销售额计算错误（11,545 vs 11,055）、最低金额订单识别错误（键盘320元 vs 墨盒×10135元）、确认收入计算错误（10,845 vs 10,355）、占比排序错误，以及最关键的——完全未执行用户明确要求的删除文件操作。意图追踪方面未能正确体现从全量分析回退到前10行分析的变更，也未回应删除指令。整体表现不及格，需要大幅改进数据准确性和指令遵循能力。
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