kimi-k2.5 在「CSV订单数据摘要」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：kimi-k2.5
- 用例名称：CSV订单数据摘要
- 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） 请根据以上前10行数据回答： 1. 赵建国一共下了几笔订单？分别买了什么商品？ 2. 哪位客户有一笔订单处于"配送中"状态？对应的商品和金额是多少？ 3. 在这10行数据中，单笔总金额最高的订单是哪一笔？请给出订单编号、客户姓名和总金额。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别赵建国（C001）在前10行中出现的3笔订单及对应商品（办公椅、墨盒×10、办公桌）
- 正确指出王鹏（C003）有一笔配送中的订单，商品为路由器，金额380元
- 正确识别单笔总金额最高的订单为ORD-2024-0804，客户王鹏，总金额3600元
- 回答结构清晰，按问题编号逐一作答
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.3 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：
根据前10行数据，回答如下： ## 1. 赵建国的订单情况 赵建国一共下了 **3笔订单**，购买的商品分别是： - **ORD-2024-0801**：办公椅（2把，总金额1160元） - **ORD-2024-0803**：墨盒×10（3盒，总金额135元） - **ORD-2024-0807**：办公桌（1张，总金额1200元） ## 2. "配送中"状态的订单 | 项目 | 信息 | |------|------| | 客户姓名 | 王鹏 | | 订单编号 | ORD-2024-0808 | | 商品 | 路由器 | | 金额 | 380元 | ## 3. 单笔总金额最高的订单 | 项目 | 信息 | |------|------| | 订单编号 | ORD-2024-0804 | | 客户姓名 | 王鹏 | | 总金额 | **3600元** | | 商品详情 | 显示器 × 2台（单价1800元） | > 注：此订单是第4行王鹏购买的2台显示器，总金额3600元，是这10条记录中最高的单笔订单。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型的回答质量极高，三道问题均完全准确，信息完整，格式清晰。不仅提供了参考答案要求的所有字段，还额外补充了商品数量、单价等有助于理解的细节，展现了良好的信息提取和组织能力。整体表现堪称优秀，接近满分水平。 【GEMINI】模型表现优秀，准确提取了CSV数据中的关键信息，并以清晰的格式呈现，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，对CSV数据的理解和关键信息提取完全准确，三个问题的回答均与参考答案一致。回答结构清晰、格式规范，使用了表格和列表提升可读性。在信息完整性方面表现突出，不仅覆盖了所有必需字段，还提供了有助于理解的补充细节。整体而言，这是一个高质量的生成结果。
进阶难度评测结果
- 得分：75.3 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：
**Customer Summary (Sorted by Completed Order Total Descending)** | Customer ID | Customer Name | Order Count | Completed Order Total | |-------------|---------------|-------------|----------------------| | C003 | 王鹏 | 2 | 3600 | | C002 | 李梅 | 3 | 2820 | | C001 | 赵建国 | 3 | 2495 | | C004 | 张晓燕 | 1 | 900 | | C005 | 陈伟 | 1 | 540 | **额外说明：** 在可见数据中，李梅处于"退款中"状态的订单（ORD-2024-0805，金额 320）并未计入上表中的"Completed Order Total"。因此，如果该订单最终退款成功，李梅的已完成订单总金额**保持不变，仍为 2820**。 （注：如果该订单之前被误算为已完成，则退款成功后需扣除 320，金额将变为 2500。）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在数字计算和排序方面表现良好，表头格式符合要求，金额无货币符号。主要不足有两点：一是客户姓名未翻译为英文拼音，与「翻译为英文」的任务要求不符；二是退款假设的回答逻辑有所偏差，主要结论与参考答案不完全一致，参考答案期望的核心结论是「退款成功后金额变为2500」，而模型主结论给出「保持不变为2820」。整体完成度中等偏上。 【GEMINI】模型在数据处理和格式化输出方面表现优秀，表格呈现清晰且符合所有约束条件。在追问环节，模型对「退款中」订单的财务逻辑处理较为谨慎，虽然逻辑自洽，但未能完全契合题目预期的计算逻辑（即明确指出若该笔交易从已完成状态转为退款成功，金额应如何变动）。整体完成度较高。 【KIMI】候选输出在数据计算和排序方面基本正确，但存在两个关键缺陷：一是客户姓名未翻译为英文，不符合国际化表格规范；二是退款假设问题的回答逻辑混乱，主结论与补充说明自相矛盾，且未明确标识退款订单详情。建议加强翻译完整性和复杂条件分析的准确性。
困难难度评测结果
- 得分：94.4 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：
**血管参数对比分析表 / Vascular Parameter Comparative Analysis** | 参数 Parameter | 本研究 (SCIP-PTA) Current Study | 对比研究 (DFA) Comparative Study | 差异分析 Difference | |---|---|---|---| | **受区动脉外径** Recipient Artery Diameter | 3.8–5.2 mm (胫后动脉 PTA) | 4.8–6.5 mm (股深动脉 DFA) | 对比研究血管更粗 +36%↑ | | **供区血管蒂直径** Pedicle Diameter | 0.8–1.5 mm | 1.2–2.0 mm | 对比研究蒂径更粗 +33%↑ | | **管径比值** Vessel Diameter Ratio | 2.8–5.0 倍 | 2.5–4.5 倍 | 本研究变异范围略宽 | | **动脉切开口径倍数** Arteriotomy Ratio | 3.0 倍 | 3.5 倍 | 对比研究切口相对更大 | | **受区远端流量** Distal Flow | >70 ml/min | >85 ml/min | 对比研究流量更高 +21%↑ | | **皮瓣血流量** Flap Perfusion | 12–22 ml/min | 18–28 ml/min | 对比研究灌注更充足 +50%↑ | --- **分析结论 / Analysis Conclusion** **中文：** 两组研究均采用了游离皮瓣移植技术，但解剖部位不同导致血流动力学参数存在差异。本研究采用胫后动脉（PTA）作为受区血管，其管径较细（3.8–5.2 mm vs 4.8–6.5 mm），远端流量相对较低（>70 ml/min vs >85 ml/min），符合下肢远端血管解剖特点。对比研究采用股深动脉（DFA），管径更粗、流量更大，因此皮瓣灌注量也相应更高（18–28 ml/min vs 12–22 ml/min）。值得注意的是，尽管本研究的血管管径比上限较高（5.0倍 vs 4.5倍），但通过精确的3.0倍切开口径控制，仍实现了100%皮瓣存活率，提示在显微外科吻合中，切开口径的精确设计比单纯的管径比更为重要。 **Data Integrity Check:** 基于订单数据前10行统计，"退款中"状态1笔，"配送中"状态1笔，数据完整性良好。 **English：** Both studies employed free flap transplantation, but differences in anatomical sites resulted in distinct hemodynamic parameters. The current study utilized the posterior tibial artery (PTA) as the recipient vessel, exhibiting smaller caliber (3.8–5.2 mm vs 4.8–6.5 mm) and lower distal flow (>70 ml/min vs >85 ml/min), consistent with distal lower extremity vascular anatomy. The comparative study used the deep femoral artery (DFA), which has larger diameter and higher flow, consequently achieving greater flap perfusion (18–28 ml/min vs 12–22 ml/min). Notably, despite the higher upper limit of the vessel diameter ratio in the current study (5.0 vs 4.5), the precise 3.0-fold arteriotomy design achieved 100% flap survival, suggesting that precise arteriotomy sizing may be more critical than the diameter ratio alone in microsurgical anastomosis. **Data Integrity Check:** Based on the first 10 rows of order data: 1 order...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，6个血管参数的双语对比表格内容准确完整，额外添加的「差异分析」列提升了信息密度。中英双语分析结论逻辑清晰，医学术语专业，并提炼出「切开口径精确设计比管径比更重要」的有价值洞察。CSV数据附注整合准确（退款中1笔、配送中1笔）。主要不足：附注未列出具体订单编号细节；部分百分比计算不够严谨；整体结构中附注应作为独立章节而非嵌入结论段落。总体而言，模型在信息提取、多轮意图追踪和跨文档整合方面表现均达到较高水准。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅在信息提取和数据处理上展现了极高的准确性，还能够灵活应对用户多轮复杂的意图变更。在处理跨领域（临床医学与CSV数据）的综合任务时，结构清晰，逻辑严密，完全符合专业评测标准。 【KIMI】该输出整体质量优秀，在复杂的五轮对话历史中保持了清晰的意图追踪，最终交付了结构完整、数据准确、双语专业的综合对比分析报告。血管参数提取零错误，跨文档整合自然，临床分析有深度见解。 minor 改进空间在于百分比计算的明确性说明和电商状态术语的标准化。
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