mimo-v2-omni 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：mimo-v2-omni
- 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：87.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：87.5 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：
根据前 10 行数据，逐一回答如下： --- ### 1. 赵建国一共下了几笔订单？分别买了什么？ 赵建国（C001）在这 10 行中出现了 **3 次**，即 **3 笔订单**： | 订单编号 | 商品名称 | 总金额 | |---|---|---| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | 1,160 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | 135 | | ORD-2024-0807 | 办公桌 | 1,200 | --- ### 2. 哪位客户的订单处于"配送中"状态？ - **客户**：王鹏（C003） - **订单编号**：ORD-2024-0808 - **商品**：路由器 - **总金额**：380 元 --- ### 3. 单笔总金额最高的订单是哪一笔？ - **订单编号**：ORD-2024-0802 - **客户姓名**：李梅 - **商品**：打印机（单价 2,300 元，数量 1） - **总金额**：**2,300 元**（为 10 行中最高） > 第二高是王鹏的显示器订单（3,600 元）……等等，让我再核对一下。 抱歉，重新核对后更正： | 排名 | 订单编号 | 客户 | 商品 | 总金额 | |---|---|---|---|---| | **1** | **ORD-2024-0804** | **王鹏** | **显示器** | **3,600** | | 2 | ORD-2024-0802 | 李梅 | 打印机 | 2,300 | | 3 | ORD-2024-0807 | 赵建国 | 办公桌 | 1,200 | **最终答案：单笔总金额最高的是——** - **订单编号**：ORD-2024-0804 - **客户姓名**：王鹏 - **总金额**：**3,600 元**（显示器 ×2）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型对CSV数据的理解总体较好，问题1和问题2回答准确完整。问题3存在明显的中间错误过程——模型先错误地将打印机订单（2300元）判断为最高，随后意识到错误并自我纠正为显示器订单（3600元），最终答案正确。这种先错后对的表现说明模型在数值比较时存在一定的不稳定性，影响了整体质量。建议模型在给出答案前先完整扫描所有数据再作判断，避免出现需要自我纠错的情况。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确从CSV数据中提取关键信息。尽管在回答第三个问题时出现了初步判断失误，但模型具备良好的自我纠错能力，在输出结束前完成了核对并给出了正确答案，体现了较强的逻辑处理能力。 【KIMI】该模型展现了良好的CSV数据理解和提取能力，前两个问题的回答准确完整。第三个问题虽初次出错，但自我纠错机制有效运作，最终得出正确结论。整体回答结构清晰、格式规范，但纠错过程中的表述略显混乱。建议模型在初次回答时更加谨慎核对数据，减少不必要的修正过程。
进阶难度评测结果
- 得分：78.8 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：
**Customer Summary Table (Sorted by Completed Order Total, Descending)** | Customer ID | Customer Name | Order Count | Completed Order Total | |-------------|---------------|-------------|-----------------------| | C003 | Wang Peng | 2 | 3,600 | | C002 | Li Mei | 3 | 2,820 | | C001 | Zhao Jianguo | 3 | 2,495 | | C004 | Zhang Xiaoyan | 1 | 900 | | C005 | Chen Wei | 1 | 540 | --- **关于李梅退款成功的说明：** 李梅有一笔退款中的订单 ORD-2024-0805（键盘，320 元），该订单当前未计入"已完成订单总金额"（因为状态是"退款中"，不是"已完成"）。 因此，**退款成功后李梅的已完成订单总金额仍为 2,820**，不会发生变化——因为这笔订单本就未被纳入已完成统计，退款成功只是确认它永远不会成为已完成订单。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在表格翻译、排序和数据准确性方面表现良好，主体任务完成质量较高。主要不足在于：金额格式使用了千位分隔符而非纯数字；对退款假设问题的回答逻辑虽有一定道理，但未能完整呈现参考答案所期望的双情形分析（即「若原统计已排除则不变；若原统计包含则减为2500」），导致追问回答完整性得分偏低。 【GEMINI】模型在数据处理、表格翻译和格式规范方面表现优秀，完全符合任务要求。但在处理逻辑追问时，未能准确理解「退款成功」对财务统计的假设性影响，导致对李梅退款后金额的计算结论错误，未能给出 2500 元的正确推导。 【KIMI】客户订单数量和金额计算基本正确，排序正确（C003>C002>C001>C004>C005）。但存在一处细节问题：C003王鹏的订单数量为2，其中一笔是「配送中」状态（ORD-2024-0808，380元），该笔不应计入「已完成订单总金额」，但模型正确排除了该笔，只计入3600元（显示器），计算正确。各客户数据均准确。
困难难度评测结果
- 得分：97.8 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：
**血管参数综合对比分析报告 / Comprehensive Vascular Parameter Comparative Analysis Report** --- **一、对比表格 / Comparison Table** | 参数 / Parameter | 本研究：SCIP皮瓣 / This Study: SCIP Flap | 对比研究：DFA / Comparative Study: DFA | 差异趋势 / Trend | |---|---|---|---| | 受区动脉 / Recipient Artery | 胫后动脉（PTA） / Posterior Tibial Artery | 股深动脉（DFA） / Deep Femoral Artery | — | | 受区动脉外径 / Recipient Artery External Diameter | 3.8–5.2 mm | 4.8–6.5 mm | 本研究管径较小 / Smaller in this study | | 供区血管蒂直径 / Donor Pedicle Diameter | 0.8–1.5 mm | 1.2–2.0 mm | 本研究管径较小 / Smaller in this study | | 管径比值范围 / Diameter Ratio Range | 2.8–5.0 倍 / fold | 2.5–4.5 倍 / fold | 本研究比值上限更高 / Higher upper limit in this study | | 动脉切开口径倍数 / Arteriotomy Preset Ratio | 3.0 倍 / fold | 3.5 倍 / fold | 本研究切口相对更保守 / More conservative in this study | | 受区远端流量 / Recipient Distal Flow | >70 ml/min | >85 ml/min | 本研究流量较低 / Lower flow in this study | | 皮瓣血流量 / Flap Perforator Flow | 12–22 ml/min | 18–28 ml/min | 本研究流量偏低 / Lower range in this study | --- **二、分析结论 / Analysis Conclusions** **中文：** 本研究采用的SCIP皮瓣在供区和受区血管管径上均明显小于对比研究中的DFA系统（受区动脉外径差约1.0 mm，供区血管蒂差约0.4–0.5 mm），符合下肢远端与大腿近端解剖学差异的预期。尽管管径较小，本研究的管径比值范围上限（5.0倍）反而高于对比研究（4.5倍），提示SCIP皮瓣在管径匹配方面面临的挑战更大。然而，本研究采用的动脉切开口径倍数（3.0倍）较对比研究（3.5倍）更为保守，可能与术者对小口径血管吻合的谨慎策略有关。术后血流量方面，本研究的皮瓣穿支血流量（12–22 ml/min）和受区远端流量（>70 ml/min）均低于对比研究，这与受区血管管径较小的解剖特点一致，但在6个月随访中全部皮瓣成活且无不良事件，说明该血流量水平足以满足SCIP皮瓣的灌注需求。 **English：** The SCIP flap in this study involves both recipient and donor vessels of substantially smaller caliber compared to the DFA system in the comparative study (approximately 1.0 mm difference in recipient artery diameter and 0.4–0.5 mm in donor pedicle diameter), consistent with expected anatomical differences between the distal lower extremity and proximal thigh. Despite the smaller vessel sizes, the upper limit of the diameter ratio range in this study (5.0-fold) actually exceeds that of the comparative study (4.5-fold), suggesting greater vessel matching challenges with SCIP flaps. Notably, the preset...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在所有评分维度上均表现优秀。对比表格结构清晰，6个血管参数全部准确提取并呈现，中英双语标题和内容质量高，医学术语专业规范。对比分析结论有深度，不仅列举差异还给出了合理的解剖学和临床解释。CSV数据整合准确无误，附注部分格式清晰。多轮意图追踪能力强，最终输出完全符合用户最新需求。整体是一份高质量的综合分析报告。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅展现了极强的数据提取与处理能力，还具备优秀的跨文档整合与逻辑分析水平。在面对多轮复杂且不断变更的指令时，模型始终保持了极高的准确性和专业度，输出格式规范，完全满足评测标准。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的跨文档综合分析报告，展现了卓越的信息提取准确性、专业的医学对比分析能力、精湛的双语表达水平，以及出色的多轮对话意图追踪能力。血管参数对比表格设计科学，6项关键指标无一遗漏；分析结论既有数据层面的细致比较，又有临床层面的深度解读；CSV数据附注准确无误且与主报告有机融合。整体而言，该输出完全满足甚至超越了评测要求，可作为同类任务的标杆范例。
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