mimo-v2-pro 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-pro
- 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：99.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.7 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： --- **1. 赵建国的订单** 赵建国（C001）一共下了 **3 笔订单**： | 订单编号 | 下单日期 | 商品名称 | 总金额 | |---|---|---|---| | ORD-2024-0801 | 2024-08-01 | 办公椅 | 1160 | | ORD-2024-0803 | 2024-08-05 | 墨盒×10 | 135 | | ORD-2024-0807 | 2024-08-15 | 办公桌 | 1200 | --- **2. "配送中"状态的订单** **王鹏**（C003）有一笔订单处于"配送中"状态： - 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** 在这10行中，最高金额为 **3600 元**： - 订单编号：**ORD-2024-0804** - 客户姓名：**王鹏** - 商品：显示器（2台 × 1800元） - 总金额：**3600 元**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀，完全准确地提取了CSV数据中的关键信息，信息完整无遗漏，格式清晰美观。回答不仅满足了所有要求，还额外补充了有用的上下文信息（如显示器的数量和单价），整体质量极高。 【GEMINI】模型表现优秀，准确提取了 CSV 中的关键信息，并以结构化、易读的方式呈现，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的CSV数据提取结果，对前10行订单数据的三类查询任务均完成出色。信息提取准确无误，完整性达标，表达格式规范清晰，完全符合任务要求。
进阶难度评测结果
- 得分：76.8 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 Order Summary (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 | --- **关于退款的影响：** ORD-2024-0805（键盘，320 元）当前状态为"退款中"，该订单本身就不属于"已完成"状态，因此在计算已完成订单总金额时**原本就没有被计入**（2,820 = 2,300 + 520）。 所以即使退款最终成功，李梅的已完成订单总金额仍然为 **2,820**，不会发生变化。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取和表格翻译方面表现良好，数据准确、格式规范，仅金额千位分隔符略有瑕疵。但在退款假设问题上，虽然逻辑推理有一定合理性（退款中订单原本未计入已完成），却未能给出参考答案期望的「2500元」结论，与评分标准要求存在明显偏差，导致追问回答维度得分较低。 【GEMINI】模型在数据处理、表格格式化和排序方面表现优秀，完全符合指令要求。但在处理假设性追问时，逻辑推演略显僵化，未能充分展示对不同假设情境的分析能力，导致追问回答部分得分较低。 【KIMI】客户订单数量和金额计算基本正确，排序也按要求按 Completed Order Total 降序排列。但存在关键错误：李梅的 Completed Order Total 应为 2820，但模型在回答退款假设时错误地认为退款订单原本就没有被计入，实际上根据参考答案的说明，ORD-2024-0805（退款中，320元）是否被计入取决于统计方式，但标准答案明确指出若退款成功应变为 2500 元（2820-320），而模型错误地坚持金额不变仍为 2820，这与参考答案的预期处理不符。
困难难度评测结果
- 得分：97.5 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：
**血管参数对比分析 / Comparative Analysis of Vascular Parameters** | 参数 Parameter | 本研究（SCIP皮瓣） Current Study (SCIP Flap) | 对比研究（DFA皮瓣） Comparative Study (DFA Flap) | |---|---|---| | 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 | | 供区血管蒂直径 Donor Pedicle Diameter | 0.8–1.5 mm | 1.2–2.0 mm | | 管径比值 Vessel Diameter Ratio | 2.8–5.0 | 2.5–4.5 | | 动脉切开口径倍数 Arteriotomy Size Multiplier | 3.0× | 3.5× | | 受区远端流量 Distal Recipient Flow | >70 ml/min | >85 ml/min | | 皮瓣穿支血流量 Flap Perforator Flow | 12–22 ml/min | 18–28 ml/min | --- **分析结论 / Analysis Conclusions** **中文：** 1. **受区血管条件：** 本研究采用的PTA外径（3.8–5.2 mm）小于对比研究的DFA（4.8–6.5 mm），说明SCIP皮瓣可适用于口径较小的受区血管，临床适用范围更广。 2. **供区血管蒂：** 本研究供区蒂径（0.8–1.5 mm）较对比研究（1.2–2.0 mm）偏细，对显微吻合操作精度要求更高。 3. **管径匹配：** 两组管径比值范围有较大重叠（2.8–5.0 vs. 2.5–4.5），表明两种术式在血管匹配方面具有相似的可行性窗口。本研究上限略高（5.0 vs. 4.5），可能与PTA外径个体差异有关。 4. **动脉切开口径：** 本研究采用3.0倍于受区血管直径的切开口径，小于对比研究的3.5倍，但两组均实现了良好的吻合效果，提示3.0–3.5倍区间均可作为安全操作范围。 5. **血流动力学：** 本研究PTA远端流量（>70 ml/min）及皮瓣穿支血流（12–22 ml/min）均略低于对比研究（>85 ml/min，18–28 ml/min），这与PTA本身管径较小、下肢远端血流分布特点一致，两组血流均处于皮瓣灌注的安全阈值以上。 6. **总体评价：** SCIP皮瓣在较小口径受区血管条件下仍能实现100%存活率，术后无血管并发症，与DFA供区皮瓣相比具有相当的可靠性和更广泛的适用解剖区域。 **English：** 1. **Recipient Vessel Characteristics:** The PTA external diameter in the current study (3.8–5.2 mm) is smaller than the DFA in the comparative study (4.8–6.5 mm), indicating that SCIP flaps are applicable to recipient vessels of smaller caliber, broadening their clinical applicability. 2. **Donor Pedicle:** The donor pedicle diameter in this study (0.8–1.5 mm) is narrower than that of the comparative study (1.2–2.0 mm), necessitating greater precision in microsurgical anastomosis. 3. **Vessel Diameter Matching:** The two groups exhibit considerable overlap in vessel diameter ratio ranges (2.8–5.0 vs. 2.5–4.5), suggesting comparable feasibility windows for both techniques. The slightly higher upper limit in this study (5.0 vs....
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，在信息提取、双语表达、跨文档整合三个维度接近满分。对比表格结构清晰，6项参数全部准确，中英双语标题和内容专业规范。分析结论有深度，能从临床角度解读数据差异，而非简单罗列。CSV附注数据准确，整合自然。多轮意图追踪稳定，未出现前序错误的传递。整体是一份高质量的综合性输出，细节处理到位，符合专业医学报告的写作标准。 【GEMINI】模型在处理复杂指令时表现出极高的准确性和逻辑性。在多轮意图变更的情况下，能够始终保持对原始数据和用户最新需求的精准把控。对比分析部分不仅结构清晰，且医学专业度极高，成功完成了跨文档数据整合任务，是一次高质量的 AI 辅助分析示范。 【KIMI】该候选输出展现了卓越的多任务处理能力、精确的医学信息提取能力、专业的双语表达水平，以及出色的跨文档整合技巧。在复杂的多轮对话历史中，模型始终准确追踪用户意图的最新状态，最终输出完全符合EVAL_BLOB中定义的所有功能要求。对比分析结论具有临床专业深度，附注部分的数据引用精准无误，整体结构清晰规范，是一份高质量的综合性分析报告。
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