Google: Gemma 4 26B A4B 在「订单数据字段解读」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：Google: Gemma 4 26B A4B
- 用例名称：订单数据字段解读
- 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 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 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） 请列出这份数据中所有的字段（指标），并逐一解释每个字段的具体含义。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须完整列出全部9个字段：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
- 对每个字段给出清晰准确的含义解释
- 需结合数据示例说明字段的格式特征，如客户ID的编码规则（C+三位数字）、订单编号的编码规则（ORD-年份-四位序号）、日期格式（YYYY-MM-DD）等
- 需说明状态字段包含的取值类型（已完成、退款中、配送中等）
- 需指出总金额与数量、单价之间的计算关系
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.1 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.1 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：
根据您提供的 `orders_q3.csv` 数据样本，该文件包含以下 **9 个字段（指标）**，其具体含义解释如下： 1. **客户ID (Customer ID)**： * **含义**：客户的唯一识别码。用于在系统中区分不同的客户，即使姓名相同，只要 ID 不同，即视为不同个体。 2. **客户姓名 (Customer Name)**： * **含义**：下单客户的真实姓名，用于直观识别客户身份。 3. **订单编号 (Order Number)**： * **含义**：每一笔交易的唯一流水号（如 `ORD-2024-0801`）。用于追踪特定订单的状态、物流及售后信息。 4. **下单日期 (Order Date)**： * **含义**：客户完成下单操作的具体日期，用于进行时间维度的销售分析（如月度、季度销售趋势）。 5. **商品名称 (Product Name)**： * **含义**：本次订单中所购买的具体商品名称（如“办公椅”、“打印机”）。 6. **数量 (Quantity)**： * **含义**：该笔订单中某项商品的购买件数。 7. **单价 (Unit Price)**： * **含义**：单个商品的销售价格。 8. **总金额 (Total Amount)**： * **含义**：该笔订单的总价款。计算逻辑通常为：`数量 × 单价 = 总金额`。 9. **状态 (Status)**： * **含义**：订单当前的业务流程进度。常见的状态包括： * `已完成`：交易已成功，商品已交付。 * `退款中`：客户发起退货申请，流程正在处理。 * `配送中`：商品已发出，正在运往客户手中。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】生成结果非常优秀，准确识别了所有字段并给出了详尽的解释。模型很好地捕捉到了数据中的计算关系和枚举值分类，整体表现专业且客观。 【KIMI】整体而言，该回答表现优秀，准确识别并解释了所有字段，结构清晰，易于理解。但在某些细节上还有改进空间，如对编码规则的说明可以更加明确，部分解释可以更加简洁。
进阶难度评测结果
- 得分：94.5 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：
好的，我为您详细解释这些指标的业务含义，以及数据之间的逻辑关系。 ### 一、 统计指标的含义与业务用途 这些指标是业务分析的基础，它们分别从不同的维度反映了公司的经营状况： | 统计指标 | 具体含义 | 业务分析中的用途 | | :--- | :--- | :--- | | **不重复客户数** | 在统计时间内，有多少个独立的客户身份进行了购买。 | **判断客户规模与粘性**：如果订单很多但客户数很少，说明是少数大客户在复购；如果客户数很多，说明品牌正在扩大市场覆盖面。 | | **订单总数** | 在统计时间内，一共产生了多少笔交易记录。 | **判断业务活跃度**：反映了交易的频繁程度，是衡量销售规模最直观的指标。 | | **总金额合计** | 所有订单金额的总和。 | **判断营收规模**：这是衡量公司“流水”或“营业额”的核心指标，直接决定了公司能收回多少钱。 | | **平均订单金额** | 总金额除以订单总数。 | **判断客单价 (ARPU)**：用于了解平均每个客户每次下单花多少钱。如果客单价提升，说明产品升级或交叉销售（卖更多东西）做得好。 | | **最高/最低金额** | 订单金额的极端值。 | **判断产品结构与客户分层**：最高金额可能代表大宗采购或高端产品；最低金额可能代表低价耗材。通过对比可以发现哪些是“利润贡献者”，哪些是“引流产品”。 | | **订单状态分布** | 不同状态（如已完成、退款中、配送中）的数量占比。 | **判断运营效率与质量**：如果“退款中”比例过高，说明产品质量或售后有问题；如果“配送中”积压过多，说明物流环节存在瓶颈。 | | **下单日期范围** | 数据的起始和结束时间。 | **判断时间跨度与趋势**：确定分析的时间窗口，帮助判断业务是处于增长期、平稳期还是衰退期。 | --- ### 二、 字段间的逻辑关系 在数据处理中，这三个字段构成了一个基础的**算术逻辑链**。 #### 1. 字段关系公式 **数量 $\times$ 单价 $=$ 总金额** * **数量 (Quantity)**：表示该笔订单中，同一种商品购买的件数/个数。 * **单价 (Unit Price)**：表示该种商品每一件的价格。 * **总金额 (Total Amount)**：表示该笔订单中该项商品的总价值。 #### 2. 结合数据的具体例子 我们可以从您提供的表格中提取两个典型例子来验证： **例子 A：常规采购（多件商品）** * **数据行**：`C001, 赵建国, ..., 办公椅, 2, 580, 1160, 已完成` * **逻辑计算**： * 数量 = $2$ * 单价 = $580$ * 计算：$2 \times 580 = 1160$ * **结论**：总金额 $1160$ 完全符合“数量 $\times$ 单价”的结果。 **例子 B：低价耗材（单件或多件）** * **数据行**：`C001, 赵建国, ..., 墨盒×10, 3, 45, 135, 已完成` * **逻辑计算**： * 数量 = $3$ （注意：这里的“3”是指买了3组，每组可能是10个墨盒，或者总共3盒） * 单价 = $45$ * 计算：$3 \times 45 = 135$ * **结论**：总金额 $135$ 同样符合逻辑。 **总结：** 在进行数据清洗或财务审计时，我们通常会通过 `数量 * 单价 == 总金额` 这个逻辑来检查数据是否存在**录入错误**。如果这个等式不成立，就说明数据质量有问题（例如单价变动了但总金额没更新，或者人工输入错误）。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份近乎完美的回答。模型不仅准确地执行了所有指令要求，还表现出了极高的逻辑性和业务敏锐度。它通过结构化的排版将枯燥的数据指标转化为易于理解的业务见解，并利用具体的数据实例增强了说服力，完全满足并超出了评测标准。 【KIMI】整体而言，候选人的表现非常出色，对于统计指标的解释和业务用途的说明都非常到位，能够很好地帮助非技术人员理解。在字段关系与计算逻辑部分，虽然解释正确，但可以进一步优化，以确保所有细节都被覆盖。表达清晰度方面，候选人已经做得很好，但总有提升空间，特别是在确保信息简洁性方面。
困难难度评测结果
- 得分：82.0 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：
基于您提供的**前10行数据**，我为您进行了详细的模拟计算。 ### 1. 基础数据整理（前10行） 首先，我们将前10行数据提取并分类： * **总订单数**：10 笔 * **总销售额**：10,715 元 * **退款订单**：1 笔（李梅，金额 320 元） * **非退款订单**：9 笔（总金额 10,395 元） * **总客户数**：5 位（C001, C002, C003, C004, C005） --- ### 2. 客户维度指标计算结果 #### **A. 客户基础指标** 1. **客户总数**：**5 位** 2. **客户平均消费金额**：10,715 ÷ 5 = **2,143 元/人** 3. **单客户最高消费额 (TOP客户)**：**2,495 元**（客户 C001 赵建国） * *计算过程：C001(1160+135+1200=2495), C002(2300+320+520=3140... 修正：重新计算 C002 = 2300+320+520=3140. 抱歉，重算：C001=2495, C002=3140, C003=4180, C004=900, C005=540。TOP客户为 C003 王鹏，金额 4,180 元)* #### **B. 退款率（两种口径）** 4. **订单量退款率**：1 ÷ 10 = **10%** 5. **金额退款率**：320 ÷ 10,715 ≈ **2.99%** --- ### 3. 复购率方案对比分析 针对您提出的“退款订单是否计入有效订单”的问题，以下是两种方案的对比： | 维度 | **方案一：包含退款订单** (全口径) | **方案二：排除退款订单** (净口径) | | :--- | :--- | :--- | | **逻辑说明** | 只要客户产生过下单行为，无论结果如何，都视为一次交易尝试。 | 只有状态为“已完成”或“配送中”的订单才视为有效交易。 | | **计算过程** | C001(3次), C002(3次), C003(2次), C004(1次), C005(1次)复购客户：C001, C002, C003 (共3人) | C001(3次), C002(2次), C003(2次), C004(1次), C005(1次)复购客户：C001, C002, C003 (共3人) | | **复购率数值** | 3 ÷ 5 = **60%** | 3 ÷ 5 = **60%** | | ***注*** | *注：在本样本中，由于退款客户 C002 仍有其他有效订单，故数值相同。若退款客户仅有一单，则方案二会降低复购人数。* | | #### **💡 我的推荐方案：方案二（排除退款订单）** **推荐理由：** 1. **真实价值导向**：复购率的核心目的是衡量“客户是否愿意再次购买我们的产品”。如果一笔订单最终退款了，说明该次交易并未达成实质性的商业价值，将其计入复购逻辑会**虚增**业务的健康度。 2. **防止指标误导**：如果一个客户下单10次，但全部退款了，在方案一中他会被视为“高粘性客户”，但在方案二中他会被视为“零贡献客户”。显然，方案二更能反映真实的经营质量。 3. **业务决策意义**：方案二能更精准地帮助运营团队识别哪些是“高质量复购客户”，从而进行针对性的会员权益发放，避免把资源浪费在频繁退款的客户身上。 **总结建议：** 在季度汇报中，建议以**方案二（净口径）**作为核心指标，同时在备注中说明“已剔除退款订单的影响”，这样展示的数据更具专业性和严谨性。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在任务理解、逻辑分析和展示形式上表现非常优秀，能够精准捕捉用户多变的指令需求，并提供具有业务深度的对比分析和建议。然而，作为数据处理类任务，其核心的数值计算准确性存在明显缺陷，在简单的加法运算上多次失误（总额及特定客户总额计算错误），导致多个衍生指标数值不准。建议在处理此类任务时加强对原始数据的求和校验。 【KIMI】整体而言，候选人在追踪用户意图和响应完整性方面表现较好，但在数值计算准确性方面存在明显错误，特别是在平均消费金额和TOP客户的计算上。此外，候选人在多口径对比分析和推荐方案及理由方面的表现也存在一定的不足，特别是在退款率的计算和解释上。建议候选人在数值计算和业务洞察方面进一步加强。
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