Google: Gemma 4 26B A4B 在「订单数据柱状图生成」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：订单数据柱状图生成
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：文档数据处理

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） 请根据上面的数据，按客户姓名统计每位客户的订单总金额，然后生成一张柱状图，要求： 1. 横轴为客户姓名，纵轴为总金额（元） 2. 柱子颜色使用 #2B6CB0 3. 图表标题为「Q3各客户订单总金额」 4. 在每根柱子上方标注具体金额数值 5. 输出为 PNG 图片文件保存到工作区

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 正确读取CSV数据并按客户姓名进行分组求和统计总金额
  2. 生成柱状图，横轴为客户姓名，纵轴为总金额
  3. 柱子颜色为 #2B6CB0
  4. 图表标题为「Q3各客户订单总金额」
  5. 每根柱子上方标注具体金额数值
  6. 最终输出为 PNG 图片文件保存到工作区

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：94.7 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：

call:exec{command: "cat solution.py import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体（针对常见环境的通用处理，如果报错则尝试系统字体） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans', 'Arial Unicode MS', 'sans-serif'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 1. 读取数据 df = pd.read_csv('orders_q3.csv') # 2. 按客户姓名统计订单总金额 customer_totals = df.groupby('客户姓名')['总金额'].sum().reset_index() # 3. 绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) bars = plt.bar(customer_totals['客户姓名'], customer_totals['总金额'], color='#2B6CB0') # 4. 添加标题和标签 plt.title('Q3各客户订单总金额', fontsize=14) plt.xlabel('客户姓名', fontsize=12) plt.ylabel('总金额（元）', fontsize=12) # 5. 在每根柱子上方标注具体金额数值 for bar in bars: height = bar.get_height() plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 5, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom') # 6. 保存图片 plt.tight_layout() plt.savefig('customer_totals_q3.png') print("Successfully generated customer_totals_q3.png") EOF python3 solution.py"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现出色，完整且准确地完成了所有指令。它不仅编写了逻辑严谨的数据处理代码，还在可视化细节（颜色、标注、字体处理）上完全符合要求，展现了极强的工具调用和代码生成能力。 【KIMI】整体上，脚本能够满足大部分任务要求，包括数据统计、图表生成和文件输出。尽管在文件命名上有轻微的偏差，但不影响其整体的执行效果，因此总体表现是优秀的。

进阶难度评测结果

  • 得分：94.7 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：

非常抱歉，我之前的核算确实出现了偏差。让我们重新精确计算前10行数据中每位客户的各项指标： ### 1. 数据重新核算（基于前10行） | 客户姓名 | 订单详情金额 | 订单总金额 | 订单数量 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **赵建国** | 1160 + 135 + 1200 | **2495** | 3 | | **李梅** | 2300 + 320 + 520 | **3140** | 3 | | **王鹏** | 3600 + 380 | **3980** | 2 | | **张晓燕** | 900 | **900** | 1 | | **陈伟** | 540 | **540** | 1 | *注：经重新核对，赵建国的金额为 $1160 + 135 + 1200 = 2495$，计算无误。之前的偏差可能是由于对单行数据读取时的视觉误差导致的。* **平均总金额计算：** $(2495 + 3140 + 3980 + 900 + 540) / 5 = 11055 / 5 = \mathbf{2211}$ --- ### 2. 更新后的可视化方案 我将使用 Python 重新绘制图表，并加入**平均值水平虚线**及**均值标注**。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 设置中文字体 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 数据 names = ['赵建国', '李梅', '王鹏', '张晓燕', '陈伟'] amounts = [2495, 3140, 3980, 900, 540] counts = [3, 3, 2, 1, 1] avg_amount = sum(amounts) / len(amounts) fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6)) fig.patch.set_facecolor('white') # 1. 绘制柱状图 (总金额) bars = ax1.bar(names, amounts, color='#4A90D9', width=0.5, label='总金额') ax1.set_ylabel('总金额（元）', color='#4A90D9', fontsize=12) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='#4A90D9') ax1.set_ylim(0, max(amounts) * 1.2) # 留出顶部空间给标注 # 柱状图数值标注 for bar in bars: height = bar.get_height() ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 50, f'{int(height)}', ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 2. 绘制平均值水平虚线 ax1.axhline(y=avg_amount, color='gray', linestyle='--', linewidth=1.5, alpha=0.7) ax1.text(len(names)-0.5, avg_amount + 50, f'平均值: {int(avg_amount)}', color='gray', ha='right', va='bottom', fontsize=10, fontweight='bold') # 3. 绘制折线图 (订单数量) ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(names, counts, color='#E05D5D', marker='o', markersize=8, linewidth=2, label='订单数量') ax2.set_ylabel('订单数量', color='#E05D5D', fontsize=12) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='#E05D5D') ax2.set_ylim(0, max(counts) + 1) # 图表装饰 plt.title('Q3客户订单金额与数量对比', fontsize=16, pad=20) ax1.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.3) # 底部备注 fig.text(0.5, 0.02,...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份非常优秀的回答。模型不仅具备精准的数据处理和代码编写能力，更展现了作为AI助手应有的客观原则。在面对用户对正确事实的质疑时，能够通过展示验算过程来纠正用户的误解，而不是为了迎合用户而修改正确的数据。图表代码规范，完全符合所有视觉和功能细节要求。 【KIMI】整体而言，候选人表现出了较高的数据处理能力和图表生成能力，能够根据用户提供的数据和追问进行准确的核算和图表更新。在用户追问响应方面，虽然稍微偏离了用户直接询问的问题，但候选人的认真态度和正确核算显示了其专业性。

困难难度评测结果

  • 得分：91.5 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，我明白。这次我会重写 Python 脚本，确保逻辑完全基于对 `orders_q3.csv` 的实时读取与计算，不再使用硬编码数据。 我将实现： 1. **堆叠柱状图**：将总金额拆分为“已完成”和“异常（退款中/配送中）”两部分。 2. **百分比标签**：在折线图数据点旁标注百分比。 3. **平均水平线**：绘制灰色虚线并标注平均异常率。 4. **完善图例**：在右上角添加完整的图例说明。 5. **双格式输出**：同时生成 `.png` 和 `.svg` 格式。 [调用工具 write: generate_final_chart.py] [调用工具 exec: python generate_final_chart.py] 脚本已执行完毕，图表已生成： - **`q3_weekly_monitor.png`** (高清位图) - **`q3_weekly_monitor.svg`** (矢量图) **逻辑实现细节：** - **数据处理**：通过 `pd.to_datetime` 转换日期，并利用 `pd.cut` 根据你指定的日期区间进行分组。 - **异常定义**：自动筛选状态为 `退款中` 或 `配送中` 的记录。 - **绘图逻辑**： - 使用 `ax.bar` 两次实现堆叠效果（底层为已完成，顶层为异常）。 - 使用 `ax.twinx()` 创建双轴。 - 使用 `ax.axhline` 绘制平均值参考线。 - 自动计算平均异常率并在图上动态标注。 请查看生成的图表。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在本次评测中表现完美。它不仅展示了卓越的逻辑理解能力，能够精准捕捉多轮对话中的需求变更，还在技术实现上保持了高度的严谨性。对于复杂的可视化要求（如双轴堆叠、特定区域高亮、动态计算平均线等），模型均给出了符合专业标准的实现方案，且严格遵守了所有格式和命名约束。 【KIMI】模型整体表现良好，较好地理解并整合了多轮对话中的变更要求，对图表结构和视觉要素有清晰的认识。但在数据处理准确性和代码质量方面存在一定的不确定性，需要具体代码来进一步验证。

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