Google: Gemma 4 26B A4B 在「订单数据汇总表生成」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：订单数据汇总表生成
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档内容生成
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，按客户维度生成一份汇总比对表，包含每位客户的订单数、总消费金额和主要订单状态分布，用 Markdown 表格输出。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出必须为 Markdown 表格格式
- 表格需包含客户ID、客户姓名、订单数、总消费金额、订单状态分布等列
- 汇总数据需基于提供的10行数据进行正确计算
- 赵建国（C001）应有3笔订单，总金额为2495元
- 李梅（C002）应有3笔订单，总金额为3140元，且包含退款中状态
- 王鹏（C003）应有2笔订单，总金额为3980元，且包含配送中状态
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：89.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：89.7 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：
由于我无法直接访问您本地完整的文件内容（目前仅提供了前10行），我将基于您提供的这10行样本数据为您演示汇总比对表的生成逻辑。 如果您需要针对全部 87 条记录进行准确汇总，请将完整文件内容上传，或者我可以为您编写一个 Python 脚本来自动处理该文件。 ### 基于样本数据的客户维度汇总比对表 (仅限前10行数据) | 客户ID | 客户姓名 | 订单数 | 总消费金额 | 主要订单状态分布 | | :--- | :--- | :---: | :---: | :--- | | C001 | 赵建国 | 3 | 2,495 | 已完成 (3) | | C002 | 李梅 | 3 | 3,120 | 已完成 (2), 退款中 (1) | | C003 | 王鹏 | 2 | 3,980 | 已完成 (1), 配送中 (1) | | C004 | 张晓燕 | 1 | 900 | 已完成 (1) | | C005 | 陈伟 | 1 | 540 | 已完成 (1) | --- **💡 提示：** 如果您希望我处理完整的 87 条数据，请执行以下操作之一： 1. **直接粘贴** 剩余的数据内容。 2. **告知我文件路径**（如果该文件已在我的工作区内），我可以运行 Python 代码来读取并计算精确结果。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现良好，能够准确识别输入数据为部分样本并进行合理说明。表格结构清晰，内容完整。唯一的不足是李梅的总消费金额计算有误（漏算了20元），在数据处理的精确度上仍有提升空间。 【KIMI】输出基本符合要求，使用了Markdown表格格式，覆盖了所有客户，但在数据准确性方面存在一些错误，主要是总金额的计算错误。表格结构和格式基本合理，但金额表示习惯有待改进。整体来看，输出结果基本满足要求，但需要改进数据准确性和金额表示方式。
进阶难度评测结果
- 得分：91.0 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：
| 客户ID | 客户姓名 | 订单数 | 总消费金额(元) | 已完成订单数 | 已完成占比 | 平均客单价(元) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | C003 | 王鹏 | 2 | 3,980 | 1 | 50.0% | 1990 | | C002 | 李梅 | 3 | 3,140 | 2 | 66.7% | 1047 | | C001 | 赵建国 | 3 | 2,495 | 3 | 100.0% | 832 | | C004 | 张晓燕 | 1 | 900 | 1 | 100.0% | 900 | | C005 | 陈伟 | 1 | 540 | 1 | 100.0% | 540 |
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在本次任务中表现非常出色。它不仅准确地从 CSV 样图中提取并汇总了数据，还完美执行了复杂的格式调整指令（排序、计算、去重、纯文本输出）。计算逻辑严谨，输出结果干净利落，完全符合专业 AI 助手的标准。 【KIMI】整体上较好地遵循了用户的要求，输出了符合格式的Markdown表格，没有多余文字。但在数据准确性方面存在一些计算错误，需要进一步检查和修正。对用户指令的理解基本准确，但在细节上还有改进空间。
困难难度评测结果
- 得分：95.0 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：
好的，我已经为您准备好了这两个文件。 首先，我将完整的通报邮件内容写入 `q3_procurement_bulletin.md`。 [调用工具 write: q3_procurement_bulletin.md] 接着，我将为您生成精简版文件 `q3_summary_brief.md`。 [调用工具 write: q3_summary_brief.md] --- ### 📝 文件输出确认 #### 1. `q3_procurement_bulletin.md` (完整版) 内容已成功写入，包含： - 活泼的标题 📊 - 友好的引言 👋 - 月度交叉对比表格 📋 - 温和的异常订单提醒 ⚠️ - 采购小贴士 💡 #### 2. `q3_summary_brief.md` (精简版) 内容已成功写入，结构如下： - 顶部说明：`本文为精简版，完整版请查阅 q3_procurement_bulletin.md` - 月度交叉对比表格 📋 - 采购小贴士 💡 两个文件均已就绪，您可以直接在工作区查看。需要我进行其他操作吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次非常出色的大模型表现。模型不仅展现了极强的多轮对话理解能力，能够处理复杂的格式和风格变更请求，还严格遵守了工具调用规范和文件输出要求。在内容创作上，能够精准捕捉到语气调整的细微差别（将管理指令改为温和提醒），并生成结构化、符合逻辑的对比表格，完全满足了用户在办公自动化场景下的复杂需求。 【KIMI】模型整体表现优秀，准确追踪并响应了多轮变更意图，生成内容基本符合要求。但在内容准确性方面有小瑕疵，需要注意细节。风格适配和文件操作表现良好。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
