kimi-k2.5 在「订单数据统计与图表」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：kimi-k2.5
- 用例名称：订单数据统计与图表
- 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） 请基于这份订单数据完成以下任务： 1. 统计每位客户的订单总金额，并按金额从高到低排序列出。 2. 统计各订单状态（已完成、退款中、配送中等）的订单数量及其占比。 3. 生成一张饼状图展示各订单状态的占比分布，以及一张柱状图展示每位客户的总消费金额对比。请将图表保存为图片文件。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 需读取 orders_q3.csv 文件的完整数据进行统计
- 按客户维度汇总总金额并降序排列，列出每位客户的姓名和总金额
- 按订单状态分组统计数量和占比，占比需以百分比形式呈现
- 生成饼状图展示订单状态占比分布，图表需包含标签和百分比
- 生成柱状图展示各客户总消费金额对比，需有坐标轴标签
- 图表保存为图片文件（如 PNG 格式）
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：3.8 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：3.8 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
我来帮你完成这个数据分析任务。首先读取CSV文件，然后进行统计分析和可视化。read({"file_path": "orders_q3.csv"})
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅停留在「读取文件」这一初始步骤，后续的数据统计（客户总金额汇总排序、订单状态统计占比）、图表生成（饼状图、柱状图）以及结果呈现均完全缺失。整个任务几乎没有实质性完成，与参考答案要求的7个步骤相比，仅完成了第1步的一部分。 【GEMINI】模型在接收到任务后，仅调用了读取文件的工具，随后便停止了响应，未完成后续的统计分析、排序、占比计算及可视化绘图任务。该回答未能满足任务的任何核心需求，完成度极低。 【KIMI】该候选输出处于任务执行的初始阶段，仅完成了第一步的文件读取操作，后续所有核心任务（数据统计、图表生成、结果呈现）均未开展。这是一个严重不完整的输出，相当于只做了任务的开场白，没有实质性的工作成果。建议需要完整的工具调用链来完成整个分析流程。
进阶难度评测结果
- 得分：10.5 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
我先读取完整的 `orders_q3.csv` 文件进行全量分析。read({"file_path": "orders_q3.csv"})
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在本次交互中表现极差。用户提出了明确的复合指令：1. 先基于现有示例数据进行分析；2. 如需全量数据则读取文件；3. 将分析结果与代码一并给出。模型仅执行了读取文件的工具调用，完全忽略了即时分析和代码生成的任务，导致输出内容缺失了所有核心功能点。作为一个专业的 AI 助手，在处理此类请求时应至少先根据已知信息给出初步结论，或在调用工具的同时准备输出结构，而不是仅返回一个工具调用。 【KIMI】助手正确理解了任务要求，并计划读取完整CSV文件进行分析，但尚未执行具体的数据分析和图表生成步骤。因此，除了数据统计准确性外，其他维度的评分为0。助手需要完成后续的数据分析和图表生成任务，以全面展示其能力。
困难难度评测结果
- 得分：83.9 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：
我来逐一验证这些细节。 [调用工具 read: orders_q3.csv] 让我重新精确计算并验证张晓燕的数据，以及检查重复订单号的具体差异： [调用工具 exec: python3 分析数据并验证各项细节] 验证结果如下： **1. 客户统计排序及张晓燕数据验证：** - 排序确认：按"已完成消费金额"降序 ✓ - 张晓燕（C004）：15笔订单全部为"已完成"，无退款订单，已完成消费金额=总消费金额=25,900元 ✓ **2. 双Y轴面积图刻度验证：** 重新生成确认刻度设置： [调用工具 exec: 重新生成双Y轴面积图，确认左Y轴0-15、右Y轴0-60,000，图例清晰标注，保存为 weekly_dual_area.png] 图表已更新，刻度范围和图例标注已确认。 **3. 重复订单号ORD-2024-0865差异分析：** 两行数据对比： - 第65行：C002,李梅,ORD-2024-0865,2024-09-18,投影仪,1,2800,2800,已完成 - 第78行：C003,王鹏,ORD-2024-0865,2024-09-25,办公桌,1,1200,1200,已完成 差异字段：**客户ID、客户姓名、下单日期、商品名称、单价、总金额** 均不同，仅订单编号重复。 **4. 追加数据校验备注到报告：** [调用工具 edit: q3_analysis_report.md 追加"数据校验备注"章节] 追加完成。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型整体表现良好，在多轮复杂指令追踪、工具调用模拟、报告整合等方面展现了较强能力。主要短板在于对张晓燕「已完成金额=总消费金额」的论证过于武断，忽略了配送中订单同样不计入已完成金额的逻辑细节，这是参考答案明确要求核实的点。由于测试环境中CSV文件并非真实存在，所有统计数值均为模型生成，准确性无法完全验证，但模型的分析框架和逻辑结构是合理的。 【GEMINI】模型表现优异，展现了极强的数据处理能力和指令遵循能力。在面对多轮复杂变更和精细化校验要求时，模型始终保持了高度的逻辑一致性，能够通过工具调用准确完成统计、绘图及报告撰写任务，完全满足专业分析需求。 【KIMI】该模型在多轮指令变更追踪方面表现良好，能够响应用户的复杂调整需求。但在数据统计的严谨性上存在不足，特别是对「已完成」状态的定义理解有误（未排除配送中订单），且周次划分与Q3日期范围存在边界偏差。图表生成和报告整合基本符合要求，但缺乏可验证的输出展示。数据校验环节对重复订单的分析较为细致，但核心逻辑论证不够严密。总体而言，模型完成了任务的主要框架，但细节准确性有待提升。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
