Google: Gemma 4 26B A4B 在「订单数据生成PPT」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：订单数据生成PPT
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：演示文稿生成

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） 请根据这份Q3订单数据，帮我生成一份6页的业务汇报PPT大纲及每页的详细内容。要求包含：封面页、数据总览页、客户分析页、商品销售分析页、订单状态分布页、总结与建议页。风格为简洁商务风。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. PPT必须包含6页，分别为：封面页、数据总览页、客户分析页、商品销售分析页、订单状态分布页、总结与建议页
  2. 每页需有明确的标题和具体内容要点描述
  3. 数据总览页需基于CSV数据提炼出关键指标（如总订单数、总金额等）
  4. 客户分析页需提及CSV中出现的客户信息并进行分析
  5. 商品销售分析页需基于数据中的商品信息进行分类或排名
  6. 总结与建议页需包含数据驱动的业务建议

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：86.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：86.7 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：

这份针对 `orders_q3.csv` 数据的业务汇报PPT大纲，采用了**简洁商务风**设计逻辑。由于您提供的样本数据量较小（前10行），在实际制作时，请务必将大纲中的“占位符数据”替换为对全量 87 条记录进行统计后的真实数值。 --- # Q3 季度业务销售分析汇报大纲 **设计风格建议：** * **配色：** 深蓝色/藏青色为主色调，搭配灰色和白色，点缀少量的品牌色（如金或浅蓝）。 * **字体：** 标题使用粗体黑体（如思源黑体 Bold），正文使用常规黑体。 * **排版：** 大量留白，多用图表（饼图、柱状图、趋势图）代替纯文字。 --- ## 第 1 页：封面页 (Title Page) * **主标题：** 2024年第三季度业务销售分析报告 * **副标题：** 数据驱动决策 · 优化运营效率 * **汇报人：** [您的姓名/部门] * **日期：** 2024年10月 * **视觉元素：** 背景使用简洁的几何线条或抽象的商务建筑纹理，保持画面干净。 --- ## 第 2 页：数据总览页 (Executive Summary) * **核心目标：** 让领导一眼看到本季度的整体业绩规模。 * **内容模块：** 1. **关键指标卡 (KPI Cards)：** * **总销售额：** ￥[计算 87 条记录的总金额] * **订单总数：** 87 单 * **平均客单价：** ￥[总金额 ÷ 87] * **活跃客户数：** [去重后的客户ID数量] 2. **销售趋势图：** * **图表类型：** 折线图 (Line Chart) * **内容：** 按“下单日期”展示月度或周度的销售额波动情况。 3. **本季核心结论：** 用 2-3 句精炼的话总结本季度的整体表现（如：销售额稳步增长，或受特定商品带动）。 --- ## 第 3 页：客户分析页 (Customer Insights) * **核心目标：** 分析谁在买，以及客户的价值分布。 * **内容模块：** 1. **客户价值分布 (Top Customers)：** * **图表类型：** 横向条形图 (Bar Chart) * **内容：** 列出消费金额最高的前 5 名客户（例如：赵建国、李梅等），展示客户忠诚度。 2. **客户购买频次分析：** * **图表类型：** 柱状图 (Column Chart) * **内容：** 展示购买 1 次、2 次、3 次及以上客户的数量分布，识别核心高频客户。 3. **客户画像观察：** * **文字描述：** 基于数据特征（如：办公用品采购占比高），简述主要客户群体特征。 --- ## 第 4 页：商品销售分析页 (Product Performance) * **核心目标：** 分析什么卖得好，哪些是利润/规模贡献者。 * **内容模块：** 1. **商品销售贡献度：** * **图表类型：** 帕累托图 (Pareto Chart) 或 饼图 (Pie Chart) * **内容：** 展示各商品类别（或单品）对总销售额的贡献占比。 2. **热销商品 Top 5：** * **图表类型：** 组合图（柱状图表示销量，折线图表示销售额） * **内容：** 识别“高销量、高单价”的明星产品（如：办公椅、打印机等）。 3. **价格敏感度观察：** * **文字描述：** 简要分析单价区间（如：500元以下 vs 2000元以上）的订单分布情况。 --- ## 第 5 页：订单状态分布页 (Order Status & Operations) * **核心目标：** 监控运营健康度，识别潜在风险。 * **内容模块：** 1. **订单状态构成：** * **图表类型：** 环形图 (Donut Chart) * **内容：** 展示“已完成”、“配送中”、“退款中”等状态的比例。 2. **异常订单预警：** * **内容：** 特别标注“退款中”订单的金额占比及主要涉及的商品。 3. **交付效率观察：** * **文字描述：** 基于订单状态，评估当前物流/交付环节的压力及完成率。 --- ## 第 6 页：总结与建议页 (Conclusion & Recommendations) * **核心目标：** 从数据回归业务，提出行动方案。 * **内容模块：** 1. **核心发现 (Key Findings)：** * 总结 Q3 的成功点（如：某类办公设备销售爆发）。 * 总结存在的痛点（如：退款率偏高或特定时段订单堆积）。 2. **策略建议 (Action Plan)：** * **针对客户：** 对高价值客户实施会员激励计划。 * **针对商品：**...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型生成了一份结构完整、专业度高的业务汇报大纲。在商务风格和逻辑框架上表现优异，提供了极具参考价值的设计和图表建议。但在数据提炼方面，模型倾向于提供一个分析框架和占位符，没有像参考答案那样对已给出的样本数据进行具体的定量计算（如统计前10行中特定客户的消费总额），如果能结合样本数据给出初步的定量分析结果会更完美。 【KIMI】整体而言，该PPT大纲在结构完整性和数据提炼准确性方面表现较好，基本满足了任务要求。但在内容丰富度和商务风格方面，部分页面的内容仍需根据实际数据进一步细化和完善，以提高报告的深度和实用性。

进阶难度评测结果

  • 得分：88.2 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，根据您的要求，我已经重新调整了报告逻辑。通过增加“月度趋势”维度并拆分“发现”与“建议”，报告的逻辑链条从“数据展示”到“深度洞察”再到“落地执行”变得更加严密。 以下是调整后的 **10页版** 《2024年第三季度采购订单分析报告》PPT大纲： --- ### **《2024年第三季度采购订单分析报告》PPT大纲** **设计规范回顾：** * **风格：** 简洁商务风 * **配色：** 深蓝（主色/标题）、浅灰（底色/辅助）、橙色（高亮/重点数据/趋势线） --- #### **第1页：封面** * **标题：** 2024年第三季度采购订单分析报告 * **副标题：** 业务增长趋势洞察与运营优化建议 * **视觉元素：** 深蓝渐变背景，橙色几何线条勾勒，右下角标注：报告周期 2024.Q3 | 数据来源：ERP系统 #### **第2页：目录** * **标题：** 报告大纲 * **内容：** 1. 数据概览 2. 月度趋势分析 3. 客户消费画像 4. 商品销售分析 5. 订单状态分布 6. 核心发现总结 7. 针对性改进建议 * **视觉元素：** 浅灰背景，左侧使用深蓝数字标号，右侧对应章节名称 #### **第3页：数据概览** * **标题：** Q3 核心经营指标概览 * **正文要点：** * **总订单量：** 87 笔 * **总销售金额：** ¥[计算值] * **平均客单价：** ¥[计算值] * **活跃客户数：** [计算值] * **图表建议：** 采用 **KPI 卡片式设计**（4个深蓝底色卡片，橙色大字显示核心数值）。 #### **第4页：月度趋势分析（新增）** * **标题：** Q3 订单量与销售额月度趋势 * **正文要点：** * 展示7月、8月、9月三个月的业务波动情况。 * 标注月度环比增长率（MoM %），例如：“8月订单额环比增长 X%”。 * **图表建议：** **双轴折线图**（左轴：订单量-柱状图/浅灰；右轴：订单金额-橙色折线图）。 * **视觉元素：** 在折线拐点处使用橙色小圆点标注，并拉出数据标签显示环比增长率。 #### **第5页：客户分析** * **标题：** 客户消费结构与价值排名 * **正文要点：** * **消费贡献度：** Top 5 客户贡献了总金额的 [X]% 。 * **客户特征：** 区分高频次客户（如赵建国）与高单价客户（如李梅）。 * **图表建议：** **水平柱状图**（按金额降序排列）+ **客户分布饼图**。 * **视觉元素：** 重点客户使用橙色柱条，其余使用深蓝或浅灰。 #### **第6页：商品分析** * **标题：** 商品品类表现与销售贡献 * **正文要点：** * **销售冠军：** 按销售额排名的前三类商品。 * **品类差异：** 高单价设备类（打印机、显示器）与高频耗材类（墨盒、键盘）的销售占比对比。 * **图表建议：** **环形图**（展示品类占比）+ **气泡图**（横轴：销量，纵轴：单价，气泡大小：总金额）。 #### **第7页：订单状态分布** * **标题：** 订单履约与状态监控 * **正文要点：** * **履约效率：** “已完成”订单占比情况。 * **风险预警：** “退款中”与“配送中”订单的占比及潜在风险。 * **图表建议：** **环形图或漏斗图**。 * **视觉元素：** 已完成（深蓝）、配送中（橙色）、退款中（浅灰/红色点缀）。 #### **第8页：关键发现（拆分页1）** * **标题：** 核心业务洞察 (Key Findings) * **正文要点（示例）：** 1. **客户集中度高：** 前3名客户贡献了超过 [X]% 的营收，存在客户流失风险。 2. **季节性波动：** [X] 月份出现明显订单增长，受 [某因素] 驱动。 3. **退款异常：** 特定品类（如：键盘/耳机）的退款比例高于平均水平。 4. **品类结构不均：** 高单价商品销售频次较低，拉动整体营收能力受限。 * **图表建议：** 采用 **图标+短句** 的列表形式，每条发现配一个简洁的业务图标。 #### **第9页：改进建议（拆分页2）** * **标题：** 运营优化行动方案 (Action Plan) * **正文要点（对应第8页）：** 1. **针对客户集中度：** 启动 VIP 客户专项维护计划，增加客户粘性。 2. **针对季节性波动：** 在 [X] 月前提前进行库存备货，应对订单高峰。 3. **针对退款异常：** 启动退款原因专项调研，优化该品类的质量检测或描述。 4. **针对品类结构：**...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在结构调整和逻辑构建方面表现优异，准确理解并执行了复杂的页面拆分和插入指令，生成的PPT大纲框架完整、专业且符合视觉规范。特别是在「关键发现」与「改进建议」的逻辑对应上做得非常出色。主要的不足之处在于数据提炼不够彻底，对于需要计算的指标使用了占位符，未能充分展现数据驱动的特性。 【KIMI】整体上，候选人的表现非常出色，能够准确理解并执行用户的调整要求，PPT大纲结构清晰，内容详实，视觉规范符合要求。在内容提炼与数据关联方面，虽然大部分内容合理，但缺少具体的计算值，这在实际应用中可能会导致问题。总体来说，这是一个高质量的PPT大纲设计。

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：

call:exec{command: "python3 -c \" import pandas as pd # 1. Load data df = pd.read_csv('orders_q3.csv') # 2. Prepare data for SWOT and other logic # Total Q3 total_amount = df['总金额'].sum() total_orders = len(df) total_customers = df['客户ID'].unique().size total_products = df['商品名称'].nunique() # 3. Handle Exception Orders (Page 8) exceptions = df[df['状态'].isin(['退款中', '配送中'])].copy() def get_action(row): if row['状态'] == '退款中': return '优先跟进' if row['总金额'] > 1000 else '常规处理' return '正常监控' exceptions['建议处理措施'] = exceptions.apply(get_action, axis=1) # 4. Prepare Plan for Page 11 plan = [ ('10月', '供应链质量复盘 & 退款品类专项整治'), ('11月', '双11大促预热 & 核心客户定向回馈'), ('12月', '年度盘点 & Q4 冲刺目标达成') ] # Note: Since I cannot 'edit' a binary pptx directly with high precision without a complex library setup, # I will use a Python script to RE-GENERATE the entire pptx using python-pptx to ensure all logic is perfectly applied. \"\"\" import pandas as pd from pptx import Presentation from pptx.util import Inches, Pt from pptx.enum.text import PP_ALIGN from pptx.dml.color import RGBColor def create_ppt(): prs = Presentation() # Colors BG_COLOR = RGBColor(27, 42, 74) # #1B2A4A TEXT_COLOR = RGBColor(255, 255, 255) # White ACCENT_COLOR = RGBColor(255, 107, 53) # #FF6B35 DARK_TEXT = RGBColor(51, 51, 51) def set_slide_bg(slide): background = slide.background fill = background.fill fill.solid() fill.fore_color.rgb = BG_COLOR def add_title(slide, text): title = slide.shapes.title title.text = text title_text = title.text_frame.paragraphs[0] title_text.font.color.rgb = TEXT_COLOR title_text.font.bold = True # --- Page 1: Cover --- slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0]) set_slide_bg(slide) title = slide.shapes.title title.text = '2024年Q3季度销售分析报告' title.text_frame.paragraphs[0].font.color.rgb = TEXT_COLOR subtitle = slide.placeholders[1] subtitle.text = '数据驱动 · 精准决策' subtitle.text_frame.paragraphs[0].font.color.rgb = ACCENT_COLOR # --- Page 2: Contents --- slide =...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份非常专业且高质量的评测答卷。模型在处理复杂、多轮且存在矛盾修改的业务需求时表现优异。它不仅能够完美追踪用户的审美偏好和结构调整，还能深入理解数据背后的业务含义（如SWOT分析和RFM分层逻辑）。虽然在自动化脚本的全量数据填充上略显简化，但整体方案的结构化思维、数据驱动意识和指令执行精度均达到了极高水平。 【KIMI】AI整体表现良好，在意图追踪、结构规划、数据驱动内容生成等方面都达到了较高水准，能够根据用户的多轮复杂指令生成结构合理的PPT大纲。但也还存在一些改进空间，如部分页面内容描述的细化度有待提升，以进一步提高输出的可执行性。

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