中小公司做经营分析，卡住的不是模型强不强，是数据脏——合并单元格、备注混在数字里、日期格式三种。我们把一张真实"惨状"销售表分别扔给讯飞星火和Gemini，看谁先把分析做成能交差的报告。
测评声明
时间：2026 年 9 月 10-12 日。环境：讯飞星火与Gemini付费档网页版，上传同一份Excel。任务集：固定五问——月度趋势、Top10单品、异常订单、毛利估算、下月备货建议，先考数据清洗，再考分析结论。
核心发现
①脏数据耐受度，星火领先。面对表头合并单元格和"约""退货"这类备注，星火主动列出清洗假设让用户确认；Gemini直接开算，假设藏在过程里，出错了都不知道从哪错的。
②结论的"敢说度"相反。Gemini的备货建议给到具体SKU和数量区间，拿来就能讨论；星火倾向给框架和区间逻辑，留给你自己填数。一个像参谋，一个像顾问。
③两家都能输出可下载的分析表格。但公式质量需要抽查——两边各发现一处引用错位，直接引用前务必验算一两行。
维度评分
| 维度 | 讯飞星火 | Gemini | 实测依据 |
|---|---|---|---|
| 数据清洗 | 8.8 | 8.0 | 星火显式列出3条清洗假设；Gemini隐式假设导致1处口径漂移 |
| 分析深度 | 8.0 | 8.5 | 异常订单归因：Gemini定位到具体促销日，星火到月度层面 |
| 结论可用性 | 7.8 | 8.5 | 备货建议：Gemini给出SKU级区间，星火给方法论框架 |
| 表格输出 | 8.2 | 7.5 | 20处公式抽查：星火错1处，Gemini错2处 |
| 响应速度 | 7.5 | 8.5 | 五问全跑：Gemini约4分钟，星火约7分钟 |
分场景结论
老板要快答案选Gemini——敢给具体数，前提是你抽查它的假设；要留痕、可复盘的正式报告选星火——假设明示、过程可审，财务口径更放心。管五家奶茶店供应链的老韩的分工：日常快问用Gemini，月度经营报告用星火写底稿，两边的长处正好错开。
横向对比
和Excel自带的AI功能比，两家的优势在"跨问连贯"——第二问能用上第一问的清洗结果，不用重新交代背景。短板一致：对图片型表格（截图）识别都会丢行，重要数据请给原始文件。
最终判断：脏数据时代，AI分析员的分水岭不是算得快，是把假设摆在桌面上。以上基于一份真实销售表五问×双模型实测，样本有限，仅供参考。