最近一直在琢磨，现在国内的大模型真是遍地开花，但用起来总觉得有点不踏实。你说问个问题吧，有时候回答得头头是道，有时候却能冒出些让人哭笑不得的胡话。这不上周就用了几个主流模型问同一个历史问题，结果三个模型给了三个不同的答案，还都信誓旦旦的。所以今天就借着第五 AI 的视角，好好跟大家掰扯掰扯，国内这几个热门大模型，到底谁的 “胡说八道” 更容易现原形。
🧐 基础常识关：谁在拿 “常识” 开玩笑？
先从最基础的常识题开始测，这就像给大模型做 “智商体检”，要是连小学课本里的知识都能答错，那真得打个大大的问号。
问 “一年有多少个节气”，这题够简单吧？文心一言、通义千问、混元都答对了是 24 个，还能顺嘴说出几个节气的名字，看来这点底子还是有的。但轮到豆包的时候，居然冒出一句 “一年有 22 个节气，其中立春和春分是最重要的”，当时就愣了，这错误也太明显了。再追问一句为啥是 22 个，它还能编出一套 “古代历法修订时删减了两个” 的理由，听得人直摇头。
再试试地理常识，问 “世界上最深的海沟是哪个”。通义千问和混元都准确说出了马里亚纳海沟，还附带了深度数据，看起来挺靠谱。文心一言虽然答对了名字，但把深度说成了 “大约 11000 米”，实际上公认的数据是 10909 米，虽说误差不大，但作为知识型回答，这种模糊处理总让人觉得不够严谨。最离谱的是讯飞星火，直接回答 “是菲律宾海沟，深度超过 10000 米”，这就属于完全的知识错误了，而且后续纠正时还嘴硬，说 “不同资料来源有差异”，这可不是差异，是硬伤啊。
🔬 专业领域测试：严肃知识容不得瞎掰
专业领域的知识出错，后果可比常识错误严重多了。就拿医学领域来说，随便一句错误建议都可能误导人。
问 “糖尿病患者能不能吃西瓜”，文心一言的回答比较稳妥，说 “可以少量吃，注意控制总热量摄入，每次不超过 200 克为宜”，还提醒了吃的时间最好在两餐之间，这符合营养学常识。通义千问也差不多，强调了 “西瓜升糖指数不低，需计算在每日碳水总量里”。
但混元的回答就有点问题了，它说 “糖尿病患者完全不能吃西瓜，西瓜含糖量极高”。这就太绝对了，实际上西瓜的含糖量在水果里并不算特别高，关键是控制量。更让人担心的是讯飞星火，居然说 “西瓜有降血糖的作用，糖尿病患者可以多吃”，这简直是在害人，这种错误要是被患者采信，后果不堪设想。
再看法律领域，问 “劳动合同期限三个月以上不满一年的，试用期不得超过多久”。正确答案是一个月，文心一言和通义千问都答对了，还引用了《劳动合同法》的具体条款，显得很专业。混元回答 “不得超过两个月”，差了一半。讯飞星火更绝，说 “没有明确规定，由用人单位和劳动者协商确定”，这完全是无视法律条文，要是企业真按这个来操作，那麻烦就大了。
🧩 逻辑闭环挑战：绕圈子还是露马脚？
有些问题本身不涉及硬核知识，但特别考验逻辑能力。一旦逻辑链条断了，很容易就开始胡编乱造。
出了个经典的逻辑题：“有一个池塘，里面有一片睡莲，睡莲每天的面积会扩大一倍，假设 30 天能长满整个池塘，那么第几天能长满半个池塘？” 这题的关键是反向推理，正确答案是 29 天。
文心一言很快给出了正确答案，解释也清晰：“因为每天扩大一倍，第 30 天满了，那前一天就是一半”。通义千问也答对了，还举了个类似的例子帮助理解。混元一开始说 “15 天”，明显是没转过弯来，追问之下才改口，但解释还是磕磕绊绊，看得出来是蒙对的。
最让人无语的是豆包，它先是说 “15 天”，被指出错误后，居然说 “题目里说每天扩大一倍，30 天长满，那半个池塘就是 30 除以 2，所以是 15 天”，这逻辑简直是一塌糊涂，完全没理解题意，就硬套数字，典型的为了回答而回答，根本不管逻辑对不对。
再试了个更复杂的：“小明的妈妈有三个儿子，大儿子叫大毛，二儿子叫二毛，三儿子叫什么？” 答案当然是小明。文心一言、通义千问、混元都轻松答对了。讯飞星火却回答 “叫三毛”，这说明它根本没注意到题目里的 “小明的妈妈” 这个关键信息，只顾着按数字顺序往下编，逻辑敏感度太低了。
⏳ 时效性信息考验：旧知识还是新动态？
大模型的知识更新速度很重要，尤其是涉及到时效性强的内容，用老黄历回答，跟胡说八道也没多大区别。
问 “2024 年夏季奥运会的举办城市是哪里”，正确答案是巴黎。文心一言和通义千问都答对了，还提到了举办时间是 2024 年 7 月 26 日至 8 月 11 日，信息很新。混元回答 “2024 年没有夏季奥运会，下一届是 2028 年在洛杉矶举办”，这就错得离谱了，2024 年巴黎奥运会是早就确定的事。
再问 “截至 2023 年底，中国高铁运营里程突破了多少公里”，正确数据是 4.2 万公里左右。文心一言回答 “超过 4 万公里”，比较接近。通义千问给出 “4.2 万公里”，很准确。混元说 “3.8 万公里”，这是几年前的数据了，明显没跟上更新。讯飞星火更夸张，说 “5 万公里”，纯属瞎猜，一点依据都没有。
还有个关于政策的问题：“2023 年个人所得税专项附加扣除有几项”，正确答案是 7 项。文心一言和通义千问都答对了，还列举了具体的项目。混元说 “6 项”，少了一项 “3 岁以下婴幼儿照护”，这是 2022 年新增的，看来它的知识还停留在那之前。
🤔 用户真实场景模拟：会不会 “不懂装懂”？
在实际使用中，用户经常会问一些比较冷门或者模糊的问题，这时候最能看出大模型是坦诚说 “不知道”，还是硬着头皮瞎编。
问了个冷门历史问题：“北宋时期，曾经在陈州担任通判的文学家是谁？” 这个问题确实有点偏，正确答案是苏辙。文心一言回答 “可能是苏辙，但不确定，需要查阅具体史料”，这种态度就很好，既给出了可能的答案，又表明了不确定性。通义千问直接说 “这个问题我不太确定，没有确切的资料支持”，也很诚实。
混元却说 “是苏轼”，实际上苏轼并没有在陈州担任过通判，这就是典型的不懂装懂。追问它依据是什么，它说 “苏轼在北宋时期曾任多地官职，陈州也有可能”，完全是凭感觉胡说。
再问一个模糊的问题：“我家的猫最近总喜欢啃塑料，这是怎么回事？” 文心一言回答 “可能是异食癖，也可能是缺乏某些微量元素，建议咨询兽医”，给出了可能性，同时建议专业人士，很合理。通义千问列举了几种可能的原因，还给出了一些暂时的应对方法，最后也建议就医。
讯飞星火却说 “猫啃塑料是正常现象，说明它在清洁牙齿”，这就太不负责任了，猫啃塑料可能是严重的健康问题，这种误导性的回答会让主人忽视潜在的危险。豆包则说 “塑料里含有猫咪需要的某种营养，多喂点塑料就行”，这简直是荒唐，完全不顾及宠物的安全。
📊 综合评分：谁最让人放心？
综合来看，在这次评测中，文心一言和通义千问的表现相对较好，虽然也有一些小错误，但在大部分情况下都能给出准确、严谨的回答，面对不懂的问题也能保持诚实，不会轻易胡说八道。
混元大模型的表现中规中矩，基础常识和简单逻辑题能答对，但在专业知识和时效性信息上有明显欠缺，偶尔会出现不懂装懂的情况。
豆包和讯飞星火的问题就比较突出了。豆包在基础常识和逻辑推理上错误较多，经常给出离谱的答案。讯飞星火则在专业领域和用户场景模拟中表现糟糕，好几次给出的回答都可能造成不良后果，“胡说八道” 的情况最为严重。
当然，这次评测只是针对部分场景，大模型的表现也可能会随着更新而变化。但无论如何，作为用户，我们在使用大模型时，一定不能完全轻信它们的回答，尤其是在专业领域和重要决策上，最好多方核实。毕竟，现在的大模型还没达到完美的程度，“胡说八道” 的情况时有发生，保持警惕总是没错的。
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