为什么父亲会因责打女儿而崩溃？一次AI大模型推理能力大比拼

引言：一道逻辑推理题引发的思考

最近在网上看到一道有趣的逻辑推理题：一位父亲因为责打女儿而崩溃。这道题我发给了 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、通义千问 这八个我常用的 AI大模型，想看看它们的推理能力如何。结果却令人有些意外，只有两个完全答对，而国内的四个大模型全部“战败”。

AI大模型的精彩与不足

第一梯队：精准推理，直击真相

• ChatGPT：言简意赅，直接根据生物学知识推断出女儿是色盲，且不是亲生的。
• Grok：与 ChatGPT 的结论一致，认为女儿不是亲生的，而是妻子与色盲男子所生。
  

  这两个模型能够透过现象看到本质，推理能力令人赞叹。

第二梯队：接近真相，差之毫厘

• Claude：判断出女儿的父亲是红绿色盲，但没有意识到自己不是红绿色盲，因此未能继续深究父亲与自己是否为同一人。
  

  Claude 的推理已经很接近真相了，但缺乏更深层次的联想。

• Gemini：意识到自己是红绿色盲，但推理过程难以理解，推导逻辑不合常理。

第三梯队：偏离主题，答非所问

• DeepSeek：结论是色盲已经很惨了，改成绩也没关系，父亲后悔打色盲的女儿，所以崩溃？但重点偏离，改成绩本就不对，不能因为有生理缺陷就允许犯错。
  

  虽然提到了色盲，但逻辑推理存在明显问题。

• Kimi：学会了推理，但修改了题目的前提要求，顾此失彼，考虑不周。
  

  就像我们以前做数学题一样，Kimi 丢三落四的毛病犯了。

• 腾讯元宝：纯属乱答，让人摸不着头脑。
• 通义千问：不懂装懂，强行回答，不如不答。
  

  通义千问 的表现实在令人失望。

总结：AI大模型推理能力差异显著

通过这个案例可以看出，不同 AI大模型 在逻辑推理能力上存在显著差异。ChatGPT 和 Grok 表现出色，能够精准抓住问题的核心并进行深入推理；Claude 和 Gemini 稍逊一筹，未能完全理清逻辑关系；而 DeepSeek、Kimi、腾讯元宝 和 通义千问 则表现不佳，推理能力有待提高。

需要强调的是，这里的排名仅是案例分享，每个 大模型 都有自己的特点和擅长的领域，我们不能因为一个案例就全盘肯定或否定它们。

GPT-5：未来的AI发展方向？

GPT-5真的比GPT-4o差吗？

最近网上有人说 GPT-5 比 GPT-4o 差，这有一定道理。因为 GPT-5 在回答问题时，会先思考该怎么做，用哪种方法/模型做最合适，最后才去执行。如果它判断错误，本来应该让博士生回答的问题，它找了个小学生来回答，就会导致结果变差。

这种做法的意义何在？

这种做法应该是未来 AI 的发展方向，因为资源有限，它可以避免大材小用。只不过目前这个分工的算法还不是很完美，需要继续优化。

我们该如何使用GPT？

在使用 GPT 时，不妨告诉它：认真思考。

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鲁迅风格的感悟

我认为：这八个 AI大模型 的表现，就像一群学生参加考试，有的聪明绝顶，下笔如有神；有的勉强及格，磕磕绊绊；有的则一塌糊涂，让人摇头叹息。然而，这并非最终的定论，AI 的发展日新月异，说不定明天，那些“战败”的模型也会突飞猛进，给我们带来惊喜。重要的是，我们要保持开放的心态，不断探索和学习，才能更好地理解和利用这些 人工智能 工具。

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