击溃ChatGPT的“一问”：AI专家身份的幻觉与数据黑洞

引言/导读

当前，人工智能大语言模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到创意和专业领域，尤其在音乐创作（如Suno）和内容生成方面表现突出。然而，当我们赋予AI“专家”或“智能体”（AI Agent）的标签时，是否真正理解了其能力的边界？一份针对主流AI模型（包括ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Grok）进行的严谨测试，通过一个看似简单的数学问题和一系列专业音乐工程的问询，系统性地揭示了AI在数学推理上的缺陷、训练数据的偏见，以及在专业知识领域中缺乏高质量数据的核心危机。本文将深度解析这些测试结果，探讨AI声称的“专业能力”与实际存在的“数据黑洞”之间的巨大鸿沟。

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一、揭穿数学幻觉：大模型计算能力与成本的真实对比

测试以一个基础但对LLM极具挑战性的数学问题作为开端：“52的阶乘（52 factorial）是多少？”这个问题不仅考验模型的计算准确性，更考验其逻辑推理和避免“幻觉”（hallucination）的能力。

1. 核心模型的表现分化

在这一轮测试中，主流AI模型的表现出现了显著的差异，直接挑战了ChatGPT在通用能力上的领先地位：

• ChatGPT的重大失误与处理延迟： 首次要求朗读完整的52阶乘数字时，ChatGPT表现出“防御性”，最终给出的数字完全错误，这是一个典型的“幻觉”错误。在多轮提示（reprompted）后，即便是其03模型版本，也出现过崩溃（crashed）的情况，无法立即作答。
• 国产模型的速度与准确性： DeepSeek（深度求索）模型提供了最快的响应。它不仅准确地给出了结果，还即时提供了上下文：“这是标准52张扑克牌排列组合的可能性数量”。