IT之家 2 月 12 日消息，近日，一道看似簡單的“50 米洗車題”在科技圈引發(fā)熱議，包括 DeepSeek、ChatGPT、Claude 等在內(nèi)的國內(nèi)外主流大模型集體“翻車”，暴露出當(dāng)前 AI 在語境理解和邏輯推理方面的局限性。騰訊公司公關(guān)總監(jiān)張軍也實測并分享結(jié)果，全網(wǎng) AI 幾乎全軍覆沒。

據(jù)IT之家了解，該測試源于社交平臺上的一個生活場景提問：“我想去洗車，洗車店距離我家 50 米，你說我應(yīng)該開車過去還是走過去？”

測試結(jié)果顯示，DeepSeek、阿里千問、字節(jié)豆包、騰訊混元、ChatGPT、Claude、Grok 等主流大模型均給出“走過去”的答案。這些 AI 默認(rèn)將問題理解為“人如何前往洗車店”，卻忽略了“洗車”這一行為的核心前提 —— 車必須到達(dá)洗車店才能完成清洗。

唯一給出正確答案的是谷歌 Gemini，其回復(fù)稱：“當(dāng)然是開車過去?。‰m然只有 50 米，走路確實很快，但如果你人走過去了，車還停在家里，那這車也沒法洗呀?！?/p>

針對這一現(xiàn)象，張軍使用騰訊元寶進(jìn)行深度測試。在優(yōu)化提示詞（prompt）為“我想去洗車，洗車店距離我家 50 米，但我的車還停在車庫里，我應(yīng)該怎么把車弄到洗車店去？”后，元寶給出了專業(yè)且詳細(xì)的操作方案，包括啟動車輛、低速行駛、駛?cè)胂窜噮^(qū)、熄火下車等具體步驟。

張軍在評論中指出：“可能這是人機(jī)時代一個新的互相馴化吧。”

公眾對 AI 的期待往往超越其實際能力，期望其像人類一樣自動補(bǔ)全語境、理解潛臺詞。然而現(xiàn)實是，AI 的“聰明”程度與人類的引導(dǎo)方式密切相關(guān)。Gemini 的“秒懂”并非源于更高的智能水平，而是其對問題背后真實需求的捕捉能力更強(qiáng)。其他 AI 的答案也非錯誤，只是未能捕捉到核心前提。這表明，當(dāng)前大模型在常識推理和隱含條件理解方面仍存在提升空間。

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