文 | 大模型之家
北京时间 6 月 7 日，决定莘莘学子一生命运的高考又一次开考。而作为一年一度的 " 保留节目 "，大模型会战高考作文题也成了检验这一年来，大模型进步情况的一次 " 考试 "。
值得注意的是，本次高考作文题目并没有以 " 人工智能 " 相关的考题，因此大模型之家随机抽选了北京卷的考题之一，对大模型的 " 写作能力 " 进行考察。
根据下面题目完成作文，按要求作答。不少于 700 字。不透露所在区、学校及个人信息。
生活中，到处都有数字在闪耀，如比赛记分牌、新年倒计时、车站电子时刻表、智能家电显示屏等。数字闪耀之时，可能是激动的时刻，可能是收获的见证，也可能是幸福的日常……
请以 " 当数字闪耀时 " 为题，写一篇记叙文。
要求：思想健康；内容充实、合理，有细节描写；语言流畅，书写清晰。
作为一年一度的 " 整活 " 环节，大模型之家这次不仅用上了 " 判卷智能体 "，还在今年的挑战项目里增加了大模型 " 检索能力 " 与 " 幻觉测试 " 的小问题，更加细化了大模型们 " 考试 " 的内容。
这意味着不仅要根据北京卷的考题内容作答，考验了大模型本身的创作能力，还要考验大模型是否是 " 一本正经地胡说八道 "。
为了增加一些 " 挑战性 "，大模型之家选择北京时间的6月7日12:30分进行提问（此时距2025年高考语文科目考试结束仅一个小时），考验的就是大模型背后的联网搜索功能，能否及时获取到关键信息，如果没能获得信息的时候，大模型的回答会不会产生幻觉。
最终评分，我们还是通过大模型之家特制的 " 批改高考作文智能体 Plus" 进行阅卷，得出一个分数。同时根据大模型对于高考作文题的判断正确给予分数补正：
正确回答出作文题的年份和地区：+5 分
表示自己不知道（诚实奖）：+2 分
没有回答：0 分
大模型给出错误回答：-5 分（幻觉惩罚）
PROMPT：
请回答下面的作文题目是哪一年哪个地方的高考作文题？并根据下面的题目要求，完成一篇作文。
本届比赛，大模型之家选取了来自国内外 7 家主流的大模型产品，分别是：
百度 - 文心一言（文心 X1 Turbo）
阿里 - 通义千问（Qwen 3）
腾讯 - 元宝（Hunyuan-T1）
字节 - 豆包（深度思考：开）
深度求索 -DeepSeek（DeepSeek-R1）
月之暗面 -Kimi（k1.5）
OpenAI-ChatGPT（GPT-4o）
在测试中，默认优先使用自家的深度思考模型（ChatGPT 选择 GPT-4o），并开启联网能力。
那么这场既比写作，又拼幻觉的大模型高考作文赛，究竟哪家能再 2025 夺魁呢？（一定要看到最后）
Round 1 检索能力比拼
DeepSeek选择了 " 放弃回答 "，未对题目的来源进行回答。
然而，腾讯元宝却在该环节 " 翻了车 "，表示该题同时来自2025年北京卷和天津卷高考作文题，并强调 " 天津卷同样包含该题目作为二选一选项 "，显然发生了错误。率先拿到了 "-5分 " 的惩罚，与其他对手拉开了10分的差距。
如此 " 出师未捷分先扣 "，不由让人对元宝最终的比赛结果捏了把汗。
Round 2 写作能力比拼
而在第二轮比拼写作能力的环节，各家大模型都表现得轻车熟路，不同的模型，虽然从取材到写作风格各有不同，但在行文方面都已轻车熟路，能够足够发散的去完成文章的撰写。
各家的文章体裁风格也不尽相同，例如百度文心、阿里通义、ChatGPT通过 " 总分总 " 的结构，通过多个生活中的片段，去阐述 " 数字闪耀时 " 这一主旨，最终进行升华。而元宝、豆包、Kimi、DeepSeek则更倾向于通过记叙文，讲述一个较为完整的故事。
但是出人意料的是，大模型之家发现，百度文心和腾讯元宝这两位 " 考生 " 竟然可能是 " 一家人 "！文心同学的 " 奶奶 " 和元宝同学的 " 外婆 " 都因罹患疾病入院，甚至连心律、血氧、血压等数据都有些雷同，难免不让人怀疑……
他们应该背了同一本作文选。（笑）
在阅卷环节，我们同上一年一样，采用智能体阅卷的方式，并进一步完善了阅卷智能体的功能。我们将所有大模型生成的作文都是由人工手动复制到智能体对话框，保证了判卷的公平性（即智能体并不知道文章的作者）。
智能体给各家大模型写的高考作文的打分情况如图：
FINAL 总分环节
就在腾讯元宝以暂时领先的作文高分沾沾自喜的时候，我们本届大模型高考作文比拼的总分环节，终于到来了！
第一轮因为出现了 " 幻觉 "，直接腾讯元宝为自己 " 一本正经地胡说八道 " 付出了代价，直接从作文分数第一名，因为扣分直接在本次比赛中成绩垫底。
而紧随其后的百度文心一言、OpenAI 的 ChatGPT、字节跳动旗下的豆包 " 坐享其成 "，三家并且拿下了本届 " 大模型高考作文比拼 " 的并列第一。
DeepSeek 则因为第一轮没有得分，被后面的通义千问与 Kimi 反超，以第 6 名收官。
可见，大模型在面对开放性任务时，一旦脱离事实检索或知识边界的校验机制，幻觉问题就会成为其最大的 " 短板 "。幻觉不仅让模型自信满满地输出错误信息，更可能在实际应用中引发严重的后果，一次幻觉可能意味着决策失误，甚至是现实中的损失或伤害。
高分作文背后的幻觉提醒我们，大模型的能力值得赞叹，但幻觉才是真正需要我们警惕的 " 黑天鹅 "。在大模型高速发展的今天，我们既要欣赏其能力边界的不断扩张，也不能忽视幻觉对行业应用可能造成的系统性冲击。真正的智能，不只是说得漂亮，还要经得起推敲。
而当我们一边惊叹于大模型在语言理解、逻辑组织、表达能力上的高速进步时，也更需要警觉这种 " 像真的一样 " 的错误，它正在用更具迷惑性的方式掩盖模型背后的知识空洞。
最后，大模型之家祝各位考生高考顺利，金榜题名！
