流畅段落里的数字
房贷月供、税率档位、复利。方法往往是对的,中间某个数算错了,后面的数就跟着全错。
我们的示例里:6 个中有 6 个被查出了问题。
核对示例:100 万房贷,等额本息和等额本金差多少利息?AI 的算术,核对了一遍ChatGPT · Claude · Gemini · 2026 年 10 月更新
ChatGPT、Claude、Gemini 容易错在同样的地方,而且错的时候语气一样笃定:一段流畅的话里夹着算错的数;各地不同、或者模型训练之后改过的规定;以前通行、现在已经不对的说法;能跑通、却答了另一个问题的代码。具体哪家会错,要看问题和模型版本,所以排行榜回答不了“眼前这个回答对不对”。真正有用的是核对这个回答:换一家公司的 AI,逐条查一遍。
它们自己也这么说
三款产品都在输入框下面写着一句提醒(英文界面原文):
“ChatGPT can make mistakes. Check important info.”“Claude can make mistakes. Please double-check responses.”“Gemini can make mistakes, so double-check it”提醒没错,只是没告诉你该查哪儿。
该查哪儿
每一类都附一个中文核对示例。
房贷月供、税率档位、复利。方法往往是对的,中间某个数算错了,后面的数就跟着全错。
我们的示例里:6 个中有 6 个被查出了问题。
核对示例:100 万房贷,等额本息和等额本金差多少利息?AI 的算术,核对了一遍扣除标准和起征点会调整,各国也不一样。回答读起来很顺,用的却可能是旧标准,或者别国的规定。
我们的示例里:6 个中有 5 个被查出了问题。
核对示例:个税专项附加扣除每月能扣多少?一份 AI 回答的核对申根“任意 180 天内最多 90 天”这类规定,要按滚动窗口逐日算。把两段行程直接相加,或者以为出境一段时间就清零,日期都会算错。
我们的示例里:6 个中有 6 个被查出了问题。
核对示例:申根 90/180 天:已经待了 70 天,还能再去两个月吗?健康类回答常常大方向对,细节错:注意事项要持续多久、什么情况算漏服、真正的例外是哪种药。
我们的示例里:4 个中有 1 个被查出了问题。
核对示例:吃阿莫西林,优思明还管用吗?一份 AI 回答的核对工资并列时,RANK() 和 DENSE_RANK() 查出来的人不一样。两条 SQL 都能跑,没有任何报错告诉你用错了。
我们的示例里:6 个中有 3 个被查出了问题。
核对示例:每个部门工资前三档的人:AI 写的 SQL,核对了一遍我们的示例
2026年10月27日,我们用 6 种语言问了 28 个问题,每个都是答错会有代价的那种。回答来自 GPT-5.4 Nano、Claude Haiku 4.5和Gemini 2.5 Flash-Lite,通过 API 调用,没开联网搜索;每个回答再由另外两家公司的 AI 核对。28 个回答里,有 21 个被查出至少一处有错或有争议。每份报告我们都读过:生成的 42 份里有 14 份没有发布,因为核对模型或报告本身错了,或者加了我们没法证实的内容。
这是一小组特意挑选的难题,回答用的是每家最便宜的模型。它不是 ChatGPT、Claude 或 Gemini 的错误率,也不能说明哪家更准。
照着做之前
同一家公司的模型,训练数据和习惯相近。ChatRound 默认从别的公司挑核对模型。
先读原回答再判断,容易被原回答的思路带着走。ChatRound 的核对模型会先写自己的答案,再逐条检查。
涉及钱、健康、法律的,把被指出的那句话拿去一手资料里查。报告会把每句原文引出来,你知道该搜什么。
常见问题
没有固定答案。每次模型更新结果都会变,不同类型的问题也不一样;我们这组示例太小,排不出名次。对你马上要用的那个回答,核对它本身比看任何排行榜都有用。
可以,有时也能查出小错。但关于“自我纠错”的研究发现,没有外部反馈时,模型复查自己的推理往往没有改进,有时反而更差(Huang 等,ICLR 2024)。换一家公司的模型来看,更独立一些。 arXiv:2310.01798
不一定。在我们自己的示例里,就不止一次出现核对模型站在错误回答那边。所以每份报告都引出证据原文;涉及钱、健康、法律的说法,最好还是查一手资料。
不能,也不打算。你继续用顺手的那个,ChatRound 负责核对它的回答。把回答贴进来就行;装了 Chrome 插件,在回答下面点“核对”,改好的内容会填回那个对话的输入框,不会替你发送。
把 ChatGPT、Claude、Gemini 或任何 AI 的回答贴进来,另外两家 AI 帮你查。