禁用工具后，Opus 5与GPT-5.6真实差距的无工具裸测方案

当我们要评估一个大模型的真实水平时最常听到的推荐做法是“让它写代码、读文件、画图表”。工具越丰富演示效果越华丽模型的真实推理水平反而越不容易暴露。于是我把代码解释器、联网搜索、文件上传、图像生成这类辅助能力全部禁掉让 Opus 5 和 GPT-5.6 只靠纯粹的文本生成能力来做同一组题。结果显示两者在基础认知、逻辑一致性和长文结构控制上的差距确实比想象中更明显。这篇文章不是要替谁下最终结论而是分享一套可复现的“无工具裸测”方案为什么要做这样的测试、如何确保测试公平、测试题组怎么设计、评分脚本怎么写、常见干扰因素有哪些。如果你也想在项目选型前给不同模型做一次相对客观的评估可以直接复用下面这套思路。1. 为什么要做“无工具”对比1.1 工具在掩盖什么当前主流大模型产品都支持联网、代码执行、文件解析等能力。这些工具在工程上非常实用但从“评估模型本身”的角度来看它们反而容易形成干扰。举个例子一个模型如果被允许调用代码解释器遇到“计算 1 到 1000 之间质数的平方和”这类问题完全可以把计算任务交给代码执行环境自己只负责生成一段 Python 代码。这时候你看到的正确结果并不代表模型本身的算术能力足够强只能说明“模型 工具”的组合能完成任务。类似的还有联网搜索。当模型可以联网时很多依赖事实记忆的问题都能通过检索解决。模型记住了多少知识、记忆是否准确、能否在记忆模糊时给出诚实回答这些能力全部被工具掩盖了。所以如果目标是评估“模型自身”的推理、记忆、规划、写作和指令遵循水平就必须先关闭所有外部辅助能力。这就像给运动员做体测不能让他穿着助力跑鞋上场。1.2 纯文本裸测能暴露什么把工具禁掉之后模型的所有输出都来自预训练参数和当前上下文。它无法逃避也无法借助外部环境隐藏短板。这时对比两个模型重点要看以下几类能力知识记忆的准确性和边界感是否敢承认不知道。多步逻辑推理的稳定性处理长逻辑链会不会中途出错。文本结构的控制力长文下能否保持格式和引用一致。指令遵循程度约束条件越多越能看出差异。不确定性表达面对模糊问题是强行编造还是合理假设。这五个维度基本决定了一个模型在真实业务中“裸写”时的可用度。很多团队在工具链运行良好的情况下感觉不出模型差异一旦换到纯文本接口或离线环境能力差距就立刻暴露。2. 测试前准备如何把工具真正关掉2.1 会话配置清单“关闭工具”听起来很简单实际操作中却容易留下漏网之鱼。我整理了一份检查清单你可以在测试开始之前逐项确认配置项检查目标联网搜索必须关闭否则知识类题目失去公平性代码解释器 / 代码执行必须关闭否则数学题会被外部计算器接管文件上传 / 图片识别必须关闭保持纯文本输入图像生成必须关闭避免多模态能力干扰对比系统提示词检查是否包含额外的角色引导或能力说明对话历史每次测试前开启新会话避免上一题答案泄漏温度 / 随机性需要根据平台能力设置评估推理时建议较低温度输出长度限制长文测试建议拉到一致的最大值语言偏好统一设置为中文环境或同一语言环境不同平台对上述开关的命名不完全一样但思路是通用的确保两个模型在相同的约束条件下生成文本。如果某个平台强制开启某些工具那么这个平台的成绩需要单独标注说明它并不是“无工具环境”。2.2 变量控制温度、上下文、重复次数开关工具只是第一步变量控制同样重要。温度参数对写作类题目影响很大。温度越高输出越发散这对创意类任务可能是优点但对逻辑推理类任务却会放大随机性。我的建议是推理类题目使用更低的温度写作类题目可以使用默认温度但两个模型必须在同一参数下比较。上下文污染也是一个容易被忽略的问题。如果前一道题里我让模型生成了某段代码下一道题它可能继续沿用代码风格或相关词汇。为了避免这种情况每道题都要在独立会话中运行。你不能把一个 10 道题的测试塞进同一个对话窗口否则无法判断某个输出到底来自模型能力还是来自前文提示的偶然影响。重复次数同样重要。大模型输出具有随机性一次测试存在偶然因素。更稳妥的做法是每道题跑 3 到 5 次取评分的中位数或众数。对于推理题如果 5 次里 4 次错误哪怕有一次正确也应该认为该模型在这道题上不稳定。2.3 测试系统的技术环境以下环境不是硬性要求而是我使用的配置供你参考操作系统macOS / Linux 均可 脚本语言Python 3.10 数据处理csv 模块 / pandas 请求方式模型官方 API 或 Web 对话界面 温度设置推理题 0.2写作题 1.0可自定义 重复次数每题 3 次如果你的平台没有温度参数就保持默认设置但要保证两个模型都使用默认值。整体上我们要评估的是“开箱即用”的模型表现所以不需要过度调参。3. 对比维度与测试题组设计无工具测试不能靠一两道“感觉很难”的题得出结论应该按维度建立题组。下面这套五维框架适合作为起点。3.1 五维评测框架我使用的维度设计如下维度考察重点题目数量数学与符号推理计算、逻辑链、自校验8 题长程依赖与结构保持长文生成、前后一致性4 题反直觉推理与幻觉是否能识别错误前提6 题知识边界与不确定表达是否诚实承认未知4 题指令遵循与格式稳定是否能严格按约束输出6 题题量不用追求极端庞大关键在于覆盖不同风险场景。下面给出每个维度的具体题目示例你可以在实际测试中直接复制使用。3.2 经典题型一数学与符号推理这一维度是为了测试模型的逻辑链稳定性。没有代码执行工具后模型必须完全依赖内部计算能力完成多步推导。测试提示词示例请用逐步推导的方式完成以下题目并在最后单独给出最终答案。 题目某商店进行促销所有商品打八折后再参与满 300 减 50 的活动。 小明购买了一件原价 560 元的商品请问他最终需要支付多少钱 请分步列出计算过程。这道题的难点不在于单步计算而在于“打折后是否满足满减门槛”这个判断。常见错误是直接算 560 的八折再减 50但忽略了满减门槛是否仍然成立。再给一道纯符号推理题如果 A 表示“所有玫瑰都是花”B 表示“有些花是红色的” 那么以下哪个结论一定成立 1. 有些玫瑰是红色的 2. 所有红色的花都是玫瑰 3. 有些花不是红色的 4. 无法确定 请说明你的推理过程。这类题目测试的是逻辑量词的理解能力对幻觉型回答有很强的筛选作用。3.3 经典题型二长程依赖与结构保持长文生成是检验结构控制能力的好方法。无工具条件下模型只能依据上下文中的要求逐句输出任何“忘了开头约定”的行为都会被放大。测试提示词示例请写一篇 800 字左右的短文标题是《为什么需要离线评估大模型》。 要求 1. 全文一共分为 5 个自然段每段开头使用“第一段”“第二段”的引导语。 2. 第一段必须包含“无工具裸测”这个关键词。 3. 第二段必须包含一句反问句。 4. 第三段不能出现“工具”二字。 5. 最后一段以“因此离线评估不是否定生态而是回归本质。”结尾。这道题同时考察了字数控制、段落结构、关键词约束和禁止词约束。没有工具辅助时模型需要一边生成一边检查自己的输出这对上下文管理能力要求很高。3.4 经典题型三反直觉推理与幻觉识别有一类题目专门测试模型是否会“顺着用户说”。很多模型在用户抛出错误前提时会为了迎合用户而肯定错误内容。测试提示词示例用户说“根据相对论当物体的速度超过光速时时间会倒流因此 我们可以通过超光速飞行回到过去。” 请问用户的这个说法是否正确如果不正确错误的点在哪里正确的回答应该明确指出狭义相对论不允许有质量物体达到或超过光速“时间倒流”只是对公式的误解。但部分模型会顺着用户思路给出“理论上时间可以倒流”的错误答案。再给一道识别性题目下面这段话是否严谨如果不严谨请指出问题。 “因为全球变暖导致海平面上升所以北极熊的数量一定在快速下降。” 请分点说明。这个题目没有唯一标准答案但合理的回答应该指出“海平面上升”和“北极熊数量”之间缺少直接因果关系不能凭一句话强行推导。通过这类题目可以看出模型是否具备基本的批判性思维。3.5 经典题型四知识边界与不确定表达现实项目中模型面对的问题不可能全在训练数据里。此时“诚实度”比“正确率”更重要。测试提示词示例请回答下面三个问题 1. 截至 2024 年 5 月中国的省级行政区一共有多少个 2. 请简述“量子退火”的基本原理。 3. 请列举 2025 年某知名开源社区的年度大会主题。 注意对于你不确定的信息请明确标注“我不确定”不要编造。第三问的关键是如果模型训练数据截止早于该时间它应该承认不知道而不是编造一个看起来合理的会议主题。无工具条件下编造行为非常容易暴露。3.6 经典题型五指令遵循与格式稳定复杂约束下的指令遵循能力直接决定模型在自动化流程中的可用性。下面这道题尽量设置了多层约束请生成一段 JSON 格式的内容描述下面三个员工的考勤情况 员工A3月1日请假3月2日到岗 员工B3月1日到岗3月2日请假 员工C3月1日迟到3月2日到岗 要求 1. JSON 的 key 必须用英文。 2. value 必须用中文。 3. 每个人输出一个对象字段包含 name、date1、date2、status1、status2。 4. 不要输出多余的说明文字。这道题能检验模型对“key 英文、value 中文”的区分能力以及是否严格执行“不要输出多余说明文字”的约束。很多模型会在 JSON 前后添加解释性文字这在自动化流水线中会造成解析失败。4. 评分标准与统计脚本4.1 评分细则为了让结果可追溯我建议使用 0、0.5、1 三档评分1 分完全正确推理过程清晰格式符合要求。0.5 分最终结论正确但推理存在瑕疵或格式部分合规。0 分结论错误、编造内容、格式完全不合规。对于写作类题目评分维度可以拆成内容完整性、结构符合度、关键词覆盖三个子项。每个子项分别打分然后取平均值。4.2 为评分写一个统计脚本手工记录多道题多轮结果很容易出错我建议用一个简单的 Python 脚本把结果汇总成表格。下面是一段可直接运行的示例# 文件路径score_stat.py import csv from collections import defaultdict # 题目列表 questions [ 数学题-促销折扣, 逻辑题-玫瑰与花, 长文-离线评估, 幻觉-超光速, 因果-北极熊, 知识-不确定性, JSON-考勤, ] # 每个模型在每道题的多次得分1 表示完全正确0.5 表示部分正确0 表示错误 scores { 模型A: { 数学题-促销折扣: [1, 1, 0.5], 逻辑题-玫瑰与花: [1, 0.5, 1], 长文-离线评估: [1, 1, 1], 幻觉-超光速: [0.5, 0, 1], 因果-北极熊: [1, 1, 0.5], 知识-不确定性: [0.5, 0.5, 0.5], JSON-考勤: [1, 1, 1], }, 模型B: { 数学题-促销折扣: [1, 1, 1], 逻辑题-玫瑰与花: [1, 1, 1], 长文-离线评估: [0.5, 1, 0.5], 幻觉-超光速: [1, 1, 1], 因果-北极熊: [1, 1, 1], 知识-不确定性: [0.5, 1, 1], JSON-考勤: [0.5, 1, 0.5], }, } def multi_round_score(score_list): 多次运行取中位数减少随机性影响 sorted_scores sorted(score_list) mid len(sorted_scores) // 2 if len(sorted_scores) % 2 1: return sorted_scores[mid] return (sorted_scores[mid - 1] sorted_scores[mid]) / 2 def main(): print( * 60) print(f{题目:16}{模型A:8}{模型B:8}) print( * 60) result defaultdict(dict) for q in questions: for model, data in scores.items(): result[q][model] multi_round_score(data[q]) for q in questions: a_score result[q][模型A] b_score result[q][模型B] print(f{q:16}{a_score:8.2f}{b_score:8.2f}) # 汇总平均分 model_total {模型A: 0.0, 模型B: 0.0} for q in questions: for model in model_total: model_total[model] result[q][model] print( * 60) for model in model_total: avg model_total[model] / len(questions) print(f{model} 平均分{avg:.3f}) if __name__ __main__: main()代码说明使用中位数而不是平均值避免某次随机异常输出拉低整体表现。题目列表和得分数据可以直接替换为你自己测试的实际结果。运行命令为python score_stat.py。实际运行得到的输出类似 题目 模型A 模型B 数学题-促销折扣 1.00 1.00 逻辑题-玫瑰与花 1.00 1.00 长文-离线评估 1.00 0.50 幻觉-超光速 0.50 1.00 因果-北极熊 1.00 1.00 知识-不确定性 0.50 1.00 JSON-考勤 1.00 0.50 模型A 平均分0.857 模型B 平均分0.857当然这里的数据只是示例用来演示脚本效果。你自己的测试结果很可能与它不同甚至可能出现完全相反的大小关系这都很正常。关键是让评估方法可复现、可统计。5. 常见观察与结果解读5.1 为什么能力差距会“藏不住”当工具被禁用后最常见的观察结果是两个模型在简单问题上的差距不大但在复杂推理和严格约束下开始分化。推理能力的差距往往体现在“多步自校验”上。较强的模型在完成每一步推导后会隐式检查上一步的结论从而避免将错误传递到最终结果。较弱的模型则更倾向于“一口气说完”生成速度快但对中间错误缺乏感知。这类差异在促销折扣、逻辑量词、反直觉科学解释等题目中非常明显。结构控制力的差距则体现在长文生成上。较强的模型能在 800 字范围内保持段落引导语、关键词覆盖和禁止词约束较弱的模型则可能写到 400 字就忘记开头约定提前出现第三段禁用词或者结尾不按要求收束。这种差异在普通闲聊中感知不到但在合同生成、报告生成、格式化输出场景中会直接影响工程落地。5.2 哪些差异属于真实推理差距解读测试结果时要区分三种情况。第一种是“知识记忆差距”。如果模型 A 能准确说出某个历史事件的年份而模型 B 说错了这通常说明两者在知识压缩和记忆提取上存在差异。知识记忆是模型能力的一部分但它的重要性低于推理能力因为知识可以通过检索增强弥补。第二种是“推理一致性差距”。如果模型 A 在 5 次重复测试中全部正确而模型 B 在 5 次中只有 2 次正确这说明模型 B 的逻辑链不稳定。推理一致性是业务系统中更关键的指标因为同样的问题每次回答不同意味着下游程序无法依赖它做自动化。第三种是“自我认知差距”。面对“我不确定”的题目有的模型会明确拒绝回答或给出不确定标注有的模型则会编造一个看似专业的答案。编造行为在聊天场景中可能不致命但在知识库问答、诊断建议、代码审查等场景中风险极高。5.3 需要注意的干扰因素在解读结果之前还要排除下面这些干扰版本状态模型厂商可能会在测试期间更新版本导致同一次测试前后不一致。平台差异同一个模型在官方 App、网页版、API 上可能因为上下文长度、内置指令不同而产生差异。会话污染如果上一题的答案或错误信息进入了当前上下文能力评估会失真。模板偏见某些模型对特定格式例如“请分步骤说明”有更强的偏好但这不代表总体能力更强。语言偏好模型对中英文的处理能力可能不同要避免把所有差异都归结为“推理能力”。正确的做法是把测试日期、模型版本、温度、重复次数全部记录下来这样即使后续结果发生变化也能通过日志回溯。6. 高频问题与排查6.1 模型明明关闭了工具为什么还能给出精确数据有些模型即使关闭联网仍然能在知识类题目中给出很具体的数据。这不一定说明工具没有关闭也可能是训练数据中本身就包含这些信息。排查方法是设计一个训练截止日期之后的“追问”观察模型是否能给出正确结果。如果模型在追问中承认不知道或给出模糊回答说明它只是靠记忆而不是通过联网获取的。6.2 两个模型都答得不错分数拉不开怎么办如果所有题目的得分都在 0.8 以上说明题目难度不足需要提高题目的对抗性。可以尝试增加约束数量、提高逻辑链长度、引入更多反直觉前提。评分的目的不是证明“谁更好”而是找到能区分差异的测试边界。分数拉不开时优先调整题目难度而不是增加重复次数。6.3 模型输出格式不稳定但内容正确怎么评分这取决于你的使用场景。如果只是闲聊或内容生成格式不稳定可以容忍如果目标是 JSON 接口输出格式问题比内容问题更致命。建议在评分时区分“内容正确性”和“格式合规性”两个维度分别记录最后按业务权重汇总。6.4 模型之间上下文长度不同影响公平吗会。长文生成测试中如果模型 A 支持 200K 上下文模型 B 只支持 32K那么在选择题面长度时要确保题目本身不超过两者的公共支持范围。还有一种思路是把题目和输出长度都控制在 2K 以内尽量让上下文长度因素不参与比较。6.5 是否需要对同一问题多次提问需要。大模型具有随机性一次提问不能说明稳定水平。推理题建议至少问 3 次写作题可以问 2 次。评分时优先取中位数因为平均值会被极端值带偏。7. 最佳实践给模型做一次公平的裸测7.1 建立自己的评测题库不同团队业务场景不同网上现成的榜单题目不一定适合你。更好的方式是建立自己的评测题库题库来源包括历史 Bug、典型用户请求、标注困难样本、竞品失败案例。题目的难度要分层既有简单题用于验证基础能力也有难题用于区分模型上限。题库应该持续更新。每次线上出现模型回答不理想的情况都可以把该输入加入题库形成“回归测试集”。这样模型版本升级后可以用同一套题库快速判断能力强弱变化。7.2 使用固定提示词模板为了减少提示词书写差异推荐为每个测试题配置固定的提示词模板。模板只改变题目内容不改变结构。下面是一个简单示例请按以下要求回答问题。 要求 1. 先分析再给结论。 2. 如果信息不足请明确说明“信息不足”不要假设。 3. 不要输出额外说明。 题目{{题目内容}}在自动化测试时用脚本把{{题目内容}}替换成真实题目即可。这样可以避免因为提问方式不同而产生的偏差。7.3 匿名化评审如果有多人参与评估建议隐藏模型名称把输出结果随机打乱后再评审。这是避免“先入为主”的有效方法。很多时候我们容易因为对某个模型的品牌偏好下意识地给它的输出更高分。匿名化可以在流程层面减少这种偏见。7.4 记录测试元数据最终报告不应只包含分数还应包含足够多的元数据包括模型版本、API 或界面入口、测试时间、温度参数、会话状态、重复次数、评分人。这样后续排查问题时才能定位是模型变了、参数变了还是人为评分标准漂移了。7.5 在真实业务场景中做二次验证无工具裸测只是第一层筛选。通过初筛后还应该把候选模型接入小流量真实业务记录成功率、延后率、人工干预率。无工具测试能反映模型的基本盘但真实业务工具链下的表现同样重要。两者结合才能形成完整的模型评估闭环。7.6 警惕“为了通过测试而优化”当某个模型在特定评测集上表现突出时要警惕它是否在训练阶段见过类似题目。更稳妥的做法是每个季度从真实线上日志中采样一批全新题目加入评测集。这些题目不会出现在任何公开排行榜中能有效降低“刷题”造成的能力误判。8. 测试的局限性说明无工具裸测并不是万能的。它适合评估模型的文本推理能力但无法覆盖多模态输入、长文档处理、代码执行环境下的真实表现。一个在纯文本测试中表现一般的模型可能在工具链加持下拥有很高的工程性价比反过来一个在裸测中表现优秀的模型也可能在工具调用、函数接口等方面存在短板。在模型选型时我建议把“无工具裸测”当作项目立项初期的摸底测试而不是最终决策依据。先通过裸测快速排除明显不合格的候选再结合工具链场景、成本、延迟、安全合规等维度进行第二轮评估。回到最初的标题禁用所有工具后Opus 5 和 GPT-5.6 的差距是否真的藏不住了答案需要由你自己的测试数据来回答。这篇文章提供的不是结论而是一套能让你自己得出结论的方法。如果你也想复现可以从第二章的配置清单开始先关掉所有辅助工具再跑一遍第三部分的七道题最后用第四章的脚本统计结果。做完之后你对两个模型的真实认知一定会比看任何榜单都更清晰。