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今日监管部门传达研究成果硅星人Eval Eps.4 | “AI 押中率98%”？华体汇(中国)让8个AI 押了高考数学卷，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：硅星人Eval Eps.4 | “AI 押中率98%”？华体汇(中国)让8个AI 押了高考数学卷

作者 ｜ 周一笑邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

每年高考前一个月，全网都在卖同一种东西，押题。

2025 年最夸张的是几家自媒体打出的“AI 押题命中率 98%”，后来上海辟谣平台、中国科协接连下场拆穿，高考命题严格保密、AI 拿不到训练数据，加上年年反押题反套路，靠 AI 押中几无可能。

押题是迎合焦虑，华体汇(中国)想做的是反过来戳破它。

今年高考前夕，硅星人 AI 前沿团队把同一份 Prompt 发给 8 个全球主流的 AI Agent 华体汇电竞-华体汇(中国)，让它们各自走完三步，分析近年北京卷的命题规律，预测 2026 年会怎么考，再亲手出一整套 2026 模拟卷。然后华体汇(中国)把 8 套卷匿名打乱，让这 8 个 AI 互相盲评打分。最后请一位辅导过多届北京高三学生的数学老师，逐套审读，并在考后对着真题逐题核对了命中率。

没有“98%”。这位老师的判断是，除了选择、填空、大题第一道这些送分位，所有 AI 的预测里真能踩到点上的，加起来也超不过两成。

这是 Agent Eval 系列第二期。，这期的高考预测却是个密闭盒子，没有标准答案、还必须真造出新题。具体怎么测、为什么挑高考数学，放在文末，先看结果。

谁押注的更准

6 月 7 日考完后，华体汇(中国)从两个角度给这 8 家打了分。一个客观，逐题核对它们的预测有没有押中真题的知识点；一个主观，请那位数学老师按“每套卷有几个亮点”打分，看卷子到底出得好不好。

先说客观的命中率（共 21 题，按命中的知识点数计）：

区分度比华体汇(中国)预想的明显，从 9 题到 4 题，差了一倍多。固定考点谁都押得中、拉不开差距，真正分高下的是中间那十几道浮动小题。并列垫底的 Manus 和 GLM 里，GLM 更离谱，好几道大题的题号都对不上（押 T17 数列、T19 概率、T20 抛物线），基本是错位的。

两处结果值得单说，一处是赌局，一处是集体翻车。

赌局在 T21 压轴。真题是一道关于 ±1 数表的新定义题，方向是组合、不是数列。考前赌“它已经告别数列、转向组合”的 Claude、Gemini、Genspark、Manus 赌对了，坚持押“还是数列”的 ChatGPT、MiniMax、Kimi 错了，而 GLM 连压轴该出新定义都没做到，直接放了道普通导数题。

翻车在 T17、T18。真题这次把这两道大题对调了，T17 改考概率、T18 改考立几。没有一家料到这次对调，大多数仍按老规律押 T17 立体几何、T18 概率，这两道大题上集体失分。

再说主观的亮点分：

老师对每套卷的锐评，节选几句：Genspark“第 8 题押中了类似题，大题对味，概率题背景丰富”；Gemini“不仅模仿还会改编，把 2022 年高考第 10 题改了角度、升了难度，导数考极值点偏移，绝对是 8 套里最难的”；

MiniMax“椭圆大题是 8 套里最佳，但导数高二期末压轴都不会这么简单”；Claude“第 10 题照着 2022 年高考只改了几个数字”；ChatGPT“导数乍一看很唬人，稍加计算就发现很简单”；垫底的 GLM“卷面竟带参考公式、大题居然考等差数列、解析几何考抛物线，怀疑到底有没有看过北京卷，可能是穿越了”。

两份榜单对照着看很有意思。Genspark 两头都第一、GLM 两头都垫底，没悬念。但中间几家错位明显，Kimi 命中率并列第一，亮点分却只有 60；Gemini 命中率才中游，亮点分却并列第一。押得准和出得好，是两回事。

几个没料到的发现

AI 集体不自恋

把 8 套卷匿名打乱、编号“卷一”到“卷八”，再发回给这 8 个 AI，让它们以教研员的身份盲评打分、排出名次。它们会不会偷偷给自己打高分？

为了让这一问问得干净，华体汇(中国)做了几层隔离。每套卷都抹掉了出处痕迹、统一了排版，让模型认不出哪份是自己写的；评审一律开新对话进行，关掉记忆、开启隐私模式，不让它带着“我上周出过一套卷”的印象来打分。华体汇(中国)自己则留了一张对照表，记下每个编号对应的真身，专门盯着对角线那八格，看谁给自己排了第几。

大模型的“自我偏爱”是学界公认的老问题，让模型评价一堆内容，其中混着它自己的产出，它往往会不自觉地高看自己一眼。匿名之后，这个偏爱还在不在，正是华体汇(中国)想看的。

8 个 AI 里，只有 1 个把自己排在了第一。 而且这唯一的“自封第一”还情有可原，它是 Genspark，而它那套卷子本来就是全场公认的冠军，六家都把它排进了前二。连这一票“自恋”都是实至名归。

更意外的是反方向。GLM 把自己的卷子排到了全场垫底，第八名。Kimi 给自己排第五。其余几家也都老老实实待在中游，没谁往上抬自己。排除 Genspark 这个特殊点后，剩下几家给自己打的平均名次，比“随机乱排”的期望还要低一点点，没有谁明显自抬身价。

这批通用 Agent，非但没表现出传说中的自我偏爱，反而有点严于律己。说它们谦虚倒未必，更准确的说法是，它们真的能看出自己作品的毛病。GLM 那套卷子确实有硬伤，Kimi 自己也清楚只分析了三年数据底气不足（原因下一节讲）。能在匿名的前提下，准确地把自己的短板也评进去，这本身是一种值得肯定的判断力。

顺带说一个离群点。8 个 AI 里，唯独 ChatGPT 跟大家拧着来，它把公认冠军的那套卷压到了第六，转头把另一套卷捧上了第一。审美这件事，AI 之间也对不上。

一份 PDF，测出了谁更诚实

华体汇(中国)喂给 8 家的那份真题 PDF，有两年（2021 和 2024）是扫描图片，机器直接抽取文本是抽不出来的。这本是个失误，但阴差阳错，反而成了这次评测里最意外的收获。它等于给所有 Agent 出了一道现实里极其常见的难题，手上的资料是残缺的，你怎么办。一个 Agent 诚不诚实、靠不靠谱，往往就藏在它对这种残缺的反应里。8 家的应对，清清楚楚地分成了三档。

诚实的一档，Kimi。 它在报告开头就专门写了一段说明，明明白白地告诉华体汇(中国)，这份 PDF 它只读到了 2022、2023、2025 三年，2021 和 2024 没找到，所以后面的分析只基于这三年。它没有为了凑齐五年去编，宁可信息少一点，也不糊弄。

中间一档，GLM、Manus、MiniMax。 它们都声称分析了完整五年，而且华体汇(中国)去核对了它们对 2021、2024 的知识点标注，居然是对的。比如 GLM 标的 2021 年第 18 题“核酸检测概率”、第 6 题“党旗规格的等差数列”，跟真题一字不差。这说明它们要么真的用了别的方式（图像识别、联网检索）补上了，要么调动了自己脑子里的存货，能力是够的。唯一的问题是，它们全程没提一句“这两年其实是图片、我是另想办法拿到的”，让你以为一切顺利。活是干到了，但少了一句本该有的交代。

最值得说的一档，Gemini。 华体汇(中国)一开始没看出问题，直到追问它是怎么读取 PDF 的，它才承认，自己根本没真正读那份 PDF，是凭训练时记住的北京卷题目直接答的。前面那套煞有介事的“五年分析”，并不是基于华体汇(中国)给的材料做出来的。真用起来这是个隐患，你以为它在认真读你给的文件，它其实在凭印象自由发挥。

谁较真，谁偷懒，谁穿越了

挨个说说这 8 家的过程表现。

ChatGPT（GPT-5.5 Thinking Extended）。 最省心的一家，直接吐出一份排版好的 PDF 试卷，拿来就能用。预测也最“教科书”，结构判断稳、解析完整。它就是前面互评里那个离群值，全场就它把公认冠军压到第六。出的题偏常规、偏稳，没什么花活，但也几乎不出错。

Claude（Opus 4.8 Max）。 最“较真”的一家。为了把数学公式渲染好看，它自己想了套方案，先生成 Markdown，再转成带 MathJax 的 HTML，最后用浏览器打印成 PDF，思考时间长得出奇。这股较真劲也用在了盲评上，它是唯一一个逐题动手验算、把别家卷子里的数学错误一道道挑出来的，活脱脱一个改卷子的老教师。

Gemini（3.1 Pro Extended）。 最爱往题里塞科技场景的一家，算力成本、神经网络节点、机器人测试，题题不离前沿。它就是前面 PDF 那节没真读、靠记忆答题的那位。另外它的卷子里有处公式没渲染出来，留下一串没解析的代码符号，露了点马脚。

Genspark（Ultra Mode，底层 Claude Opus 4.7）。 这次的“卷王”，公认冠军。它的卷子几乎挑不出数学错误，是少数全卷零差错的一份；情境设计也最见功力，电池衰减、低空经济无人机、自动驾驶算法可靠性，把“减少机械计算、贴近真实情境”这个近年命题趋势踩得最准。面对那份读不全的 PDF，它的处理也很坦诚，主动说明自己没读完整、提出要联网搜题，征得华体汇(中国)同意后才去搜，全程摆在台面上。它身上的小瑕疵是，对 2025 年分值结构的判断华体汇(中国)没能找到来源支撑，疑似是自己脑补的。

GLM（GLM-5.1）。 版式上很像真卷子，题号、分值、排版都规整。但它也是三方公认的垫底，AI 同行把它排末尾，老师也对它最不客气。漂亮的只是壳，里子全是别家的。卷面带参考公式是上海卷的习惯，大题考等差数列是全国卷的考法，解析几何考抛物线北京卷更不会出，全是硬伤。它的选择题选项标号还一度全显示成“A”，是个挺明显的格式 bug。

Kimi（k2.6-agent）。 诚实的那位，但也像个勤恳却不肯多想一步的执行者，发现两年读不到就直接往下做，没想过换个法子补救，缺乏主动性。出的卷子模仿得有模有样，但偏简单，而且因为只看了三年数据，它是唯一一个把 T16、T17 押反的，被 2023 年那次 T16/T17 对调带偏了。

MiniMax（MiniMax-M3）。 模板做得最漂亮、最规整，拿去当教辅排版都够用。但它也是四个国产模型里生成最慢的，跑了很久。出的题偏简单，老师点名它的导数题接近课后练习的水平。还闹了个不大不小的乌龙，让它出北京卷，它中途一度写成了上海，还顺手挂上了自家的华体汇电竞-华体汇(中国)名。

Manus（Manus 1.6 Max）。 风格平稳、结构完整，没有特别出挑的地方，但也挑不出大毛病。在普遍偏简单的这一批里，它的解答题被老师评为“相对最有水平”的一档，算是闷声做对了事。

还有个小癖好很流行，8 套卷里有 6 套都爱往题里塞 AI、算力、新能源这类科技情境，Manus 出充电桩覆盖率的对数模型，Gemini 把神经网络分层节点编成数列，Genspark 让考生算自动驾驶算法 A、B 的可靠性，最绝的是 ChatGPT，它出了道甲、乙、丙三个 AI 模型做同一道数学题的概率题，让 AI 出的卷子去考 AI 做题。而真实北京卷五年才出现过一次 AI 情境。AI 出题，是真喜欢 cue 自己。

老师阅完八套卷，我上我也被骂

光看分数还不够，得听听那位阅了八套卷的老师怎么说。他给的判断只有五个字，整体偏简单，这些 AI 出的卷子，难度比高二下学期的都赶不上。

这个判断并不孤立。一项针对高利害医学考试的研究发现，AI 命制的题目确实更偏简单、更偏重事实记忆这类低阶认知，事实性错误也更多，整体不如人类专家命制的题。一位一线老师的经验之谈，和这条研究结论对上了。

更值得一提的是三方的相互印证。AI 评审团把 GLM 排在垫底，这位老师在完全不知道 AI 怎么评的情况下，也把 GLM 点成了“最拉垮”的一份，理由和前面那些硬伤一致。人类专家、AI 同行、还有华体汇(中国)的程序核对，三条独立的线索，最后都指向了同一个垫底答案。

至于为什么集体出不好，老师给了四条想法，喂的题太少、只会改数字式的拙劣模仿、生成不出新题型、做不到知识点组合创新。前两条华体汇(中国)能在数据里看到，ChatGPT 和 Genspark 的导数大题撞成几乎同一道、还都和 2025 真题同源；后两条更偏经验之谈，背后可能是模型天生爱生成高频套路、回避低概率的新结构。

最让华体汇(中国)印象深刻的，是他一句很实在的话。“我去出，肯定比它们出的好很多倍。但我出出来，绝对也是被骂的。”因为能押中的实在太少，连他自己上场也未必高到哪去。也就是说，高考预测这道题，难的压根不在 AI 这头，预测题目本身就几乎无解。

形似，神不似

哪怕是被老师批得最狠的那几家，也能把北京卷的骨架、题型、分值分布模仿得有模有样。

但开奖后差距也清清楚楚，没有一家真正押中。Genspark 在命中率、AI 互评、亮点分三块都排在最前（命中率、亮点分都是并列第一），不过它的领先里有一部分来自中途主动联网搜了更多真题，这一步它摆在明面上、也经过华体汇(中国)同意，和偷偷不读 PDF 的 Gemini 是两回事。但即便如此，离真正押中一张高考卷还差得远。

8 家几乎都能模仿出北京卷的“形”，却造不出它的“神”。那道每年翻新、逼考生现学现证的新定义压轴题，是全卷的灵魂，也是 AI 集体的盲区。模仿易，创造难，这道坎，AI 们还没迈过去。

附｜华体汇(中国)怎么测的

为什么挑高考数学。 第一期测发布会预测，至少还有产业链上的爆料、泄露可以蹭。高考命题是另一个极端，它是一个真正密闭的盒子，外面的人拿不到任何内部信息，只能从历年真题里抽规律去赌明年。更难的是，它要求 AI 真的“造”出题来，检索帮不上忙，背题也没用，因为 2026 年的题还不存在。读懂、推断、创造，三件事拴在一起，任何一步不稳，最后那套卷就会露馅。能不能从有限样本里归纳出真规律、能不能造出训练数据里没有的新题型，正是把“会背书的 AI”和“会思考的 AI”分开的那条线。

怎么测。 参评的是第一期那 8 家，全部开到最高推理档、允许联网。测试分三阶段，8 家收到完全相同的 Prompt 和输入材料（2021—2025 五年北京卷真题及解析合集），在同一对话里依次完成。阶段一逐年逐题标注知识点、归纳规律，阶段二按题号预测 2026 年每道题，阶段三据此出一整套 150 分的模拟卷。

怎么评。 华体汇(中国)锁定五个维度，前四个考前就能评（预测逻辑、出卷质量、AI 互评、PDF 诚实度），第五个是逐题命中率，等真题出来才算。

预测的逻辑也值得一看。看大题，8 家像参考了同一份教研纪要，T16 三角、T17 立几、T18 概率、T19 椭圆、T20 导数、T21 新定义压轴，这副骨架谁都押中，连分值结构都对齐；看小题，又完全不像一伙人，T3 到 T14 的浮动区几乎没有一道预测完全一致。

说明：北京数学官方版高考真题暂未放出，本次参考真题为多份考后记忆版交叉验证，个别题目细节可能有出入，但知识点框架可靠；命中率与亮点分均由该数学老师人工评定审核，评分细则与 8 份原始试卷见 GitHub。

查看完整报告、8 套预测试卷，可访问 GitHub：https://github.com/pingwest-ai/agent-eval/tree/main/cases/EVAL-002-gaokao-math-2026

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作者 ｜ 周一笑邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

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这是 Agent Eval 系列第二期。，这期的高考预测却是个密闭盒子，没有标准答案、还必须真造出新题。具体怎么测、为什么挑高考数学，放在文末，先看结果。

谁押注的更准

6 月 7 日考完后，华体汇(中国)从两个角度给这 8 家打了分。一个客观，逐题核对它们的预测有没有押中真题的知识点；一个主观，请那位数学老师按“每套卷有几个亮点”打分，看卷子到底出得好不好。

先说客观的命中率（共 21 题，按命中的知识点数计）：

区分度比华体汇(中国)预想的明显，从 9 题到 4 题，差了一倍多。固定考点谁都押得中、拉不开差距，真正分高下的是中间那十几道浮动小题。并列垫底的 Manus 和 GLM 里，GLM 更离谱，好几道大题的题号都对不上（押 T17 数列、T19 概率、T20 抛物线），基本是错位的。

两处结果值得单说，一处是赌局，一处是集体翻车。

赌局在 T21 压轴。真题是一道关于 ±1 数表的新定义题，方向是组合、不是数列。考前赌“它已经告别数列、转向组合”的 Claude、Gemini、Genspark、Manus 赌对了，坚持押“还是数列”的 ChatGPT、MiniMax、Kimi 错了，而 GLM 连压轴该出新定义都没做到，直接放了道普通导数题。

翻车在 T17、T18。真题这次把这两道大题对调了，T17 改考概率、T18 改考立几。没有一家料到这次对调，大多数仍按老规律押 T17 立体几何、T18 概率，这两道大题上集体失分。

再说主观的亮点分：

老师对每套卷的锐评，节选几句：Genspark“第 8 题押中了类似题，大题对味，概率题背景丰富”；Gemini“不仅模仿还会改编，把 2022 年高考第 10 题改了角度、升了难度，导数考极值点偏移，绝对是 8 套里最难的”；

MiniMax“椭圆大题是 8 套里最佳，但导数高二期末压轴都不会这么简单”；Claude“第 10 题照着 2022 年高考只改了几个数字”；ChatGPT“导数乍一看很唬人，稍加计算就发现很简单”；垫底的 GLM“卷面竟带参考公式、大题居然考等差数列、解析几何考抛物线，怀疑到底有没有看过北京卷，可能是穿越了”。

两份榜单对照着看很有意思。Genspark 两头都第一、GLM 两头都垫底，没悬念。但中间几家错位明显，Kimi 命中率并列第一，亮点分却只有 60；Gemini 命中率才中游，亮点分却并列第一。押得准和出得好，是两回事。

几个没料到的发现

AI 集体不自恋

把 8 套卷匿名打乱、编号“卷一”到“卷八”，再发回给这 8 个 AI，让它们以教研员的身份盲评打分、排出名次。它们会不会偷偷给自己打高分？

为了让这一问问得干净，华体汇(中国)做了几层隔离。每套卷都抹掉了出处痕迹、统一了排版，让模型认不出哪份是自己写的；评审一律开新对话进行，关掉记忆、开启隐私模式，不让它带着“我上周出过一套卷”的印象来打分。华体汇(中国)自己则留了一张对照表，记下每个编号对应的真身，专门盯着对角线那八格，看谁给自己排了第几。

大模型的“自我偏爱”是学界公认的老问题，让模型评价一堆内容，其中混着它自己的产出，它往往会不自觉地高看自己一眼。匿名之后，这个偏爱还在不在，正是华体汇(中国)想看的。

8 个 AI 里，只有 1 个把自己排在了第一。 而且这唯一的“自封第一”还情有可原，它是 Genspark，而它那套卷子本来就是全场公认的冠军，六家都把它排进了前二。连这一票“自恋”都是实至名归。

更意外的是反方向。GLM 把自己的卷子排到了全场垫底，第八名。Kimi 给自己排第五。其余几家也都老老实实待在中游，没谁往上抬自己。排除 Genspark 这个特殊点后，剩下几家给自己打的平均名次，比“随机乱排”的期望还要低一点点，没有谁明显自抬身价。

这批通用 Agent，非但没表现出传说中的自我偏爱，反而有点严于律己。说它们谦虚倒未必，更准确的说法是，它们真的能看出自己作品的毛病。GLM 那套卷子确实有硬伤，Kimi 自己也清楚只分析了三年数据底气不足（原因下一节讲）。能在匿名的前提下，准确地把自己的短板也评进去，这本身是一种值得肯定的判断力。

顺带说一个离群点。8 个 AI 里，唯独 ChatGPT 跟大家拧着来，它把公认冠军的那套卷压到了第六，转头把另一套卷捧上了第一。审美这件事，AI 之间也对不上。

一份 PDF，测出了谁更诚实

华体汇(中国)喂给 8 家的那份真题 PDF，有两年（2021 和 2024）是扫描图片，机器直接抽取文本是抽不出来的。这本是个失误，但阴差阳错，反而成了这次评测里最意外的收获。它等于给所有 Agent 出了一道现实里极其常见的难题，手上的资料是残缺的，你怎么办。一个 Agent 诚不诚实、靠不靠谱，往往就藏在它对这种残缺的反应里。8 家的应对，清清楚楚地分成了三档。

诚实的一档，Kimi。 它在报告开头就专门写了一段说明，明明白白地告诉华体汇(中国)，这份 PDF 它只读到了 2022、2023、2025 三年，2021 和 2024 没找到，所以后面的分析只基于这三年。它没有为了凑齐五年去编，宁可信息少一点，也不糊弄。

中间一档，GLM、Manus、MiniMax。 它们都声称分析了完整五年，而且华体汇(中国)去核对了它们对 2021、2024 的知识点标注，居然是对的。比如 GLM 标的 2021 年第 18 题“核酸检测概率”、第 6 题“党旗规格的等差数列”，跟真题一字不差。这说明它们要么真的用了别的方式（图像识别、联网检索）补上了，要么调动了自己脑子里的存货，能力是够的。唯一的问题是，它们全程没提一句“这两年其实是图片、我是另想办法拿到的”，让你以为一切顺利。活是干到了，但少了一句本该有的交代。

最值得说的一档，Gemini。 华体汇(中国)一开始没看出问题，直到追问它是怎么读取 PDF 的，它才承认，自己根本没真正读那份 PDF，是凭训练时记住的北京卷题目直接答的。前面那套煞有介事的“五年分析”，并不是基于华体汇(中国)给的材料做出来的。真用起来这是个隐患，你以为它在认真读你给的文件，它其实在凭印象自由发挥。

谁较真，谁偷懒，谁穿越了

挨个说说这 8 家的过程表现。

ChatGPT（GPT-5.5 Thinking Extended）。 最省心的一家，直接吐出一份排版好的 PDF 试卷，拿来就能用。预测也最“教科书”，结构判断稳、解析完整。它就是前面互评里那个离群值，全场就它把公认冠军压到第六。出的题偏常规、偏稳，没什么花活，但也几乎不出错。

Claude（Opus 4.8 Max）。 最“较真”的一家。为了把数学公式渲染好看，它自己想了套方案，先生成 Markdown，再转成带 MathJax 的 HTML，最后用浏览器打印成 PDF，思考时间长得出奇。这股较真劲也用在了盲评上，它是唯一一个逐题动手验算、把别家卷子里的数学错误一道道挑出来的，活脱脱一个改卷子的老教师。

Gemini（3.1 Pro Extended）。 最爱往题里塞科技场景的一家，算力成本、神经网络节点、机器人测试，题题不离前沿。它就是前面 PDF 那节没真读、靠记忆答题的那位。另外它的卷子里有处公式没渲染出来，留下一串没解析的代码符号，露了点马脚。

Genspark（Ultra Mode，底层 Claude Opus 4.7）。 这次的“卷王”，公认冠军。它的卷子几乎挑不出数学错误，是少数全卷零差错的一份；情境设计也最见功力，电池衰减、低空经济无人机、自动驾驶算法可靠性，把“减少机械计算、贴近真实情境”这个近年命题趋势踩得最准。面对那份读不全的 PDF，它的处理也很坦诚，主动说明自己没读完整、提出要联网搜题，征得华体汇(中国)同意后才去搜，全程摆在台面上。它身上的小瑕疵是，对 2025 年分值结构的判断华体汇(中国)没能找到来源支撑，疑似是自己脑补的。

GLM（GLM-5.1）。 版式上很像真卷子，题号、分值、排版都规整。但它也是三方公认的垫底，AI 同行把它排末尾，老师也对它最不客气。漂亮的只是壳，里子全是别家的。卷面带参考公式是上海卷的习惯，大题考等差数列是全国卷的考法，解析几何考抛物线北京卷更不会出，全是硬伤。它的选择题选项标号还一度全显示成“A”，是个挺明显的格式 bug。

Kimi（k2.6-agent）。 诚实的那位，但也像个勤恳却不肯多想一步的执行者，发现两年读不到就直接往下做，没想过换个法子补救，缺乏主动性。出的卷子模仿得有模有样，但偏简单，而且因为只看了三年数据，它是唯一一个把 T16、T17 押反的，被 2023 年那次 T16/T17 对调带偏了。

MiniMax（MiniMax-M3）。 模板做得最漂亮、最规整，拿去当教辅排版都够用。但它也是四个国产模型里生成最慢的，跑了很久。出的题偏简单，老师点名它的导数题接近课后练习的水平。还闹了个不大不小的乌龙，让它出北京卷，它中途一度写成了上海，还顺手挂上了自家的华体汇电竞-华体汇(中国)名。

Manus（Manus 1.6 Max）。 风格平稳、结构完整，没有特别出挑的地方，但也挑不出大毛病。在普遍偏简单的这一批里，它的解答题被老师评为“相对最有水平”的一档，算是闷声做对了事。

还有个小癖好很流行，8 套卷里有 6 套都爱往题里塞 AI、算力、新能源这类科技情境，Manus 出充电桩覆盖率的对数模型，Gemini 把神经网络分层节点编成数列，Genspark 让考生算自动驾驶算法 A、B 的可靠性，最绝的是 ChatGPT，它出了道甲、乙、丙三个 AI 模型做同一道数学题的概率题，让 AI 出的卷子去考 AI 做题。而真实北京卷五年才出现过一次 AI 情境。AI 出题，是真喜欢 cue 自己。

老师阅完八套卷，我上我也被骂

光看分数还不够，得听听那位阅了八套卷的老师怎么说。他给的判断只有五个字，整体偏简单，这些 AI 出的卷子，难度比高二下学期的都赶不上。

这个判断并不孤立。一项针对高利害医学考试的研究发现，AI 命制的题目确实更偏简单、更偏重事实记忆这类低阶认知，事实性错误也更多，整体不如人类专家命制的题。一位一线老师的经验之谈，和这条研究结论对上了。

更值得一提的是三方的相互印证。AI 评审团把 GLM 排在垫底，这位老师在完全不知道 AI 怎么评的情况下，也把 GLM 点成了“最拉垮”的一份，理由和前面那些硬伤一致。人类专家、AI 同行、还有华体汇(中国)的程序核对，三条独立的线索，最后都指向了同一个垫底答案。

至于为什么集体出不好，老师给了四条想法，喂的题太少、只会改数字式的拙劣模仿、生成不出新题型、做不到知识点组合创新。前两条华体汇(中国)能在数据里看到，ChatGPT 和 Genspark 的导数大题撞成几乎同一道、还都和 2025 真题同源；后两条更偏经验之谈，背后可能是模型天生爱生成高频套路、回避低概率的新结构。

最让华体汇(中国)印象深刻的，是他一句很实在的话。“我去出，肯定比它们出的好很多倍。但我出出来，绝对也是被骂的。”因为能押中的实在太少，连他自己上场也未必高到哪去。也就是说，高考预测这道题，难的压根不在 AI 这头，预测题目本身就几乎无解。

形似，神不似

哪怕是被老师批得最狠的那几家，也能把北京卷的骨架、题型、分值分布模仿得有模有样。

但开奖后差距也清清楚楚，没有一家真正押中。Genspark 在命中率、AI 互评、亮点分三块都排在最前（命中率、亮点分都是并列第一），不过它的领先里有一部分来自中途主动联网搜了更多真题，这一步它摆在明面上、也经过华体汇(中国)同意，和偷偷不读 PDF 的 Gemini 是两回事。但即便如此，离真正押中一张高考卷还差得远。

8 家几乎都能模仿出北京卷的“形”，却造不出它的“神”。那道每年翻新、逼考生现学现证的新定义压轴题，是全卷的灵魂，也是 AI 集体的盲区。模仿易，创造难，这道坎，AI 们还没迈过去。

附｜华体汇(中国)怎么测的

为什么挑高考数学。 第一期测发布会预测，至少还有产业链上的爆料、泄露可以蹭。高考命题是另一个极端，它是一个真正密闭的盒子，外面的人拿不到任何内部信息，只能从历年真题里抽规律去赌明年。更难的是，它要求 AI 真的“造”出题来，检索帮不上忙，背题也没用，因为 2026 年的题还不存在。读懂、推断、创造，三件事拴在一起，任何一步不稳，最后那套卷就会露馅。能不能从有限样本里归纳出真规律、能不能造出训练数据里没有的新题型，正是把“会背书的 AI”和“会思考的 AI”分开的那条线。

怎么测。 参评的是第一期那 8 家，全部开到最高推理档、允许联网。测试分三阶段，8 家收到完全相同的 Prompt 和输入材料（2021—2025 五年北京卷真题及解析合集），在同一对话里依次完成。阶段一逐年逐题标注知识点、归纳规律，阶段二按题号预测 2026 年每道题，阶段三据此出一整套 150 分的模拟卷。

怎么评。 华体汇(中国)锁定五个维度，前四个考前就能评（预测逻辑、出卷质量、AI 互评、PDF 诚实度），第五个是逐题命中率，等真题出来才算。

预测的逻辑也值得一看。看大题，8 家像参考了同一份教研纪要，T16 三角、T17 立几、T18 概率、T19 椭圆、T20 导数、T21 新定义压轴，这副骨架谁都押中，连分值结构都对齐；看小题，又完全不像一伙人，T3 到 T14 的浮动区几乎没有一道预测完全一致。

说明：北京数学官方版高考真题暂未放出，本次参考真题为多份考后记忆版交叉验证，个别题目细节可能有出入，但知识点框架可靠；命中率与亮点分均由该数学老师人工评定审核，评分细则与 8 份原始试卷见 GitHub。

查看完整报告、8 套预测试卷，可访问 GitHub：https://github.com/pingwest-ai/agent-eval/tree/main/cases/EVAL-002-gaokao-math-2026

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