摘要：昨天，我站在家门口，面临一个世纪难题：洗车店就在100米外，我该开车去，还是走路去？作为一个AI博主，我把这个「人类用脚趾头都能想明白」的问题扔给了WorkBuddy，让它调用各大模型——结果，我笑喷了。原来，越「聪明」的模型，越容易在常识题上翻车。

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一、开场：一个真实的人类困惑

昨天天气不错，我决定去洗车。

洗车店就在小区门口，直线距离100米——走路5分钟，开车……嗯，发动机刚热起来就到了。

我站在家门口，陷入哲学沉思：

• 开车去？对车不好（短途伤发动机），洗完开回来，刚干净的车身又沾上路上的灰。
• 走路去？洗完直接开走，车是干净的，我也是舒服的。

用人类的话说：这还用想？

但我转念一想：这不正是测试AI「常识」的绝佳机会吗？

于是，我打开WorkBuddy，输入了那句改变今天文章命运的提问：

「我要去洗车，洗车的地方离家就100米，我是开车去呢，还是走着去呢？」

然后，我让WorkBuddy调用了市面上主流的几个大模型。以下是它们的表演时间。

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二、测试方法：公平对决

• 工具：WorkBuddy（多模型调用）
• 问题：一字不改，原样输入
• 模型阵容：
  • 国际模型组：ChatGPT-thinking 5.5、Gemini、Grok
  • 国产模型组：DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.6、腾讯混元、智谱GLM、MiniMax
• 评判标准：谁的回答最「人话」，谁最懂生活
• 特别说明：所有模型均使用默认配置，无额外提示词

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三、测试结果：荒诞程度分级表

模型	回答摘要	迷惑行为大赏	荒诞指数
Kimi-K2.6	走着去，洗完开车回	无中生有，洗车公司危	⭐⭐⭐⭐⭐
DeepSeek-V3.2	从健康环保，经济性，便利性等方面分析出，走着去	走过去洗车，车呢？	⭐⭐⭐☆☆
ChatGPT-thinking 5.5	先走过去看看有没有空位，能洗就再回家把车开过去	我的目的是洗车，不管人多不多都要洗车	⭐⭐☆☆☆
Gemini	走着去	完美的识别出了逻辑与生活的博弈，好像没有识别出，洗车是我的目的	⭐⭐☆☆☆
Grok	开车去	表现的很聪明，完美的区分出来了是洗车，和100米没有任何关系	☆☆☆☆☆
腾讯混元	开车去	识别出来了逻辑陷阱，简答干脆的给出了回答，知道我的目的是洗车	☆☆☆☆☆
智谱GLM	开车去	简答干脆的给出了回答，知道我的目的是洗车	☆☆☆☆☆
MiniMax	开车去	和智谱很类似，给出了回答，知道我的目的是洗车	☆☆☆☆☆

注：荒诞指数越高，代表回答越「不像人话」。五星为「这AI怕不是从火星来的」。

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四、逐一点评：笑到扶墙

1. Kimi-K2.6：「无中生有」附体

### 2. DeepSeek-V3.2：「环保斗士」上线

3. ChatGPT-thinking 5.5：「端水大师」附体

4. Gemini：「逻辑与生活的博弈」

5. Grok：「我是洗车专家」

6. 国产模型组：「开车派」联盟

根据表格数据：

• 腾讯混元：开车去
• 智谱GLM：开车去
• MiniMax：开车去

分析：

国产模型在这个问题上形成了惊人的一致：开车去。
这反映了它们对「洗车」核心任务的高度聚焦——既然目的是洗车，那车就必须在场。

对比Kimi-K2.6：

有趣的是，同为国产模型的Kimi-K2.6给出了不同答案：「走着去，洗完开车回」。
这说明国产模型内部也存在「保守派」（开车去）和「务实派」（走路去）的分化。

我的吐槽：

国产模型们，你们在「开车去」这个问题上达成了统一战线。
但我想问：你们有没有考虑过「洗完车怎么回来」这个问题？
还是说，你们默认洗车店提供「代驾送回」服务？

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五、深挖：当「智能」遇上「常识」

这不仅是一次搞笑测试，而是一面镜子，照出了大语言模型在 常识推理 上的短板。

这个问题真正考的，不是「100米远不远」，而是模型能不能理解 任务目的：

你不是去散步，而是去洗车。
人可以先走过去看看排不排队；但车最终还是得开过去。

1. 不是不会算距离，而是没看懂场景

很多模型不是没有知识，而是太擅长“全面分析”。

它知道：

• 100米 = 0.1公里
• 短途开车不经济
• 可以考虑天气、时间、体力、碳排放

但它容易忽略一个最朴素的常识：

洗车，车得去。

所以问题不在于模型不会推理，而在于它把一个生活判断，写成了一份决策报告。

2. 过度谨慎，让简单问题变复杂

有些模型习惯于中立、全面、列条件：

• 如果你重视时间，可以开车
• 如果你重视健康，可以走路
• 如果你重视环保，可以步行
• 最终取决于个人偏好

听起来都对，但就是不像人话。

现实中更自然的回答应该是：

先走过去看看有没有空位，能洗再回来把车开过去。

这不是高深推理，而是生活经验。

3. 模型理解了词，却未必理解事

模型理解了什么	它可能忽略了什么
知道「洗车」是什么意思	没抓住「洗车必须把车带过去」
知道「100米很近」	不知道「可以先走过去看情况」
会分析开车和走路	不会给出生活化决策

这就是大模型常见的问题：

它理解了语言，却不一定理解生活。

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六、从笑话到警示：AI的「常识赤字」

我们一直在追求 AI 的 智商 IQ：

• 会不会写诗？
• 会不会写代码？
• 会不会解高数？

但我们很少考它的 常识 CQ：

• 100米外洗车，该怎么去？
• 下雨了，衣服要不要收？
• 手机只剩5%电，先刷视频还是先回消息？
• 晚上11点饿了，点外卖还是煮泡面？

这类问题看似简单，却最能暴露 AI 的真实短板。

因为真正的智能，不只是知道很多，而是知道：

什么时候该复杂，什么时候该简单。

洗车问题只是冰山一角。

医疗 AI 可以列出药理机制，却未必知道病人首先需要休息、补水和判断是否就医；
教育 AI 可以解微积分，却未必知道孩子卡住时，先要降低挫败感；
法律 AI 可以背法条，却未必知道很多邻里纠纷，一开始拼的不是诉讼技巧，而是沟通和调解空间。

我们把 AI 训练成了 「什么都懂的书呆子」，却忘了教它：

下雨了，衣服要收。
肚子饿，泡面可能比外卖快。
手机只剩5%电，先回微信。
洗车店100米外，人可以先走过去看看，但车最终得开过去。

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七、所以，我们到底期待什么样的AI？

我期待的 AI，不是只会在基准测试里拿高分的神。

我期待的 AI，是在我纠结「开车还是走路」时，能说一句：

“先走过去看看排不排队；能洗的话，再回来把车开过去。才100米。”

这才像个正常人。

我们总在问：

AI 什么时候能超越人类？

但也许更该问：

AI 什么时候能更像人类？

常识，才是智能的最终护城河。
生活，才是 AI 的终极 SOTA。

所以下次评测一个 AI，别急着跑分。
先问它几个生活题：

「晚上11点饿了，点外卖还是煮泡面？」
「手机只剩5%电，刷抖音还是回微信？」
「下雨了，晾在外面的衣服该收吗？」
「洗车店就在100米外，开车还是走路？」

如果它能答对——
恭喜你，你遇到了一个 不止有 IQ，也有 CQ 的 AI。

真正的智能，不是知道多少，而是知道什么时候该简单。

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八、互动时间

你的AI常识测试：

1. 你问过AI什么「常识题」？
2. 它给出了什么「神回复」？
3. 在评论区分享，点赞最高的，我送你一个「AI懂王」虚拟奖杯。