眼下，全国各地的高考课题陆续出炉，各种关于考生考了多少分的新闻也在不断登上头条。
而最近，有一批特殊考生的课题也出炉了，他们就是由各家 AI 大模型组成的“测验天团”。
大模型考上理科本科，豆包拿下国产 AI 最高分
6 月 24 日，在极客公园最新发布的高考新课标 Ⅰ 卷大模型评测报告中，GPT-4o 以 562 分排名理科总分第一。国内产物中，字节跳动旗下的豆包拔得头筹，课题是 542.5 分。
再往后，依次是百度文心一言 4.0 的 537.5 分、百川智能“百小应”的 521 分。本次大模型高考评测与河南省考卷完全相同，河南高考录取分数线显示，理科本科一批录取分数线为 521 分，豆包等三款国产 AI 成功冲上一本线。
我们知道，当前生成式 AI 大模型技术正处于商用普及的初期，小到每个人的工作、生活，大到千行百业的生产、创作，都在逐渐受到来自 AI 大模型技术的赋能。
但同时我们也应该看到，生成式 AI 尚处于发展初级阶段，AI 是否足够“聪明”，仍然是影响相关技术和产物体验的基本要素。
所以，用高考题来测试 AI 大模型，确实不失为一个有趣又直观的评判大模型本领的方式。
下面让我们具体看看不同大模型在面对高测验卷时的表现。
谈话本领是优势，豆包大模型作文获好评
具体来看这次高考卷大模型评测的详细情况。首先，语文、英语的谈话类测验，是大模型有本领和人类考生较量的赛场，多家产物能拿到客观题目的满分或接近满分。
凭借中文谈话的“主场优势”，三款国产大模型产物获取了语文测验前三名，分别是百小应、字节豆包和腾讯元宝，得分依次为 128 分、125.5 分和 120.5 分。除了少数开放性的阅读理解和谈话文字运用课题，各家大模型主要丢分在语文写作上。
（图自：极客公园）
作为本次评测的语文作文阅卷人，北京市级骨干教师、怀柔区语文学科带头人夏老师曾多次参加全国高考语文阅卷。
夏老师认为：“Al 写出的文章大多有清晰完整的结构，有逻辑性，谈话通顺流畅。但其理性有余，感性不足，缺乏感情色彩，自然就缺乏感染力。”
不过这其中，豆包大模型的作文在匿名阅卷中，获取阅卷老师的好评：
文章中显出的对就业结构、伦理方面的担心，展现出豆包已经具有不错的思想深度和思辨本领。在立住“课题”后，豆包随即用反问句自然过渡，引出三个排比段提出解决课题的方法 —— 保持“课题意识”。其中用发展的眼光分析课题，结合现实生活揭示课题产生的根源和危害的部分颇为亮点，并且整体上“结构严谨，层层推进，语句流畅，认识全面”。
英语写作同样是大模型的一大难题。本次评测默认所有大模型的听力都获取 30 分满分。在阅读和谈话运用两大项客观课题的测验上，GPT-4o、百小应、通义千问获取 80 分满分，豆包和文心一言 4.0 也接近满分。
但是在 40 分的写作测验中，最高分只有 29 分，分别由 GPT-4o 和百小应获取，各家模型的英语写作主要丢分在表达空泛、缺少细节上。如果大模型在未来能够提升写作本领，获取高考满分并非难事。
在由历史、地理、政治组成的新课标文综考卷评测中，GPT-4o 获取 237 分的课题，平均分达到 79 分，优于多数人类考生。国产大模型产物中，豆包的文综课题最高，分数达到 224.5 分，其中历史科目拿到 82.5 分，在所有 9 款大模型中得分第一。
政治测验中，GPT-4o 出人意料的获取了 88 分的最高分，百小应和豆包得分超过 80。地理考卷则有大量图片课题，对一众大模型是不小的挑战，图像理解本领较强的 GPT-4o 得到最高分，但仅有 68 分。
河南高考分数段统计数据显示，GPT-4o 的 562 分在理科考生中排名 8811 名，相当于人类考生的前 2.45%。而仅次于 GPT-4o、位列国产 AI 第一名的豆包大模型理科课题 542.5 分，超过理科一本线 20 分，处于前 4.27% 的位置。
由此可见，在过去一年多时间里，国产 AI 技术本领获取了长足进步，目前已经接近国际顶尖大模型的水平。
理科测验课题有待提高，AI 并非全能
与人类顶尖考生相比，大模型在数学、物理、化学等数理学科上差距极大，包括 GPT-4o 在内的所有大模型都无法达到及格水平。尽管在语文、英语两科上能获取高分，大模型的理科最好课题还无法进入人类考生的前 30%。
以数学试卷为例，9 款大模型产物中，仅 GPT-4o、文心一言 4.0 和豆包获取 60 分以上课题（满分 150 分），目前的大模型只能正确推理步骤相对简单的课题。
据测试机构透露，豆包等大模型能准确运用求导公式和三角函数定理，但是面对较为复杂的推导和证明课题就很难继续得分。
重点考查实验探究本领的化学和物理试卷，各模型平均分更是只有 34 分和 39 分（满分为 100 和 110）。化学单项最高分由豆包获取，课题为 49.5 分，GPT-4o 仅有 42 分。
大模型在应对测验的灵活性上也不如人类。例如物理有一道送分题，人类考生根据“时间不会倒流”可以排除错误选项，轻易选对正确答案“C”，大模型则几乎全军覆没。
要学会像人类一样思考和解决课题，大模型还有很长的路要走。
不过，据麦肯锡报告分析，大模型的价值创造潜力惊人，到 2030 年，有望在全球推动 49 万亿人民币的经济增量。
而目前，从技术创新到商业落地，大模型已经开始在为我们的日常工作生活和各行业的 AI 转型提供动能。
虽然生成式 AI 目前确实还有不足，路漫漫其修远，但相信在以豆包大模型为代表的众多生成式 AI 技术和产物的共同发展和努力下，未来简单的高测验卷对于它们来说将不再是挑战，更广泛的应用场景唱，给出更加完美的答卷。