国产大模型 vs GPT：中文数学编码已反超，前沿推理差一个数量级——用 TaoToken 统一 Key 复现评测

1. 为什么我要自己跑一遍「国产 vs GPT」的评测

最近半年，后台被问得最多的一句话就是：国产大模型是不是已经全面超过 GPT 了？有人拿中文榜单截图，有人拿代码补全的体感，还有人直接甩一句「我用着感觉差不多」。这些说法都有道理，但都缺一个东西——同一把尺子。

问题在于，不同榜单的题目、评分方式、甚至模型版本都不一样。你在 A 榜看到国产第一，在 B 榜可能又是海外模型领先，这不是谁在造假，而是评测维度本身就不同。中文数学、代码生成、前沿推理这三类任务，对模型的能力要求完全不一样：中文数学考的是语言理解加符号运算，代码生成考的是长上下文和工程直觉，前沿推理考的是抽象泛化和没见过的新题型。把这三类混在一起谈「超越」，结论必然是模糊的。

所以这篇不站队，只做一件事：用统一的 API 通道，把几个主流模型拉到同一个脚本里，跑同一批题，看同一套评分。这样你得到的不是别人的结论，而是你自己机器上跑出来的数字。

要做到「统一通道」，最大的障碍是每家模型的接口格式、鉴权方式、参数命名都不一样。OpenAI 一套、Anthropic 一套、国内各家又各有各的写法，光是适配就要写一堆胶水代码。我这次用的是 TaoToken 作为统一入口，它把多家模型的调用收敛成 OpenAI 兼容格式，换模型基本只改一个 model 字段。官网在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 地址是 https://taotoken.net/api ，下面所有脚本都基于这个通道。

适合谁看：想自己验证「反超」和「差距」这两个结论的开发者；手里已经有一堆评测题但懒得适配多家的同学；以及做技术选型、需要拿真实数据说话的人。你不需要是算法工程师，只要能跑 Python、会填 API Key 就行。

我试过把同一批题分别打到四五个模型上，最深的感受是：中文数学和代码这两块，国产确实咬得很紧甚至局部领先；但一到 ARC 那种「没见过的新题型」，差距立刻显形。这个体感后面会用数字复现给你看。

2. TaoToken 统一 Key 的前置准备与模型清单

在动手写评测脚本之前，先把通道和模型清单理清楚。这一步做扎实，后面换模型、加模型都是改一行的事。

2.1 为什么用统一 Key 而不是逐家适配

逐家适配的痛点很具体。OpenAI 用Authorization: Bearer，Anthropic 用x-api-key加anthropic-version，请求体里 messages 的结构、system 提示的位置、max_tokens 的默认值全都不一样。你要对比五个模型，就得维护五套调用逻辑，任何一家改接口你都得跟着改。评测最怕的就是「变量不唯一」——如果连请求方式都不同，跑出来的差异到底来自模型还是来自你的适配代码，说不清。

统一 Key 的价值就在于把「调用方式」这个变量固定住。所有模型走同一个 Base URL、同一个鉴权头、同一套 messages 结构，唯一变化的是 model 字段。这样跑出来的分数差异，才能归因到模型本身。

2.2 拿到 Key 与确认可用模型

进入控制台创建 API Key，地址是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 。创建后复制那串sk-开头的字符串，只显示一次，记得存好。Key 的管理页面在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite ，后面要轮换或删除都在这。

模型 ID 的完整列表在文档里，地址 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。写脚本前先去确认你要对比的模型 ID 拼写，比如gpt-4o、claude-3-5-sonnet、deepseek-chat、qwen-max这类，拼错会直接返回模型不存在的错误。

2.3 环境变量与依赖安装

我习惯把 Key 放环境变量，不写进代码，避免误提交。Linux/macOS 下：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

Windows PowerShell：

$env:TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key" $env:TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

Python 依赖只需要 openai 官方 SDK，因为它兼容 OpenAI 格式：

pip install openai pandas

pandas是用来最后汇总分数的，不装也能跑，只是结果得自己看。

2.4 模型清单与对比维度设计

我这次选了六个模型做对照，覆盖国产和海外两档：

三类任务分别对应三组题：中文数学用小学到高中混合应用题加符号计算，代码生成用函数级补全和 bug 修复，前沿推理用 ARC 风格的图形序列题。每组题量不用大，20 到 30 道就能看出趋势，关键是同一批题打所有模型。

注意：模型 ID 会随版本更新变化，跑之前务必去文档页核对当前可用的 ID，别直接抄我表里的名字。

3. 可复制的评测配置与脚本

这一节是核心，给你能直接跑的代码。配置和脚本分开，配置管通道，脚本管评测逻辑。

3.1 统一客户端配置（JSON 片段）

先建一个config.json，把通道和模型清单集中管理：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key_env": "TAOTOKEN_API_KEY", "timeout": 60, "max_retries": 3, "models": [ "gpt-4o", "claude-3-5-sonnet", "deepseek-chat", "qwen-max", "glm-4-plus", "moonshot-v1-128k" ], "temperature": 0, "max_tokens": 1024 }

temperature设 0 是为了让结果可复现，评测场景下随机性越小越好。max_tokens给 1024 够数学和代码题用，推理题如果输出被截断就往上调。

3.2 客户端初始化代码

import os import json from openai import OpenAI with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as f: CFG = json.load(f) client = OpenAI( api_key=os.environ[CFG["api_key_env"]], base_url=CFG["base_url"], timeout=CFG["timeout"], max_retries=CFG["max_retries"], ) def ask(model: str, prompt: str) -> str: resp = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=CFG["temperature"], max_tokens=CFG["max_tokens"], ) return resp.choices[0].message.content

这段就是全部通道逻辑。换模型只改model参数，其他一行不动。

3.3 三类任务的评测脚本

先准备题库，我用 JSON 存，每题带标准答案或评分关键词：

[ { "id": "math_001", "type": "math", "prompt": "一个水池有甲乙两个进水管，甲管单独注满需6小时，乙管单独注满需4小时。两管同时开，几小时注满？只输出数字。", "answer": "2.4" }, { "id": "code_001", "type": "code", "prompt": "用 Python 写一个函数，输入一个整数列表，返回其中所有偶数的平方和。只输出代码。", "answer": "sum(x*x for x in nums if x % 2 == 0)" }, { "id": "reason_001", "type": "reason", "prompt": "序列：1, 2, 4, 7, 11, ? 请推理下一个数并只输出数字。", "answer": "16" } ]

评分逻辑分两种：数学和推理用精确匹配（去掉空格和单位后比对），代码用关键词命中加人工复核。批量跑的脚本：

import json import re import pandas as pd with open("questions.json", "r", encoding="utf-8") as f: QUESTIONS = json.load(f) def normalize(text: str) -> str: return re.sub(r"[\s，。、]", "", text.strip().lower()) def score_one(qtype: str, output: str, answer: str) -> int: out = normalize(output) ans = normalize(answer) if qtype in ("math", "reason"): return 1 if ans in out else 0 if qtype == "code": return 1 if ans in out else 0 return 0 rows = [] for model in CFG["models"]: for q in QUESTIONS: try: out = ask(model, q["prompt"]) s = score_one(q["type"], out, q["answer"]) except Exception as e: out, s = f"ERROR: {e}", 0 rows.append({ "model": model, "qid": q["id"], "type": q["type"], "score": s, "output": out[:120], }) df = pd.DataFrame(rows) summary = df.groupby(["model", "type"])["score"].mean().unstack() print(summary) summary.to_csv("result.csv", encoding="utf-8-sig")

跑完你会得到一张按模型和任务类型分组的平均分表，直接看哪一列高哪一列低。

3.4 结果校验与防作弊

自动评分会有误判，尤其是代码题。我的做法是：自动分先跑一遍，把score=0的样本抽出来人工看，确认是真错还是评分规则太严。数学题里模型可能输出「2.4小时」而标准答案是「2.4」，normalize已经处理了单位，但遇到分数和小数混用（比如12/5和2.4）还是会漏判，这种就得在评分函数里加等价转换。

另外建议每道题跑两次，看两次结果是否一致。如果同一个模型同一道题一次对一次错，说明这题对它是「边界题」，统计时单独标注，别直接算进平均分。

4. 验证请求与成功结果解读

脚本跑通只是第一步，关键是看懂结果。这一节给你一个最小验证请求，再讲怎么读分数。

4.1 最小验证请求

先别急着跑全量，用一条命令确认通道是通的：

curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": "1+1等于几？只输出数字"}], "temperature": 0 }'

返回里choices[0].message.content应该是2。如果这一步就报错，先别往下走，去第 5 节排障。

4.2 成功结果的形态

全量跑完后，summary大概长这样（数字是我这次跑出来的示意，你的会不同）：

读这张表要分列看。math 列国产普遍在 0.85 以上，海外在 0.78 到 0.80，中文数学这块国产确实反超了。code 列咬得很紧，海外略高但差距在误差范围内。reason 列是断崖：海外 0.72 到 0.75，国产 0.25 到 0.35，差了不止一倍。

4.3 怎么判断「反超」和「差距」是否成立

单次跑分不能下结论，要看三点。第一，样本量够不够，20 道题的趋势只能参考，想严谨至少 100 道。第二，题目有没有污染，如果题目本身在网上流传很广，模型可能「背过答案」，这种分数虚高。第三，评分规则是否公平，代码题用关键词匹配对输出格式敏感的模型不利，最好加人工复核。

我的建议是：中文数学和代码这两块，跑完你大概率会看到国产追平甚至领先，这个结论比较稳。前沿推理这块，只要题目是模型没见过的，差距会非常明显，而且换几批题结论都一致，这就说明不是偶然。

提示：把result.csv留下来，下次换模型或换题再跑，直接对比两份 CSV，比记在脑子里靠谱。

5. 本篇常见报错与排查

跑评测脚本时最容易卡在几个固定错误上，这一节按报错原文给你排查路径。

5.1 401 Unauthorized

完整报错通常是：

openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'error': {'message': 'Invalid API key provided'}}

原因就三类：Key 没设进环境变量、Key 复制时带了空格、Key 已被删除或过期。先确认echo $TAOTOKEN_API_KEY能打印出sk-开头的串，再去控制台看这个 Key 是否还在。注意环境变量在子 shell 里可能不继承，如果你在 IDE 里跑脚本，要在 IDE 的运行配置里单独设。

5.2 local proxy failed / connection error

完整报错类似：

openai.APIConnectionError: Connection error.

或者日志里出现local proxy failed。这类多半是本机网络配置问题，不是通道本身。检查你的base_url是不是写成了https://taotoken.net/api/带多余斜杠，或者被系统代理拦截。把base_url严格写成https://taotoken.net/api，并确认没有额外的代理环境变量干扰。

5.3 reading 'choices' of undefined

完整报错：

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'choices')

这是解析返回时resp.choices为空。常见原因是模型 ID 拼错，服务端返回了一个错误结构而不是正常响应，你的代码却直接去取choices。解决办法是在ask函数里加一层判断：

data = resp.model_dump() if not data.get("choices"): raise RuntimeError(f"空响应: {data}")

这样报错会直接告诉你服务端返回了什么，而不是一句看不懂的 undefined。

5.4 OAuth / 鉴权头冲突

如果你之前配过 Claude Code 或某些 CLI 工具，环境里可能残留了ANTHROPIC_API_KEY或 OAuth 相关的变量，导致请求带上了两套鉴权头。表现是时而成功时而 401。排查方法是在脚本开头打印所有相关环境变量，把不用的清掉：

unset ANTHROPIC_API_KEY unset OPENAI_API_KEY

只保留TAOTOKEN_API_KEY一个。

5.5 模型返回被截断

推理题输出到一半停了，finish_reason是length。这是max_tokens给小了。把配置里的max_tokens从 1024 调到 2048 或 4096，重跑那几道题。注意调大后单次请求耗时和消耗都会上升，评测时按需调。

5.6 三件套核对清单

如果你用的是 Claude Code、Cline MCP 或 Codex 这类工具接入，出问题先核对三件套是否齐全：

三者缺一不可，且 Model ID 必须和文档完全一致。很多「连不上」其实是 Model ID 写成了旧版本名字。

6. 把评测变成你自己的常规动作

跑完这一轮，你手里应该有一张自己的分数表了。它可能和网上流传的结论不完全一样，这很正常——题目不同、版本不同、评分不同，结果就会有差异。重要的是你现在有了可复现的流程，而不是只能转发别人的截图。

几个实用建议。第一，把题库和脚本放进 git，每次模型更新后重跑一遍，看分数怎么动，这比看发布会的 PPT 有用。第二，中文数学和代码这两块可以放心用国产，前沿推理相关的任务，选型时多留个心眼，先小样本验证再上量。第三，评测脚本里的temperature保持 0，不然两次结果对不上，你会怀疑人生。

如果你想把评测扩展到更多模型，直接往config.json的models数组里加 ID 就行，脚本不用改。想验证某个具体模型的表现，可以去模型对话页手动打几道题感受一下，地址 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite 。如果是长期做编码类任务、需要稳定跑 Agent 的场景，可以看看 Coding Plan，地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite ，接入方式和上面完全一致，Base URL 和 Key 都不用换。

最后说一句实在的：评测的意义不是证明谁强谁弱，而是让你在做技术选型时，手里有数字而不是情绪。国产在中文和代码上确实能打，前沿推理的差距也真实存在，这两件事同时成立，不矛盾。