科技领域近日掀起一场关于大语言模型（LLM）能力边界的讨论，起因源于一项对比实验：当被要求判断超大偶数是否为质数时，不同模型展现出截然不同的解题逻辑。这场由开发者路易斯发起的测试，经埃隆·马斯克转发后迅速引发热议，核心焦点集中在模型对数学常识的掌握与工具调用策略的差异上。
实验中，测试者向多个大模型抛出同一问题："748218957198847892是否为质数"。这一数字的特殊性在于，它既是超过百位的超大整数，又明显符合偶数的数学特征。面对此类问题，不同模型给出了迥异的解决方案。
ChatGPT的应对策略体现了典型的工程思维。该模型首先调用NumPy数值计算库，试图通过穷举法验证该数是否存在除1和自身外的因数。尽管这种"暴力计算"在理论上可行，但对于百位级数字而言，实际运算量远超常规计算范围，导致系统长时间无响应。这种依赖外部工具的路径选择，折射出模型对数值验证的严谨态度。
与之形成鲜明对比的是X平台旗下Grok的表现。该模型未启动任何计算工具，而是直接应用"所有大于2的偶数均非质数"这一基础数学定理，在毫秒级时间内给出否定答案。这种"直觉式"的解题方式，展现了模型对数学常识的深度内化，以及将抽象理论快速映射到具体问题的能力。
两种路径的碰撞引发行业深度思考。有专家指出，ChatGPT的方案虽显笨拙，却体现了模型与外部系统协同的潜力，这种"工具增强型智能"在需要精确数值的场景中具有优势。而Grok的表现则证明，当模型能准确识别问题本质时，常识储备可转化为高效的决策能力。如何平衡这两种能力，成为当前模型优化的关键课题。
测试结果还揭示出大模型发展中的深层矛盾：过度依赖工具可能导致基础能力退化，而片面强调常识储备又可能限制复杂问题的解决。这场看似简单的数学测试，实则叩响了人工智能发展路径选择的大门——是追求"全能计算器"，还是培育"逻辑推理者"，或许需要重新审视模型设计的底层逻辑。
