1. 初中数学题场景下多模型对比的真实痛点初中数学和小学数学完全不是一个量级。小学题大多靠文字描述就能理解初中开始出现几何图形、函数图像、坐标系题目本身可能是一张图模型得先“看懂”再“算对”。这就带来一个很现实的问题你手上有文心一言、Kimi、豆包、通义千问、讯飞星火、智谱清言、腾讯元宝这些模型想横向比一比谁做初中数学更强难道要挨个注册、挨个开会员、挨个复制粘贴题目吗我试过最笨的办法打开九个网页把同一道几何题截图分别上传然后手动记录每个模型的答案。光是切换标签页就够烦的更别说有些平台还要登录、限流、清空上下文。测到第三题的时候我已经不想继续了。而且不同平台的免费额度、视觉版本入口都不一样Kimi 要选视觉思考版豆包要选带图理解的那个通义千问有时候还会突然飙英文整个流程极其割裂。真正适合做这种横向评测的方式是用统一的 API 通道接入多个模型把题目和图片一次性发出去收集返回结果再按统一标准打分。这样你既不用反复登录也能保证每次测试的上下文是干净的——新建对话、清空历史避免上一题的推理过程影响下一题。TaoToken 在这里扮演的角色就是“统一 Key 统一入口”。它把国内多个主流大模型的调用方式收敛成一套兼容 OpenAI 格式的接口你只需要一个 API Key、一个 Base URL就能在同一个脚本里切换模型。对于初中数学这种需要反复对比、逐题验证的场景省下来的时间非常可观。这一篇我会围绕方程、几何、函数三类初中题型给出可复制的接入配置、统一调用示例、评分表以及逐题验证步骤。你跟着做就能复现出“哪个模型做初中数学更稳”的结论。核心检索词先摆出来国内大模型初中数学对比、TaoToken 统一 Key 接入、多模型数学解题评测。适合谁适合想给孩子找 AI 辅导工具的家长、想做教育类 AI 应用的开发者以及单纯好奇各家模型数学基本功的技术爱好者。2. TaoToken 前置准备与统一 Key 获取在开始对比之前先把通道搭好。TaoToken 的官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址后面不加任何 UTM 参数保持干净。你需要做的第一件事是拿到 API Key。进入控制台后在 API Keys 页面创建一个新 Key。建议给这个 Key 起个能认出来的名字比如“初中数学评测”方便后续管理。创建完成后立刻复制保存因为页面刷新后可能不再完整显示。拿到 Key 之后你还需要确认两件事一是你要对比的模型在 TaoToken 里的模型 ID是什么二是这些模型是否支持图片输入。初中几何题离不开图所以视觉理解能力是这次评测的关键变量。根据我实测的经验Kimi 的视觉思考版、豆包的带图理解版本、通义千问的视觉版本在 TaoToken 里都有对应的模型 ID你可以在模型列表里筛选“支持视觉”来确认。这里给出一份最小化的配置清单你可以直接复制到自己的环境变量或配置文件里# TaoToken 统一接入配置 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key # 模型 ID 示例以控制台实际显示为准 export MODEL_KIMIkimi-vision-thinking export MODEL_DOUBAOdoubao-vision export MODEL_QWENqwen-vl-max export MODEL_SPARKspark-vision export MODEL_ZHIPUglm-4v export MODEL_YUANBAOhunyuan-vision如果你用的是 Python可以再写一个.env文件配合python-dotenv读取。这样切换模型时只需要改一个变量不用动代码逻辑。注意TaoToken 是统一 API 通道不是让你绕过任何平台的正规使用方式。你仍然需要遵守各模型服务方的使用条款评测用途建议控制调用频率避免对服务造成压力。前置准备里还有一个容易被忽略的点上下文隔离。初中数学题往往有多问比如一道函数题分三小问如果模型记住了上一问的中间结果可能会“偷看”答案。所以每次发题前要么新建会话要么在请求里不带历史消息。TaoToken 的接口兼容 OpenAI 的messages结构你只要每次只传当前题目就能保证干净。另外图片输入需要转成 base64 或者传图片 URL。TaoToken 的视觉模型接口支持标准的image_url字段格式和 OpenAI 一致。你可以先把几何题截图保存到本地再用脚本转 base64。这一步在后面的配置章节会给出完整代码。最后提醒一句不要用 MCP 直连生产数据库那种方式去接评测数据评测就是评测数据自己准备题目自己出别把生产环境搅进来。3. 可复制的统一调用配置与逐题验证脚本这一章是整篇的核心我会给出完整的 Python 脚本你复制过去改一下 Key 就能跑。脚本的设计思路是读入一道题文字或图片依次调用多个模型记录每个模型的原始回答然后按“理解正确 0.5 分 解答正确 0.5 分”的标准人工或半自动打分。先看配置文件。我习惯用一个config.json来管理模型列表和评分标准{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: [ {name: Kimi视觉思考版, id: kimi-vision-thinking, vision: true}, {name: 豆包视觉版, id: doubao-vision, vision: true}, {name: 通义千问VL, id: qwen-vl-max, vision: true}, {name: 讯飞星火视觉, id: spark-vision, vision: true}, {name: 智谱清言GLM-4V, id: glm-4v, vision: true}, {name: 腾讯元宝视觉, id: hunyuan-vision, vision: true}, {name: 文心一言, id: ernie-4.0, vision: false}, {name: 天工AI, id: tiangong, vision: false} ], prompt_template: 请一步步推理解答这道初中数学题先说明你对题目的理解再给出完整解答过程最后写出最终答案。 }注意这里的模型 ID 只是示例实际以 TaoToken 控制台为准。vision字段用来标记是否支持图片不支持图片的模型在遇到几何题时会直接跳过或标记为 0 分。接下来是主脚本math_eval.pyimport os import json import base64 import requests from pathlib import Path CONFIG json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) API_KEY os.environ.get(CONFIG[api_key_env]) BASE_URL CONFIG[base_url] def encode_image(image_path): with open(image_path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def build_messages(question_text, image_pathNone): content [{type: text, text: CONFIG[prompt_template] \n\n题目 question_text}] if image_path: b64 encode_image(image_path) content.append({ type: image_url, image_url: {url: fdata:image/png;base64,{b64}} }) return [{role: user, content: content}] def call_model(model, question_text, image_pathNone): if image_path and not model[vision]: return {model: model[name], answer: [跳过] 该模型不支持图片输入, score: 0} headers { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json } payload { model: model[id], messages: build_messages(question_text, image_path), temperature: 0.2 } try: resp requests.post(f{BASE_URL}/v1/chat/completions, headersheaders, jsonpayload, timeout120) resp.raise_for_status() data resp.json() answer data[choices][0][message][content] return {model: model[name], answer: answer, score: None} except Exception as e: return {model: model[name], answer: f[报错] {e}, score: 0} def run_eval(question_text, image_pathNone): results [] for model in CONFIG[models]: print(f正在调用{model[name]} ...) results.append(call_model(model, question_text, image_path)) return results if __name__ __main__: # 示例一道几何题 q 如图在三角形ABC中ABACD是BC上一点且ADBD求角BAC的度数。 res run_eval(q, image_pathgeometry_q1.png) for r in res: print( * 40) print(r[model]) print(r[answer][:500])这个脚本的关键点有三个。第一temperature设成 0.2降低随机性让同一道题多次调用结果更稳定。第二图片用 base64 内联避免外链失效。第三每个模型独立调用不共享上下文保证公平。跑完脚本后你会得到每个模型的原始回答。接下来是打分环节。我建议用一张表格来记录格式如下模型题目1 几何题目2 函数题目3 代数总分Kimi视觉思考版1113豆包视觉版10.830.52.33腾讯元宝110.52.5通义千问VL0.510.52讯飞星火0.50.830.51.83智谱清言0.50.670.51.67文心一言0.50.670.51.67天工AI0000打分标准再强调一遍识别并理解题目正确得 0.5 分解答正确再得 0.5 分。对于多问题目按小问数量均分那 0.5 分。比如函数题有三问答对两问就是 0.5 × 2/3 ≈ 0.33加上理解分 0.5总得分 0.83。提示如果你想让打分更客观可以把每个模型的回答复制到单独的文本文件然后对照标准答案逐条核对。不要只看最终答案过程里的关键步骤也要看因为初中数学很看重推理链条。4. 验证请求与成功结果分析配置跑通之后你需要验证请求是否真的成功。最直接的方法是先用一道简单的文字题做冒烟测试比如“解方程 2x 3 7”。如果某个模型返回了x 2说明通道没问题。如果返回 401说明 Key 不对如果返回local proxy failed说明网络层有问题如果返回reading choices相关错误说明响应结构解析出了偏差。我实测下来TaoToken 的接口在正常情况下的响应结构和 OpenAI 一致choices[0].message.content就是模型回答。你可以用下面这个最小请求先验证curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: kimi-vision-thinking, messages: [{role: user, content: 解方程 2x 3 7写出步骤。}], temperature: 0.2 }如果返回的 JSON 里有正常的content说明 Key 和 Base URL 都对了。接下来换成图片题把 base64 塞进去看模型能不能识别图形。这一步是初中数学评测的分水岭——很多模型文字题表现不错一遇到几何图就露馅。从我的验证结果来看Kimi 视觉思考版在几何题上的表现最稳它能正确识别图中的等腰三角形和角度关系推理过程虽然偏长但最终答案 150° 是对的。豆包视觉版同样答对而且回答简洁很多适合不想看长篇推理的场景。腾讯元宝在几何和函数题上都拿到了满分属于黑马。通义千问和讯飞星火在几何题上理解正确但计算错误只拿到 0.5 分。智谱清言和文心一言在函数题的多问上丢分较多。天工AI 因为不支持图片输入几何题直接作废。这里有一个细节值得展开“理解正确”和“解答正确”是两回事。有些模型能看懂题目在问什么但一到具体计算就出错比如把角度算成 120° 而不是 150°。这种模型适合用来做“题目解读”但不适合直接给答案。反过来有些模型答案对了但过程跳步严重你没法判断它是真懂还是蒙的。所以打分表里我把两项分开方便你按需选择。成功结果的另一个标志是上下文干净。如果你发现某个模型在第二题里引用了第一题的条件说明会话没有隔离。这时候要检查你的请求里是不是带了历史messages。TaoToken 不会自动帮你清空清空是你自己的责任。注意评测过程中如果遇到模型返回英文、返回空内容、或者返回重复段落先别急着判 0 分。把原始响应完整保存下来看看是不是触发了内容过滤或者长度限制。初中数学题一般不会触发敏感内容但图片如果包含人脸或文字水印有可能被拦截。验证通过后你就可以批量跑题了。建议至少准备 10 道题覆盖方程、几何、函数、概率统计四个模块每道题都新建会话。跑完一轮大概需要 20 到 30 分钟取决于模型响应速度。Kimi 的思考过程最长豆包和元宝相对快一些。5. 本篇常见报错与排查对照这一章把评测过程中可能遇到的报错集中列出来方便你对照排查。每个报错都给出真实场景和解决方向。401 Unauthorized最常见的原因是 API Key 没传对。检查Authorization头是不是Bearer sk-xxx格式Key 有没有多余空格环境变量有没有生效。如果你用的是.env文件确认python-dotenv已经load_dotenv()。还有一种可能是 Key 被禁用或额度耗尽去控制台看一眼状态。local proxy failed这个报错通常出现在请求发不出去的时候。先确认你的网络能正常访问https://taotoken.net/api可以用curl -I测一下连通性。如果你在公司内网可能有防火墙拦截换一个网络环境试试。注意不要使用任何非正规的网络工具合规访问即可。reading choices 相关错误比如KeyError: choices或者list index out of range。这说明响应 JSON 里没有预期的字段。先打印完整响应看看可能是模型返回了错误信息而不是正常回答。也有可能是你用的模型 ID 不存在接口返回了错误对象。去控制台核对模型 ID 拼写。OAuth 相关报错如果你在接入某些需要 OAuth 授权的平台可能会遇到 token 过期。TaoToken 统一用 API Key不涉及 OAuth 流程所以这个报错一般不会出现。如果你在别的环节看到 OAuth 字样检查是不是误用了其他平台的 SDK。图片上传后模型说“看不到图片”先确认你选的模型 ID 是视觉版本。有些模型有多个版本文字版和视觉版 ID 不同。其次检查 base64 编码有没有换行符data:image/png;base64,前缀有没有漏掉。最后确认图片格式是 PNG 或 JPEG尺寸不要太大建议压缩到 1024px 宽以内。模型返回内容为空可能是max_tokens设得太小或者触发了内容过滤。把max_tokens调到 2048 以上再试一次。如果还是空换一道纯文字题测试排除图片因素。同一模型多次调用结果差异大把temperature降到 0 或 0.1减少随机性。初中数学题答案唯一不需要创造性低温更合适。CC Switch / Cline MCP / Codex auth.json 相关配置如果你在别的工具里接入 TaoToken需要写全三件套——Base URL、API Key、Model ID。Base URL 用https://taotoken.net/apiKey 用你创建的那个Model ID 用控制台显示的完整 ID。缺一个都会连不上。提示排障时优先看 HTTP 状态码和响应体不要只看异常信息。很多“报错”其实是模型正常返回了错误说明比如“该模型不支持图片输入”这不是接口坏了是模型能力边界。6. 按需选择模型与后续接入建议跑完这一轮初中数学评测结论其实比小学篇更有意思。小学题大家差距不大到了初中几何和函数一上来模型之间的分化就非常明显。Kimi 视觉思考版在理解和推理上都稳但思考过程偏长豆包视觉版答得又快又准适合追求效率腾讯元宝在函数多问上表现突出通义千问和讯飞星火属于“看得懂但算不对”的类型文心一言和智谱清言在本次评测中偏弱天工AI 因为不支持图片几何题直接弃权。如果你只是想给孩子找一个能讲初中数学题的 AI我的建议是几何题优先选支持视觉的模型函数和代数题可以多试几个再定。不要迷信单一模型同一道题换一个模型可能结果完全不同。用 TaoToken 统一 Key 的好处就在这里——切换成本极低你可以在一个脚本里把几个模型都跑一遍对比着看。后续如果你想把这个评测做得更细可以往三个方向走。第一增加题目数量每个模块至少 20 道减少偶然性。第二引入自动打分用另一个模型去判断回答是否正确但要注意自动打分本身也有误差。第三记录响应时间和 token 消耗把“性价比”纳入评分维度。接入方面如果你要长期做这类评测建议把 Key 和模型配置放在环境变量里不要硬编码在脚本中。TaoToken 的 API Keys 页面可以创建多个 Key按用途分开管理。需要验证模型能力时可以直接用模型对话页面快速试一道题需要长期跑批量评测就用 Coding Plan 配合脚本需要看文档细节接入文档里有完整的参数说明。最后留一个实用技巧每次评测前先用一道你已知答案的题做校准确认所有模型都能正常返回。如果某个模型连续两次返回异常先把它从本轮结果里剔除单独排查不要让它污染整体评分。初中数学题本身不难难的是让多个模型在同一个标准下公平地比。把通道统一了剩下的就是耐心跑题、认真核对。
1. 初中数学题场景下多模型对比的真实痛点初中数学和小学数学完全不是一个量级。小学题大多靠文字描述就能理解初中开始出现几何图形、函数图像、坐标系题目本身可能是一张图模型得先“看懂”再“算对”。这就带来一个很现实的问题你手上有文心一言、Kimi、豆包、通义千问、讯飞星火、智谱清言、腾讯元宝这些模型想横向比一比谁做初中数学更强难道要挨个注册、挨个开会员、挨个复制粘贴题目吗我试过最笨的办法打开九个网页把同一道几何题截图分别上传然后手动记录每个模型的答案。光是切换标签页就够烦的更别说有些平台还要登录、限流、清空上下文。测到第三题的时候我已经不想继续了。而且不同平台的免费额度、视觉版本入口都不一样Kimi 要选视觉思考版豆包要选带图理解的那个通义千问有时候还会突然飙英文整个流程极其割裂。真正适合做这种横向评测的方式是用统一的 API 通道接入多个模型把题目和图片一次性发出去收集返回结果再按统一标准打分。这样你既不用反复登录也能保证每次测试的上下文是干净的——新建对话、清空历史避免上一题的推理过程影响下一题。TaoToken 在这里扮演的角色就是“统一 Key 统一入口”。它把国内多个主流大模型的调用方式收敛成一套兼容 OpenAI 格式的接口你只需要一个 API Key、一个 Base URL就能在同一个脚本里切换模型。对于初中数学这种需要反复对比、逐题验证的场景省下来的时间非常可观。这一篇我会围绕方程、几何、函数三类初中题型给出可复制的接入配置、统一调用示例、评分表以及逐题验证步骤。你跟着做就能复现出“哪个模型做初中数学更稳”的结论。核心检索词先摆出来国内大模型初中数学对比、TaoToken 统一 Key 接入、多模型数学解题评测。适合谁适合想给孩子找 AI 辅导工具的家长、想做教育类 AI 应用的开发者以及单纯好奇各家模型数学基本功的技术爱好者。2. TaoToken 前置准备与统一 Key 获取在开始对比之前先把通道搭好。TaoToken 的官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址后面不加任何 UTM 参数保持干净。你需要做的第一件事是拿到 API Key。进入控制台后在 API Keys 页面创建一个新 Key。建议给这个 Key 起个能认出来的名字比如“初中数学评测”方便后续管理。创建完成后立刻复制保存因为页面刷新后可能不再完整显示。拿到 Key 之后你还需要确认两件事一是你要对比的模型在 TaoToken 里的模型 ID是什么二是这些模型是否支持图片输入。初中几何题离不开图所以视觉理解能力是这次评测的关键变量。根据我实测的经验Kimi 的视觉思考版、豆包的带图理解版本、通义千问的视觉版本在 TaoToken 里都有对应的模型 ID你可以在模型列表里筛选“支持视觉”来确认。这里给出一份最小化的配置清单你可以直接复制到自己的环境变量或配置文件里# TaoToken 统一接入配置 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key # 模型 ID 示例以控制台实际显示为准 export MODEL_KIMIkimi-vision-thinking export MODEL_DOUBAOdoubao-vision export MODEL_QWENqwen-vl-max export MODEL_SPARKspark-vision export MODEL_ZHIPUglm-4v export MODEL_YUANBAOhunyuan-vision如果你用的是 Python可以再写一个.env文件配合python-dotenv读取。这样切换模型时只需要改一个变量不用动代码逻辑。注意TaoToken 是统一 API 通道不是让你绕过任何平台的正规使用方式。你仍然需要遵守各模型服务方的使用条款评测用途建议控制调用频率避免对服务造成压力。前置准备里还有一个容易被忽略的点上下文隔离。初中数学题往往有多问比如一道函数题分三小问如果模型记住了上一问的中间结果可能会“偷看”答案。所以每次发题前要么新建会话要么在请求里不带历史消息。TaoToken 的接口兼容 OpenAI 的messages结构你只要每次只传当前题目就能保证干净。另外图片输入需要转成 base64 或者传图片 URL。TaoToken 的视觉模型接口支持标准的image_url字段格式和 OpenAI 一致。你可以先把几何题截图保存到本地再用脚本转 base64。这一步在后面的配置章节会给出完整代码。最后提醒一句不要用 MCP 直连生产数据库那种方式去接评测数据评测就是评测数据自己准备题目自己出别把生产环境搅进来。3. 可复制的统一调用配置与逐题验证脚本这一章是整篇的核心我会给出完整的 Python 脚本你复制过去改一下 Key 就能跑。脚本的设计思路是读入一道题文字或图片依次调用多个模型记录每个模型的原始回答然后按“理解正确 0.5 分 解答正确 0.5 分”的标准人工或半自动打分。先看配置文件。我习惯用一个config.json来管理模型列表和评分标准{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: [ {name: Kimi视觉思考版, id: kimi-vision-thinking, vision: true}, {name: 豆包视觉版, id: doubao-vision, vision: true}, {name: 通义千问VL, id: qwen-vl-max, vision: true}, {name: 讯飞星火视觉, id: spark-vision, vision: true}, {name: 智谱清言GLM-4V, id: glm-4v, vision: true}, {name: 腾讯元宝视觉, id: hunyuan-vision, vision: true}, {name: 文心一言, id: ernie-4.0, vision: false}, {name: 天工AI, id: tiangong, vision: false} ], prompt_template: 请一步步推理解答这道初中数学题先说明你对题目的理解再给出完整解答过程最后写出最终答案。 }注意这里的模型 ID 只是示例实际以 TaoToken 控制台为准。vision字段用来标记是否支持图片不支持图片的模型在遇到几何题时会直接跳过或标记为 0 分。接下来是主脚本math_eval.pyimport os import json import base64 import requests from pathlib import Path CONFIG json.loads(Path(config.json).read_text(encodingutf-8)) API_KEY os.environ.get(CONFIG[api_key_env]) BASE_URL CONFIG[base_url] def encode_image(image_path): with open(image_path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def build_messages(question_text, image_pathNone): content [{type: text, text: CONFIG[prompt_template] \n\n题目 question_text}] if image_path: b64 encode_image(image_path) content.append({ type: image_url, image_url: {url: fdata:image/png;base64,{b64}} }) return [{role: user, content: content}] def call_model(model, question_text, image_pathNone): if image_path and not model[vision]: return {model: model[name], answer: [跳过] 该模型不支持图片输入, score: 0} headers { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json } payload { model: model[id], messages: build_messages(question_text, image_path), temperature: 0.2 } try: resp requests.post(f{BASE_URL}/v1/chat/completions, headersheaders, jsonpayload, timeout120) resp.raise_for_status() data resp.json() answer data[choices][0][message][content] return {model: model[name], answer: answer, score: None} except Exception as e: return {model: model[name], answer: f[报错] {e}, score: 0} def run_eval(question_text, image_pathNone): results [] for model in CONFIG[models]: print(f正在调用{model[name]} ...) results.append(call_model(model, question_text, image_path)) return results if __name__ __main__: # 示例一道几何题 q 如图在三角形ABC中ABACD是BC上一点且ADBD求角BAC的度数。 res run_eval(q, image_pathgeometry_q1.png) for r in res: print( * 40) print(r[model]) print(r[answer][:500])这个脚本的关键点有三个。第一temperature设成 0.2降低随机性让同一道题多次调用结果更稳定。第二图片用 base64 内联避免外链失效。第三每个模型独立调用不共享上下文保证公平。跑完脚本后你会得到每个模型的原始回答。接下来是打分环节。我建议用一张表格来记录格式如下模型题目1 几何题目2 函数题目3 代数总分Kimi视觉思考版1113豆包视觉版10.830.52.33腾讯元宝110.52.5通义千问VL0.510.52讯飞星火0.50.830.51.83智谱清言0.50.670.51.67文心一言0.50.670.51.67天工AI0000打分标准再强调一遍识别并理解题目正确得 0.5 分解答正确再得 0.5 分。对于多问题目按小问数量均分那 0.5 分。比如函数题有三问答对两问就是 0.5 × 2/3 ≈ 0.33加上理解分 0.5总得分 0.83。提示如果你想让打分更客观可以把每个模型的回答复制到单独的文本文件然后对照标准答案逐条核对。不要只看最终答案过程里的关键步骤也要看因为初中数学很看重推理链条。4. 验证请求与成功结果分析配置跑通之后你需要验证请求是否真的成功。最直接的方法是先用一道简单的文字题做冒烟测试比如“解方程 2x 3 7”。如果某个模型返回了x 2说明通道没问题。如果返回 401说明 Key 不对如果返回local proxy failed说明网络层有问题如果返回reading choices相关错误说明响应结构解析出了偏差。我实测下来TaoToken 的接口在正常情况下的响应结构和 OpenAI 一致choices[0].message.content就是模型回答。你可以用下面这个最小请求先验证curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: kimi-vision-thinking, messages: [{role: user, content: 解方程 2x 3 7写出步骤。}], temperature: 0.2 }如果返回的 JSON 里有正常的content说明 Key 和 Base URL 都对了。接下来换成图片题把 base64 塞进去看模型能不能识别图形。这一步是初中数学评测的分水岭——很多模型文字题表现不错一遇到几何图就露馅。从我的验证结果来看Kimi 视觉思考版在几何题上的表现最稳它能正确识别图中的等腰三角形和角度关系推理过程虽然偏长但最终答案 150° 是对的。豆包视觉版同样答对而且回答简洁很多适合不想看长篇推理的场景。腾讯元宝在几何和函数题上都拿到了满分属于黑马。通义千问和讯飞星火在几何题上理解正确但计算错误只拿到 0.5 分。智谱清言和文心一言在函数题的多问上丢分较多。天工AI 因为不支持图片输入几何题直接作废。这里有一个细节值得展开“理解正确”和“解答正确”是两回事。有些模型能看懂题目在问什么但一到具体计算就出错比如把角度算成 120° 而不是 150°。这种模型适合用来做“题目解读”但不适合直接给答案。反过来有些模型答案对了但过程跳步严重你没法判断它是真懂还是蒙的。所以打分表里我把两项分开方便你按需选择。成功结果的另一个标志是上下文干净。如果你发现某个模型在第二题里引用了第一题的条件说明会话没有隔离。这时候要检查你的请求里是不是带了历史messages。TaoToken 不会自动帮你清空清空是你自己的责任。注意评测过程中如果遇到模型返回英文、返回空内容、或者返回重复段落先别急着判 0 分。把原始响应完整保存下来看看是不是触发了内容过滤或者长度限制。初中数学题一般不会触发敏感内容但图片如果包含人脸或文字水印有可能被拦截。验证通过后你就可以批量跑题了。建议至少准备 10 道题覆盖方程、几何、函数、概率统计四个模块每道题都新建会话。跑完一轮大概需要 20 到 30 分钟取决于模型响应速度。Kimi 的思考过程最长豆包和元宝相对快一些。5. 本篇常见报错与排查对照这一章把评测过程中可能遇到的报错集中列出来方便你对照排查。每个报错都给出真实场景和解决方向。401 Unauthorized最常见的原因是 API Key 没传对。检查Authorization头是不是Bearer sk-xxx格式Key 有没有多余空格环境变量有没有生效。如果你用的是.env文件确认python-dotenv已经load_dotenv()。还有一种可能是 Key 被禁用或额度耗尽去控制台看一眼状态。local proxy failed这个报错通常出现在请求发不出去的时候。先确认你的网络能正常访问https://taotoken.net/api可以用curl -I测一下连通性。如果你在公司内网可能有防火墙拦截换一个网络环境试试。注意不要使用任何非正规的网络工具合规访问即可。reading choices 相关错误比如KeyError: choices或者list index out of range。这说明响应 JSON 里没有预期的字段。先打印完整响应看看可能是模型返回了错误信息而不是正常回答。也有可能是你用的模型 ID 不存在接口返回了错误对象。去控制台核对模型 ID 拼写。OAuth 相关报错如果你在接入某些需要 OAuth 授权的平台可能会遇到 token 过期。TaoToken 统一用 API Key不涉及 OAuth 流程所以这个报错一般不会出现。如果你在别的环节看到 OAuth 字样检查是不是误用了其他平台的 SDK。图片上传后模型说“看不到图片”先确认你选的模型 ID 是视觉版本。有些模型有多个版本文字版和视觉版 ID 不同。其次检查 base64 编码有没有换行符data:image/png;base64,前缀有没有漏掉。最后确认图片格式是 PNG 或 JPEG尺寸不要太大建议压缩到 1024px 宽以内。模型返回内容为空可能是max_tokens设得太小或者触发了内容过滤。把max_tokens调到 2048 以上再试一次。如果还是空换一道纯文字题测试排除图片因素。同一模型多次调用结果差异大把temperature降到 0 或 0.1减少随机性。初中数学题答案唯一不需要创造性低温更合适。CC Switch / Cline MCP / Codex auth.json 相关配置如果你在别的工具里接入 TaoToken需要写全三件套——Base URL、API Key、Model ID。Base URL 用https://taotoken.net/apiKey 用你创建的那个Model ID 用控制台显示的完整 ID。缺一个都会连不上。提示排障时优先看 HTTP 状态码和响应体不要只看异常信息。很多“报错”其实是模型正常返回了错误说明比如“该模型不支持图片输入”这不是接口坏了是模型能力边界。6. 按需选择模型与后续接入建议跑完这一轮初中数学评测结论其实比小学篇更有意思。小学题大家差距不大到了初中几何和函数一上来模型之间的分化就非常明显。Kimi 视觉思考版在理解和推理上都稳但思考过程偏长豆包视觉版答得又快又准适合追求效率腾讯元宝在函数多问上表现突出通义千问和讯飞星火属于“看得懂但算不对”的类型文心一言和智谱清言在本次评测中偏弱天工AI 因为不支持图片几何题直接弃权。如果你只是想给孩子找一个能讲初中数学题的 AI我的建议是几何题优先选支持视觉的模型函数和代数题可以多试几个再定。不要迷信单一模型同一道题换一个模型可能结果完全不同。用 TaoToken 统一 Key 的好处就在这里——切换成本极低你可以在一个脚本里把几个模型都跑一遍对比着看。后续如果你想把这个评测做得更细可以往三个方向走。第一增加题目数量每个模块至少 20 道减少偶然性。第二引入自动打分用另一个模型去判断回答是否正确但要注意自动打分本身也有误差。第三记录响应时间和 token 消耗把“性价比”纳入评分维度。接入方面如果你要长期做这类评测建议把 Key 和模型配置放在环境变量里不要硬编码在脚本中。TaoToken 的 API Keys 页面可以创建多个 Key按用途分开管理。需要验证模型能力时可以直接用模型对话页面快速试一道题需要长期跑批量评测就用 Coding Plan 配合脚本需要看文档细节接入文档里有完整的参数说明。最后留一个实用技巧每次评测前先用一道你已知答案的题做校准确认所有模型都能正常返回。如果某个模型连续两次返回异常先把它从本轮结果里剔除单独排查不要让它污染整体评分。初中数学题本身不难难的是让多个模型在同一个标准下公平地比。把通道统一了剩下的就是耐心跑题、认真核对。
