不同 AI 模型与方法的对比——CUBAL西南赛区积分榜举例
作者:Dylan Smith | 2026年4月
最近一段时间,CUBAL在湖南株洲开打,我也有我的主队在比赛。积分和出线情况当然是球迷们最关注的。
截至2026年4月28日,官方未公布CUBAL西南赛区小组赛的积分统计情况,仅公开赛程赛果。网上也没有第三方机构或个人统计和公布(不知道是版权原因,还是关注的人太少)。所以想要在网上获得准确数据,主要依靠模型和工具的推理,以下是几种方法之间的输出结果比较。
prompt:
请帮我查一下截止现在,CUBAL西南赛区全部小组的积分情况。
| 序号 | 模型和工具 | 操作时间 | 耗时 | 输出结果 | 分析和判定 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1 |
OpenClaw /GPT5.4 |
2026/4/27 19:21 |
20min |
小组 1:湖南师大 / 云南师大 / 西南大学 / 中南大学 / 西藏民族大学
这个组目前看已经打完。 小组 2:华中科大 / 湖北工大 / 成都大学 / 重庆师大 / 澳门大学
这个组还没完全打完,目前我能核到的剩余比赛是:
所以这是即时积分,不是最终小组排名。 小组 3:武汉理工 / 重庆文理 / 广西大学 / 广西师大 / 贵州师大
这个组目前看也已经打完。 小组 4:湖南工大 / 成都体院 / 三峡大学 / 云南财大 / 铜仁幼专
这个组的 2-4 名同分,如果要排精确名次,得继续看:
|
✅️耗时长、除了分组名有瑕疵外数据准确。 小组2,在执行任务时,确实还有2场比赛进行中。 |
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| 2 |
豆包 /专家 |
2026/4/28 上午 | 大约十几秒 |
A 组
B 组
C 组
D 组
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❌️分组错误、积分错误,存在编造情况。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3 |
Workbuddy /自动 |
2026/4/28 上午 | 二十几秒 |
CUBAL 第20届西南赛区小组赛积分榜 🏀 男子组(小组赛已全部收官) A 组
… 后面略 |
❌️直接提供20届的数据。 特殊说明:跟随在其他任务后面,非新建任务,可能影响输出结果。 |
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| 4 |
Workbuddy /GLM5.1 |
2026/4/28 9:39-10:04 | 25min |
🏆 男篮小组赛积分 A组
B组
C组
D组
|
✅️与OpenClaw耗时相当。 与OpenClaw+GPT5.4相同,均是采用爬取赛程赛果自行推算积分的方法。 相同的方式,把模型改成了自动,输出结果也是一塌糊涂。 |
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| 5 |
deepseek /专家/联网 |
2026/4/28 上午 | 4s |
男子A组(湖南工业大学所在的组):
男子C组(中南大学所在的组):
女子组(1/8决赛已结束):
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❌️数据大量缺失。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 6 |
OpenCode /GPT5.4 |
2026/4/28 9:31 | 8min12s |
结论先说:截至我刚查到的公开信息,2025-2026 赛季 CUBAL 男篮一级联赛西南赛区,四个小组目前能明确确认的头名情况是: 说明: |
❌️分析了半天,信息大量缺失。 过程中需要确认输入(男子、25/26赛季)、确认权限。 |
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| 7 | chatgpt网页 | 2026/4/28 上午 | 大约十几秒 |
截至目前(2026年4月下旬),第28届CUBAL西南赛区刚刚开赛不久,官方公开渠道(学体联、媒体报道、官网)尚未发布完整、统一汇总的“全部小组实时积分榜”。目前能确认的信息如下: 🏀 一、赛事进度(关键背景) 👉 这意味着: 📊 二、目前可获取的“积分情况特点” 结合零散信息与往届赛制,可以确认: 1️⃣ 分组情况 … 后面是对自己不提供榜单的解释,略 … 📌 总结一句话 👉 截至现在:西南赛区仍处小组赛初期,没有官方完整“全部小组积分榜”,只有零散阶段排名数据。 |
❌️不提供结果 |
结论和思考:
1)仅OpenClaw+GPT5.4、Workbuddy+GLM5.1的数据结果是正确的,但是耗时均超过了20min,采用的是抓取公开数据推算积分的方法。两者比较,Workbuddy+GLM5.1表现略优。
2)好马需配好鞍,在OpenClaw中发挥出色的GPT5.4,换到Opencode中则大量缺失数据,在网页版干脆直接回避问题。Workbuddy+自动模型,表现也是一塌糊涂(本文未体现)。
3)在重要的问题上,我不禁在思考:信息的准确性其实远远大于时效性。
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