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看了看这个问题，又看了看投资大佬朱啸虎的朋友圈观点，我想起来一件事儿：
在过去两年里我经历了大大小小上百次地震，让我对地震释放出的能量产生了好奇，于是用不同的 AI 帮我计算了一遍又一遍，然后我发现它们的计算结果是不一致的，基本上各有各的答案，但是引用的计算公式都是同一个，显然 AI 们对数学的精确计算方面表现一塌糊涂。
这件事情促使我开发了一款 Apple 快捷指令，用来计算正确的「地震 TNT 当量」[1]，然后再用它来考验 AI 对这种涉及精确结果的计算能力。目前这个快捷指令早已被我校对得非常准确，计算出来的答案可以被视为标准答案。
有了标准答案以后再来考验一波千问，看它能否准确计算出这个结果，或者说计算误差有多大：
要求：计算里氏 8.5 级地震释放能量的 TNT 当量
结果：8480 万吨！我预先计算好的标准答案是 8480.24 万吨，千问给出来的计算结果是 8480 万吨，0.24 万吨四舍五入可以不计，千问的数学计算能力由此可见一斑，比我之前接触过的任何 AI 都强，包括 ChatGPT。
从这一个数学计算的细节上来看，千问的确有硬刚 ChatGPT 的实力，但这尚不足以说明题主疑惑的为什么，于是我想到了前段时间回答过的另一个问题：
在这个问题里面我就列举过千问最新版 Qwen3 的实力：
- Qwen3-Max：这一款是字面意思上的「大」模型，总参数量突破万亿，而且在这个规模上保持住了 Scalling Law（规模化法则），性能较上一代旗舰模型暴涨，目前已经达到 ChatGPT-5 的顶尖水准；
- Qwen3-Omni：也叫全模态预训练大模型，可以处理文本、图像、音频等多种形式的信息输入，然后再通过流式相应输出文本或语音形式的自然语言，最显著的特点就是说话像真人一样自然。
在计算地震当量的这里显然是 Qwen3-Max 的 Thinking 版出手了，这个版本主打深度思考任务，根据已知表现，AIME 数学竞赛题直接秒出标准答案，复杂编程需求一步到位，这两项成绩均能达到国际顶尖水准。
现在回答题主的问题，为什么说千问能硬刚 ChatGPT？因为实力允许啊！