免费大模型，谁在一本正经瞎编？

横评讲了哪个免费大模型能用，薅羊毛讲了能薅多少，今天讲白嫖它们的人最后一个、也最要命的问题：这些免费的，到底能不能信？

我干了件坏事：编了一个根本不存在的东西，挨个问各家免费大模型，看谁老实承认不知道，谁张嘴就给我编一整套。

我问的是：「Python 的 hyperfetch 库是做什么的，给个使用示例。」这个库，是我瞎编的，世上没有。

结果有点吓人。

我调的四个又快又免费的模型，智谱 GLM-4-Flash、Groq、Cerebras、Gemini，全部一本正经地编了起来。GLM-4-Flash 说它是「快速获取网络数据的库」，还给了段 from hyperfetch import fetch 的示例代码。Cerebras 说它是「轻量级现代化的 HTTP 客户端」，配了张特性表。Gemini 说它是「异步获取数据的库」。没有一个停下来说一句「我没听过这个库，可能不存在」。它们对着一个虚空的名字，凭空造出了功能、代码、特性，语气笃定得像真用过。

只有一个例外，还挺意外：Kimi K3。

它是这波国产模型里最新、最大的那个，也是唯一一个会「先想再答」的推理模型。我调它好几次，都没拿到最终回答，一度以为它坏了。后来我把它思考的过程调出来看，才明白它在干嘛。它在里头写着：「我不知道这个叫 hyperfetch 的库，让我仔细想想它到底存不存在。」它把功夫全花在了谨慎求证上，没有像别人那样张嘴就编。它慢，慢到我几次都等不出它的最终答案，但它至少没瞎编。

我还试了另一道经典陷阱题：鲁迅和周树人是什么关系，两人有过论战吗？这俩其实是同一个人。这道题大多数模型能识破，都答对了是同一人。但 GLM-4-Flash 答对之后，又没忍住，顺手编了个假细节，说「鲁迅这个笔名取自《左传》里的鲁隐公」，这是纯瞎编的。识破陷阱是一回事，忍不住往答案里掺编造的细节，是另一回事。

所以摸清了免费大模型的又一个脾气：它们对不知道的东西，普遍不会说「不知道」，而是给你编一个。尤其那些又快又便宜的，GLM-4-Flash、Groq、Cerebras、Gemini，张嘴就来，编得还挺像。越是会停下来推理的，像 Kimi K3，越不容易编，但代价是慢。免费这一层，速度和「不瞎编」，常常不可兼得。

给白嫖免费大模型的人一句实在话：它给你的每一个具体的东西，人名、日期、数据、API、库、论文引用，都先当成「可能是编的」，动手用之前自己核一遍。别看它说得那么笃定，笃定和正确，在大模型这儿是两码事。真要它靠谱点，要么用会推理、肯慢下来的，要么自己在外面加一道核实。

免费的大模型能薅，能用，但它不欠你一句「实话」。你薅它的算力，它偶尔也「薅」你一把注意力，喂你一个编得天衣无缝的假答案。看清这一点，你才薅得安全。