通义千问在小学题中能精准识别嵌套条件并验证中间结果；初中至高中题依赖推理链分解与约束前置过滤；大学题调用公式库生成规范分步解法；竞赛题通过动态算力调度实现100%准确率；符号歧义或超纲时主动指出信息缺失。
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如果您尝试用通义千问解答从小学到大学不同学段的数学题目，其表现会因题型复杂度、推理深度与知识覆盖范围而产生明显差异。以下是针对该能力的具体测试观察与操作验证路径：
一、小学阶段题目：基础运算与逻辑陷阱识别
通义千问在小学数学题中展现出对语义细节的敏感性，能准确识别如“周日摘的数量是周五的两倍，不过有5个更小一些”这类嵌套条件，并完成多轮数值验证。其解题过程包含显式步骤拆解与中间结果复核，避免因OCR误读或单位混淆导致错误。
1、输入题目文本：“奥利弗周五摘了44个猕猴桃，周六摘了58个，周日摘的数量是周五的两倍，不过有5个更小一些。”
2、确认模型是否启用“深度思考”模式，该模式会自动触发子任务拆分与中间验证机制。
3、比对输出结果中是否明确列出周五、周六、周日数量计算式，并单独说明“更小一些”的5个是否计入总数。
二、初中至高中阶段题目：代数推演与几何辅助线构建
在涉及方程求解、函数图像分析及平面几何证明的题目中，通义千问依赖推理链增强机制，将问题分解为定义变量、建立关系、消元化简、边界检验等可执行环节。对于需要构造辅助线的几何题，模型会模拟人类思维习惯，提出多种可能的辅助线方向并逐一验证可行性。
1、提供一道含参数的一元二次方程题，例如：“已知x² + ax + b = 0有两个正整数根，且a + b = 7，求所有可能的(a,b)组合。”
2、检查输出是否枚举整数根可能性、反向推导系数、验证判别式与韦达定理一致性。
3、观察是否对“正整数根”这一约束进行前置过滤，而非穷举后筛选。
三、大学低阶题目：微积分基本运算与线性代数矩阵操作
面对导数计算、不定积分、行列式展开、特征值求解等标准化大学数学任务，通义千问调用内置公式库与符号计算逻辑，生成符合教学规范的分步解法。其输出包含运算依据（如链式法则、分部积分公式编号）、中间表达式简化提示及常见易错点标注。
1、输入：“求函数f(x) = e^(2x)·sin(3x) 的三阶导数。”
2、确认模型是否采用莱布尼茨公式或逐阶求导方式，并在每阶结果中标注所用规则。
3、检查最终表达式是否合并同类项，是否保留指数与三角函数的标准乘积形式。
四、竞赛级题目：AIME/HMMT难度综合题应对策略
在AIME 25与HMMT等高难度数学竞赛题中，通义千问Qwen3-Max-Thinking版本通过动态算力调度，在关键推理节点增加GPU资源用于中间步骤验证。该机制使其能在跨领域知识整合、自定义运算规则定义、多假设并行推演等场景中保持100%准确率。
1、提交一道需构造新运算ψ的题目，例如：“定义ψ(a,b)满足ψ(a,1)=a，ψ(a,b+1)=ψ(a,b)+2b，求ψ(5,4)。”
2、观察模型是否先归纳ψ通项公式，再代入数值；或采用递推展开并同步验证递推关系一致性。
3、确认是否对ψ定义域限制（如b为正整数）作出显式说明，防止越界使用。
五、失效边界测试：符号歧义与超纲知识依赖
当题目存在符号多重解释（如“X”既可表示乘号也可表示变量）、依赖未公开教材定义（如某校本课程独创几何公理）、或需调用未集成外部工具（如特殊函数数值表）时，通义千问可能出现推理中断或默认假设偏差。此时模型不会强行作答，而是明确指出信息缺失点。
1、输入：“比较9.5和9.11的大小。”
2、检查输出是否区分小数点与日期分隔符两种解读路径，并基于数学语境排除日期解释。
3、若题目含手写体符号或模糊图片OCR结果，确认模型是否拒绝作答并提示“输入符号存在歧义，建议提供LaTeX格式表达式”。
