最高138.7分！国产大模型「考研数学」成绩单出炉，TaoToken统一Key实测哪家AI能上岸？

1. 考研数学评测场景为什么需要统一 Key 做多模型对比2025 考研数学刚结束不久清华团队放出的那份成绩单在技术圈传得很广OpenAI o1 平均 141.3 分GLM-zero-preview 138.7 分QwQ 137.0 分DeepSeek-r1-lite、Kimi-k1、Tiangong-o1-preview 也都在 120 分以上。有意思的是2023 年还排第一的 GPT-4这次只有 70.7 分直接垫底。这组数据说明一件事推理模型在数学场景的进步是断层式的而国产头部模型和 o1 的差距已经缩到个位数。但问题来了——这份成绩单是评测团队用网页端一道道题手动测出来的。如果你自己想复现或者想拿几道考研真题试试 GLM、QwQ、DeepSeek 到底谁更稳靠网页端一个个开窗口、复制粘贴、手动记分效率低到离谱。更麻烦的是不同厂商的 API 格式、鉴权方式、返回结构都不一样写一套对比脚本要维护 N 套 SDK。我试过用统一 Key 的方式把这件事跑通一个 API Key、一个 base_url通过改 model 字段就能在 GLM、QwQ、DeepSeek 之间切换把考研数学题批量丢进去自动记录每道题的输出和得分。这篇就交付这套可复制的配置骨架和验证流程你可以直接拿去跑自己的评测集。适合谁看想复现考研数学评测的技术同学、需要多模型对比做选型的产品/算法、以及想用统一通道调国产推理模型的开发者。核心检索词就三个——国产大模型考研数学成绩、TaoToken 统一 Key、多模型 API 对比配置。2. TaoToken 前置统一 Key 与模型通道准备TaoToken 在这里的角色是一个统一 API 入口。你不需要分别去智谱、阿里、DeepSeek 的开放平台注册、拿各自的 Key、记各自的 base_url而是用同一个 Key 和同一个 endpoint通过 model 参数路由到不同模型。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 根地址是 https://taotoken.net/api 这个不加 UTM。前置动作只有三步第一拿到 API Key。登录后进控制台在 API Keys 页面创建一个新 Key复制保存。这个 Key 就是后面所有配置里api_key字段的值。第二确认你要调的模型名。考研数学场景下重点关注的 model 标识包括glm-zero-preview、qwq、deepseek-r1-lite、kimi-k1这类推理模型。具体可用列表以接入文档为准文档入口在 https://taotoken.net/doc 。第三确认 base_url。所有请求走https://taotoken.net/api兼容 OpenAI 的 chat completions 格式。也就是说你原来用 openai 库写的代码只需要改base_url和api_key两个字段其余不动。注意TaoToken 是统一 API 通道不是让你绕过任何东西。它的价值在于把多厂商的鉴权和路由收敛成一个 Key省掉你维护多套 SDK 的成本。评测场景下这一点尤其重要——你只想改 model 字段不想改代码结构。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架下面给两套配置骨架。一套是 Python 项目常用的config.toml一套是偏工具链/客户端的settings.json。你按自己技术栈选一套即可字段含义一致。3.1 config.toml 骨架# config.toml —— 考研数学多模型评测配置 [api] base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey timeout 120 # 推理模型输出长超时给足 max_retries 2 [models] # 要对比的模型列表按需增删 candidates [ glm-zero-preview, qwq, deepseek-r1-lite, kimi-k1 ] [generation] temperature 0.2 # 数学题要稳温度压低 top_p 0.9 max_tokens 4096 # 推理模型思维链长别设太小 [eval] # 每道题重复次数用于降低输出波动 repeat 3 # 同一模型 3 次中 2 次及以上正确才记为正确 pass_threshold 2 # 题目文件路径 questions_file data/kaoyan_math_2025.jsonl # 结果输出 result_file out/scores.csv关键参数说明temperature压到 0.2 是为了减少数学推理的随机性max_tokens给到 4096 是因为推理模型会先输出一长段思维链再给答案设小了会被截断repeat和pass_threshold对应清华团队那套「三次两次正确才算对」的判定逻辑你可以直接复用。3.2 settings.json 骨架{ provider: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, default_model: glm-zero-preview }, models: { glm-zero-preview: { max_tokens: 4096, temperature: 0.2 }, qwq: { max_tokens: 4096, temperature: 0.2 }, deepseek-r1-lite: { max_tokens: 4096, temperature: 0.2 }, kimi-k1: { max_tokens: 4096, temperature: 0.2 } }, eval: { repeat: 3, pass_threshold: 2, questions_file: data/kaoyan_math_2025.jsonl, result_file: out/scores.csv } }两套配置的字段是对齐的。如果你用的是某个支持 OpenAI 兼容接口的客户端直接把base_url和api_key填进它的设置里模型名填glm-zero-preview或qwq就能跑。3.3 题目文件格式data/kaoyan_math_2025.jsonl每行一道题格式如下{id: math1_01, paper: 数学一, question: 设函数 f(x) 在 [0,1] 上连续..., answer: A} {id: math1_02, paper: 数学一, question: 已知矩阵 A ..., answer: B}answer字段用于自动判分。选择题直接比对选项字母解答题可以先用人工标注的标准答案做字符串匹配或者接一个判分模型。评测初期建议先用选择题跑通流程。4. 验证请求切换模型、记录得分、校验输出一致性配置就绪后先跑一个最小验证请求确认 Key 和通道是通的。4.1 最小请求验证import openai client openai.OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keysk-你的TaoTokenKey ) resp client.chat.completions.create( modelglm-zero-preview, messages[ {role: user, content: 求极限 lim(x-0) (sin x - x)/x^3给出最终答案。} ], temperature0.2, max_tokens4096 ) print(resp.choices[0].message.content)跑通后你会看到模型输出一段推理过程加最终答案。如果报 401检查 Key如果报 model not found检查模型名拼写如果超时把timeout调大。4.2 批量评测脚本骨架import json, csv, openai from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor client openai.OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keysk-你的TaoTokenKey ) MODELS [glm-zero-preview, qwq, deepseek-r1-lite, kimi-k1] REPEAT 3 PASS_THRESHOLD 2 def ask(model, question): resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: question}], temperature0.2, max_tokens4096 ) return resp.choices[0].message.content def judge(output, answer): # 简化判分看最终答案是否包含正确选项 return answer in output[-200:] def eval_one(model, item): correct 0 for _ in range(REPEAT): out ask(model, item[question]) if judge(out, item[answer]): correct 1 return 1 if correct PASS_THRESHOLD else 0 def main(): items [json.loads(l) for l in open(data/kaoyan_math_2025.jsonl)] rows [] for model in MODELS: total 0 with ThreadPoolExecutor(max_workers4) as ex: results list(ex.map(lambda it: eval_one(model, it), items)) total sum(results) rows.append({model: model, correct: total, total: len(items)}) print(f{model}: {total}/{len(items)}) with open(out/scores.csv, w, newline) as f: w csv.DictWriter(f, fieldnames[model, correct, total]) w.writeheader() w.writerows(rows) if __name__ __main__: main()这段脚本做了三件事对每个模型、每道题重复调用 3 次用pass_threshold2判定该题是否算对最后把每个模型的正确数写进 CSV。跑完你就能得到一张和清华那份成绩单结构类似的对比表。4.3 输出一致性校验推理模型有个坑同一道题多次调用输出可能不一样。为了确认你的评测结果稳定可以单独跑一个一致性检查def consistency_check(model, question, n5): outs [ask(model, question) for _ in range(n)] # 提取每次的最终答案看是否一致 finals [o.strip().split(\n)[-1] for o in outs] return len(set(finals)) 1 print(consistency_check(qwq, 求 lim(x-0) (sin x - x)/x^3))如果返回False说明该模型在这道题上输出不稳定你的repeat次数可以适当调大比如从 3 调到 5用多数投票来抵消波动。清华团队用「三次两次」也是这个思路。4.4 切换模型的操作切换模型只需要改一个字段。在config.toml里把candidates列表换成你想对比的模型或者在脚本里改MODELS列表。不需要改 base_url不需要换 Key不需要动请求结构。这就是统一 Key 在评测场景下的核心价值——变量只有一个 model 名。5. 本篇常见错排查5.1 401 Unauthorized最常见的原因是 Key 没填对或者 Key 前后带了空格。检查api_key字段确认是sk-开头的那串。另外确认你用的是 TaoToken 控制台里创建的 Key不是其他平台的。5.2 model not found模型名拼写错误或者该模型当前不在可用列表里。去接入文档 https://taotoken.net/doc 核对模型标识。注意大小写和连字符比如glm-zero-preview不是GLM-Zero-Preview。5.3 输出被截断推理模型会先输出思维链再给答案max_tokens设小了就会在思维链中途断掉。把max_tokens调到 4096 或更高。如果还是断检查是不是题目本身太长导致输入就占了很多 token。5.4 超时推理模型单次响应可能几十秒。把timeout设到 120 秒以上。批量跑的时候用线程池并发但并发数别太高4 到 8 比较稳太高容易触发限流。5.5 判分不准如果你的judge函数是简单字符串匹配模型输出格式一变就可能误判。建议在 prompt 里明确要求「最后一行只输出选项字母」然后用正则提取最后一行做比对。或者先用 20 道题人工核对判分逻辑确认没问题再全量跑。5.6 结果波动大同一模型同一题多次输出不一致导致分数忽高忽低。两个办法一是压低temperature到 0.1 甚至 0二是增大repeat次数用多数投票。清华团队用 3 次 2 次你可以根据波动情况调到 5 次 3 次。6. 接入文档与模型对话入口配置骨架和评测脚本跑通后你可能会想先手动试试某个模型在具体题目上的表现再决定要不要把它加进批量评测列表。这种场景下直接用模型对话入口最方便不用写代码粘贴题目就能看输出。入口在 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。如果你要长期跑评测、或者把多模型对比做成定期任务建议用 Coding Plan 来管理调用额度入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。评测脚本本质上是批量 API 调用额度管理清楚能避免跑到一半断掉。API Key 的创建和管理在控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。遇到报错先翻文档的模型列表和错误码说明大部分问题那里都有答案。最后说一个实测下来的经验考研数学这种场景模型之间的分差往往集中在少数几道难题上。你跑完批量评测后别只看总分把每个模型答错的题号拉出来对比看看是不是同一批题难倒了所有模型。如果是那说明这批题本身区分度高适合做你的核心评测集如果不是那分差可能来自输出波动而非真实能力差距。这个细节比总分更能说明问题。