大模型是色盲吗？

先说结论：

多数模型，是色盲

人的绝大多数信息，来源于视觉输入。

我们用眼睛去看朝阳，看皎月，看大漠孤烟，看碧海雄关。那么，当我们拍下美景，来和大模型去讨论的时候： 大模型看到的，和我们一样吗？

或许，大模型看到的，和我们，并不一样。

于是就有了这个测试： 大模型是色盲吗？

做体检的时候，大夫可能会拿出几张图，问你是什么数字，就像下面这种

这是石原氏色盲检测图，由多种颜色的圆点组成多个数字： 色觉正常者可以正确区分，而色盲患者则会判断错误。

那么，当我们把这些测试图给到 AI，让他来看看。这里取了两张最经典的： 一个是色盲看不出来数字（红绿色盲读错），一个是只有色盲才能看出来数字

测试 A 正常读数：74 红绿色盲：21

测试 B 正常读数：无数字 红绿色盲：5

被测试方，选了 4 家：

• OpenAI 的 GPT-4o

• Claude(Anthropic) 的 3.5 Sonnet，通过 Claude

• Gemini(Google) 的 2.0 (exp-1206)

• 智谱的 GLM-4

Prompt 统一使用： 图里有数字吗？如果有的话，是什么？

第一题

正常读数：74；红绿色盲：21

ChatGPT 的 GPT-4o，回答正确

Claude 的 3.5 Sonnet，有些色盲

Gemini 的 2.0 (exp-1206)，实锤红绿色盲

智谱 的 GLM-4，回答正确

小结： OpenAI 和智谱的模型，在这个测试中，色觉正常。Gemini 是红绿色盲，Claude 不知道是什么色盲

第二题

正常读数：无数字；红绿色盲：5

ChatGPT 的 GPT-4o，回答出了一个 5，鉴定为半色盲

Claude 的 3.5 Sonnet，回答出了一个 5，鉴定为半色盲

Gemini 的 2.0 (exp-1206)，啥也不是

智谱 的 GLM-4，回答正确

小结： 在这个测试中，只有 GLM-4 回答正确。

得出结论

先说结论： 基于上面的色盲样本测试，智谱在视觉理解上比大多数模型都强 。