「我想洗车。洗车场在前方50米处。我应该走过去，还是开车过去？」
这个问题乍一看非常简单，却让大量AI模型“翻车”，因此被称为“洗车测试”，在业内引发热议。瑞典AI企业 Opper AI 在此基础上进一步扩展实验，并于2026年2月19日发布了一款新工具「AI Roundtable」，用于比较和讨论多个AI模型对同一问题的回答。
用53个模型做实验，42个答错
Opper AI 将这道题设计成一个简易基准，用来测试AI模型的推理能力。实验中，他们向53个不同的AI模型提出同样的问题，并要求模型在“walk（走过去）”和“drive（开车过去）”两种选项中二选一。
结果显示，在53个模型中，有42个选择了“walk”，只有11个模型给出了正确答案“drive”。
多数模型给出的理由是：“50米是很短的距离，所以应该走过去。”然而，问题的关键在于：要洗车，就必须把车开到洗车场，而不是人走过去。很多模型被“50米是短距离”这一常识性判断所干扰，忽略了“洗车”这一情境本身，从而做出了错误推断。
同一模型测10次，结果更严苛
研究团队进一步对模型进行稳定性测试：对同一个模型连续测试10次，观察其回答是否一致。总共进行了530次API调用。
结果显示，能够在10次测试中全部答对的模型只有5个：
- Claude Opus 4.6
- Gemini 2.0 Flash Lite
- Gemini 3 Flash
- Gemini 3 Pro
- Grok-4
只有上述5个模型在每一次测试中都选择了正确答案“drive”。
而 OpenAI 的 GPT-5 在10次测试中有7次答对、3次答错，说明即便是顶级模型，在这种看似简单的常识推理问题上，回答也并非总是稳定可靠。
与1万名人类的对比
研究团队还将同样的问题抛给了人类参与者。结果显示，在1万份回答中，有71.5%的人选择了“drive”。
这意味着，多数AI模型在这道题上的表现，不仅没有超过人类平均水平，甚至明显落后于人类的直觉判断。
多模型对比工具「AI Roundtable」
在这些实验结果的基础上，Opper AI 推出了「AI Roundtable」，一个可以同时调用、比较多个AI模型回答的工具。
在 AI Roundtable 中，用户可以：
- 从超过200个AI模型中进行选择
- 对最多50个模型同时提出同一个问题
- 将所有模型的回答以列表形式展示
- 自动生成对整体回答的总结与归纳
借助这些功能，用户可以在同一条件下观察不同模型的判断差异、推理路径和偏好，从而更系统地评估模型的表现。
让AI彼此辩论的「Debate」模式
AI Roundtable 还提供了一个颇具特色的「Debate（辩论）」模式，让多个AI模型在同一问题上进行“多轮对话式辩论”。
在该模式下：
- 多个模型会轮流发表各自的观点；
- 每一轮中，模型可以参考其他模型的回答，对自己的结论进行修正或补充；
- 在若干轮交互之后，系统会生成一份对整个辩论过程的总结性结论。
这种设计，旨在模拟“多方讨论后达成共识”的过程，让用户不仅看到单一答案，还能看到不同推理路径之间的碰撞与融合。
用“集合智能”检验AI判断
如今的AI模型已经能够进行复杂计算、生成自然语言，但“洗车测试”表明，它们在某些极其基础的常识推理上仍然会犯错，而且错误往往具有迷惑性——看起来逻辑通顺，却忽略了关键前提。
AI Roundtable 的设计理念，是避免用户过度依赖某一个单一模型的回答，而是通过“多模型对比 + 集体讨论”的方式来提高决策的可靠性。
在实际应用中，它既可以作为评估AI推理能力的工具，也可以作为检验AI回答稳定性与可信度（reliability）的实验平台。通过观察不同模型在同一问题上的分歧与共识，开发者和研究者能够更清楚地了解当前AI系统的优势与盲点，从而为后续模型改进和安全性研究提供依据。
