为什么同样的 Prompt，不同模型的效果差这么多？

在日常开发或测试中，我们常常会遇到这样一种情况：明明是同样一段 Prompt，换成另一个大模型后，输出效果却完全不同。有些模型能准确理解业务背景，回答结构清晰；另一些可能会答非所问，甚至输出不符合预期的格式。对于习惯了“代码同输入、同输出”的工程师来说，这种“不可控”会让人很不踏实。但从技术视角来看，不同模型之间的差异并不是“玄学”，背后有明确的架构、数据、优化策略的区别。

1. 模型结构与训练语料的天然差异
   虽然现在的大模型大多还是基于 Transformer，但不同厂商在架构上都会加点自己的“私货”——比如把网络加深、把隐藏层做得更宽、调整注意力机制，甚至重新设计内存布局。这些看起来很底层的差异，其实都会影响模型能理解和表达的范围。另外，各家在训练数据上也完全不一样。有些模型吃了很多企业级、结构化的数据，对流程、业务类场景特别敏感；而有些模型——比如像 Wavespeed 这种主要跑高吞吐推理的平台——更偏向海量的通用语料，覆盖面广但在某些细分领域可能就没那么“刻意训练”过。
   所以，同一段 prompt，可能在某个模型上刚好落在它熟悉的分布里，表现特别稳，但换到另一个模型，就可能没那么合拍了。这也是为什么用多模型对比时，感觉差异特别大的原因之一。

2. 指令对齐（Instruction Tuning）的策略
   即便底层能力相同，最终效果也取决于指令对齐方式。不同团队在对齐阶段使用的指令数据规模、质量、结构都不同。有的模型偏向稳健性与安全性，会更严格地过滤回答；有的更强调创造力与延展性，回答更“自由”。这也会导致同一个 Prompt 在不同模型上触发不同的推理路径。有些模型倾向于“先问清楚再回答”，有些更倾向“直接给一个合理结果”。

3. 模型对格式、上下文和内容的敏感度不同
   在工程场景中，我们常常依赖模型严格输出 JSON、YAML 或特定格式，但不同模型对格式理解能力差异非常明显。有些模型对结构化输出进行了额外优化，因此格式遵从度很高；而有些模型更像“语言模型本身”，收到 Prompt 后更关注语义内容而非格式约束。另外，模型的“上下文窗口利用率”也不同。有的模型会更严格地参考上文细节，有的可能更突出整体语义而忽略局部要求。

4. 推理方式：推理深度与偏好策略的差别
   不同厂商在推理阶段也会注入不同策略，例如链式思考（CoT）触发阈值、拒答策略、推理路径搜索方式等。某些模型“喜欢思考”，会自动延展推理链，因此输出内容更扎实，但速度稍慢。另一些模型为了响应速度，会采用较浅的推理路径，从而导致结果更依赖 Prompt 的直接表达而不主动纠错。

5. 温度、Top-p、重复惩罚等推理参数影响
   即便是同一个模型，如果推理参数不同，输出也会出现巨大差异。温度越高，随机性越强；top-p 越小，输出越“保守”；重复惩罚会直接影响模型是否允许自己复写同类句子。因此，当你把同一个 Prompt 分别拿去测试不同模型时，对方的默认推理参数往往并不一致。

6. Prompt 设计与模型“特性”之间是否匹配
   并不是所有 Prompt 都具有“模型通用性”。有些 Prompt 假定模型具备某种能力，比如自动补充上下文或具备某种专业知识。如果一个模型的训练中恰好强化了这一能力，那它表现就很好；而另一个模型没有该方向的训练，就会显得“理解力不足”。这就像你把一个“面向分析型模型”的 Prompt 拿去给一个“面向创造型模型”，结果必然南辕北辙。

7. 安全策略差异也会影响答案
   模型在开启严格安全策略时，会主动过滤某些回答内容，包括特定术语、推断类信息或敏感相关知识。不同厂商对安全策略的阈值不同，因此某些模型回答看似“模糊”，其实是触发了内部安全约束，而不是能力不足。

总结
不同模型对同样 Prompt 的差异并不是“好用”和“难用”的简单评价，而是各家在训练材料、架构、对齐策略、能力方向、推理设置上的综合结果。理解这些差异有助于我们更好地选择适合自己场景的模型，而不是依赖单一的测试样例下结论。——顺带一提，如果你在项目里需要同时试多家模型的 API，像 GPT Proto 这样支持 Veo3.1、Gemini、sora 等多模型接入的平台会更方便一些。