舞台背后的巨幕亮起来，左右分屏。

左边是伏羲的水墨八卦阵界面，右边是GPT-5的标准对话窗口。

“为了公平起见，GPT-5的接口是今天早上从OpenAI官网申请的企业版API，最新版本，没有任何阉割。

在座如果有OpenAI的朋友，可以实时监控调用日志，确认我们没有作弊。”

前排一个戴棒球帽的美国人举了下手。

OpenAI的亚太区技术负责人，昨天专程从旧金山飞过来的。

“我在监控。”他用中文说，发音不太标准但听得清。

陈阳冲他点了下头。

“第一轮，数学推理。”

他在键盘上敲入一道题。

大屏幕同步显示——这是克雷数学研究所悬赏的千禧年问题之一的一个子问题变体，涉及黎曼猜想的零点分布推导。

GPT-5先出结果。

用了十一秒，输出了一段长达三页的推导过程。

最后一行结论标注了置信度：72%。

伏羲的结果几乎同时弹出。

用了零点七秒。

推导过程比GPT-5短三分之一，但每一步都附带了独立验证路径。

结论置信度：99.2%。

会场里有人倒吸凉气。

台上的陈阳没有评论，直接切到第二轮。

“代码生成。”

他给了一个需求：用Rust语言从零编写一个分布式数据库的核心引擎，

要求支持ACID事务、多副本一致性、自动分片，并附带完整的单元测试。

GPT-5跑了四十三秒，吐出两千多行代码。

编译通过，但自动化测试跑出了十七个边界条件的bug。

伏羲用了六秒。

三千四百行代码，编译零警告，全部测试用例通过，额外生成了压力测试脚本和性能优化建议。

前排几个硅谷来的CTO开始交头接耳。

第三轮，多模态理解。

陈阳调出一段没有任何标注的监控视频——一个十字路口的实时画面。

画面里有行人、车辆、红绿灯、一只正在过马路的流浪猫、路边摊贩的遮阳伞被风吹翻。

“描述画面中所有元素的状态，预测接下来三秒内每个运动物体的轨迹，并给出最优交通信号调整方案。”

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GPT-5输出了一段文字描述，大致准确，但把猫的运动方向判断反了，交通方案给了两个互相矛盾的建议。

伏羲直接在视频画面上叠加了实时标注层。

每个物体被彩色边框锁定，运动矢量用箭头标出，三秒后的预测位置用虚影显示。

猫会在1.7秒后跳上路沿石。左转车道的白色SUV会在2.3秒后进入斑马线区域，需要延长行人绿灯0.8秒。

全部计算耗时：零点三秒。

到第五轮结束的时候，计分板上的数字已经没有悬念了。

陈阳把汇总数据调到大屏幕上。

五轮测试，十七个子项。

伏羲在所有子项上全部胜出。

平均响应速度是GPT-5的三十一倍，准确率高出23个百分点，代码生成效率高出四十倍，多模态理解维度碾压。