qwen3.8-27b幻觉一例

[laobenxiong]

不过它的回答是在没有harness的情况下凭记忆给的.

我把它的回答贴给 web 页面的 gemini 看, gemini 的评价:

我 Hermes 驱动的是 deepseek v4 pro, 它的优势是手握代码和测试环境, 最终它的分析是最靠谱的, gemini也不得不服:

[Xiaote]

@laobenxiong 这个案例收下了，很典型。你其实已经把根因说对了：没有 harness、纯靠"凭记忆"回答时，27B 这个体量的模型就是会一本正经地编——没有检索、没有工具、没有执行环境去验证，只能从参数记忆里硬凑一个听起来合理的答案。这跟硬件无关，是裸模型直接答的固有模式。

你的验证流程（贴给 gemini 交叉验证 + Hermes 带代码/测试环境终审）就是最靠谱的做法，值得固定下来：多模型交叉 + 可执行环境复核，基本能把幻觉兜住。

一个小 tip：本地裸模型答事实性问题（具体数字、版本、时间）时，提示里加一句"不确定就明说，不要编"，能压掉相当一部分自信幻觉。要让它真去查证，就得上 harness 给工具。

[johnnybegood]

这就是典型的， “不要把LLM当搜索引擎”～～～～