他給了一個需求：用Rust語言從零編寫一個分散式資料庫的核心引擎，
要求支援ACID事務、多副本一致性、自動分片，並附帶完整的單元測試。
GPT-5跑了四十三秒，吐出兩千多行程式碼。
編譯透過，但自動化測試跑出了十七個邊界條件的bug。
伏羲用了六秒。
三千四百行程式碼，編譯零警告，全部測試用例透過，額外生成了壓力測試指令碼和效能最佳化建議。
前排幾個矽谷來的CTO開始交頭接耳。
第三輪，多模態理解。
陳陽調出一段沒有任何標註的監控影片——一個十字路口的即時畫面。
畫面裡有行人、車輛、紅綠燈、一隻正在過馬路的流浪貓、路邊攤販的遮陽傘被風吹翻。
“描述畫面中所有元素的狀態，預測接下來三秒內每個運動物體的軌跡，並給出最優交通訊號調整方案。”
GPT-5輸出了一段文字描述，大致準確，但把貓的運動方向判斷反了，交通方案給了兩個互相矛盾的建議。
伏羲直接在影片畫面上疊加了即時標註層。
每個物體被彩色邊框鎖定，運動向量用箭頭標出，三秒後的預測位置用虛影顯示。
貓會在1.7秒後跳上路沿石。左轉車道的白色SUV會在2.3秒後進入斑馬線區域，需要延長行人綠燈0.8秒。
全部計算耗時：零點三秒。
到第五輪結束的時候，計分板上的數字已經沒有懸念了。
陳陽把彙總資料調到大螢幕上。
五輪測試，十七個子項。
伏羲在所有子項上全部勝出。
平均響應速度是GPT-5的三十一倍，準確率高出23個百分點，程式碼生成效率高出四十倍，多模態理解維度碾壓。
綜合性能評分：伏羲是GPT-5的二十點四倍。
會場前排那個OpenAI的技術負責人盯著自己筆記本上的API呼叫日誌看了很久。
資料沒有造假，每一次呼叫都有完整的時間戳和返回包。
他摘下棒球帽，撓了撓頭，把帽子扣回去。
臉上的表情很複雜——職業素養讓他保持著鎮定，但喉結滾動了好幾次。
陳陽站在臺上，等了幾秒。
全場沒有聲音。
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