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1. 考研数学评测场景：为什么需要统一 Key 做多模型对比

2025 考研数学刚结束不久，清华团队放出的那份成绩单在技术圈传得很广：OpenAI o1 平均 141.3 分，GLM-zero-preview 138.7 分，QwQ 137.0 分，DeepSeek-r1-lite、Kimi-k1、Tiangong-o1-preview 也都在 120 分以上。有意思的是，2023 年还排第一的 GPT-4，这次只有 70.7 分，直接垫底。这组数据说明一件事：推理模型在数学场景的进步是断层式的，而国产头部模型和 o1 的差距已经缩到个位数。

但问题来了——这份成绩单是评测团队用网页端一道道题手动测出来的。如果你自己想复现，或者想拿几道考研真题试试 GLM、QwQ、DeepSeek 到底谁更稳，靠网页端一个个开窗口、复制粘贴、手动记分，效率低到离谱。更麻烦的是，不同厂商的 API 格式、鉴权方式、返回结构都不一样，写一套对比脚本要维护 N 套 SDK。

我试过用统一 Key 的方式把这件事跑通：一个 API Key、一个 base_url，通过改 model 字段就能在 GLM、QwQ、DeepSeek 之间切换，把考研数学题批量丢进去，自动记录每道题的输出和得分。这篇就交付这套可复制的配置骨架和验证流程，你可以直接拿去跑自己的评测集。

适合谁看：想复现考研数学评测的技术同学、需要多模型对比做选型的产品/算法、以及想用统一通道调国产推理模型的开发者。核心检索词就三个——国产大模型考研数学成绩、TaoToken 统一 Key、多模型 API 对比配置。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与模型通道准备

TaoToken 在这里的角色是一个统一 API 入口。你不需要分别去智谱、阿里、DeepSeek 的开放平台注册、拿各自的 Key、记各自的 base_url，而是用同一个 Key 和同一个 endpoint，通过 model 参数路由到不同模型。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 根地址是 https://taotoken.net/api （这个不加 UTM）。

前置动作只有三步：

第一，拿到 API Key。登录后进控制台，在 API Keys 页面创建一个新 Key，复制保存。这个 Key 就是后面所有配置里api_key字段的值。

第二，确认你要调的模型名。考研数学场景下，重点关注的 model 标识包括glm-zero-preview、qwq、deepseek-r1-lite、kimi-k1这类推理模型。具体可用列表以接入文档为准，文档入口在 https://taotoken.net/doc 。

第三，确认 base_url。所有请求走https://taotoken.net/api，兼容 OpenAI 的 chat completions 格式。也就是说，你原来用 openai 库写的代码，只需要改base_url和api_key两个字段，其余不动。

注意：TaoToken 是统一 API 通道，不是让你绕过任何东西。它的价值在于把多厂商的鉴权和路由收敛成一个 Key，省掉你维护多套 SDK 的成本。评测场景下，这一点尤其重要——你只想改 model 字段，不想改代码结构。

3. 可复制配置：config.toml 与 settings.json 骨架

下面给两套配置骨架。一套是 Python 项目常用的config.toml，一套是偏工具链/客户端的settings.json。你按自己技术栈选一套即可，字段含义一致。

3.1 config.toml 骨架

# config.toml —— 考研数学多模型评测配置 [api] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的TaoTokenKey" timeout = 120 # 推理模型输出长，超时给足 max_retries = 2 [models] # 要对比的模型列表，按需增删 candidates = [ "glm-zero-preview", "qwq", "deepseek-r1-lite", "kimi-k1" ] [generation] temperature = 0.2 # 数学题要稳，温度压低 top_p = 0.9 max_tokens = 4096 # 推理模型思维链长，别设太小 [eval] # 每道题重复次数，用于降低输出波动 repeat = 3 # 同一模型 3 次中 2 次及以上正确才记为正确 pass_threshold = 2 # 题目文件路径 questions_file = "data/kaoyan_math_2025.jsonl" # 结果输出 result_file = "out/scores.csv"

关键参数说明：temperature压到 0.2 是为了减少数学推理的随机性；max_tokens给到 4096 是因为推理模型会先输出一长段思维链再给答案，设小了会被截断；repeat和pass_threshold对应清华团队那套「三次两次正确才算对」的判定逻辑，你可以直接复用。

3.2 settings.json 骨架

{ "provider": { "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的TaoTokenKey", "default_model": "glm-zero-preview" }, "models": { "glm-zero-preview": { "max_tokens": 4096, "temperature": 0.2 }, "qwq": { "max_tokens": 4096, "temperature": 0.2 }, "deepseek-r1-lite": { "max_tokens": 4096, "temperature": 0.2 }, "kimi-k1": { "max_tokens": 4096, "temperature": 0.2 } }, "eval": { "repeat": 3, "pass_threshold": 2, "questions_file": "data/kaoyan_math_2025.jsonl", "result_file": "out/scores.csv" } }

两套配置的字段是对齐的。如果你用的是某个支持 OpenAI 兼容接口的客户端，直接把base_url和api_key填进它的设置里，模型名填glm-zero-preview或qwq就能跑。

3.3 题目文件格式

data/kaoyan_math_2025.jsonl每行一道题，格式如下：

{"id": "math1_01", "paper": "数学一", "question": "设函数 f(x) 在 [0,1] 上连续...", "answer": "A"} {"id": "math1_02", "paper": "数学一", "question": "已知矩阵 A = ...", "answer": "B"}

answer字段用于自动判分。选择题直接比对选项字母；解答题可以先用人工标注的标准答案做字符串匹配，或者接一个判分模型。评测初期建议先用选择题跑通流程。

4. 验证请求：切换模型、记录得分、校验输出一致性

配置就绪后，先跑一个最小验证请求，确认 Key 和通道是通的。

4.1 最小请求验证

import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://taotoken.net/api", api_key="sk-你的TaoTokenKey" ) resp = client.chat.completions.create( model="glm-zero-preview", messages=[ {"role": "user", "content": "求极限 lim(x->0) (sin x - x)/x^3，给出最终答案。"} ], temperature=0.2, max_tokens=4096 ) print(resp.choices[0].message.content)

跑通后你会看到模型输出一段推理过程加最终答案。如果报 401，检查 Key；如果报 model not found，检查模型名拼写；如果超时，把timeout调大。

4.2 批量评测脚本骨架

import json, csv, openai from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor client = openai.OpenAI( base_url="https://taotoken.net/api", api_key="sk-你的TaoTokenKey" ) MODELS = ["glm-zero-preview", "qwq", "deepseek-r1-lite", "kimi-k1"] REPEAT = 3 PASS_THRESHOLD = 2 def ask(model, question): resp = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": question}], temperature=0.2, max_tokens=4096 ) return resp.choices[0].message.content def judge(output, answer): # 简化判分：看最终答案是否包含正确选项 return answer in output[-200:] def eval_one(model, item): correct = 0 for _ in range(REPEAT): out = ask(model, item["question"]) if judge(out, item["answer"]): correct += 1 return 1 if correct >= PASS_THRESHOLD else 0 def main(): items = [json.loads(l) for l in open("data/kaoyan_math_2025.jsonl")] rows = [] for model in MODELS: total = 0 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as ex: results = list(ex.map(lambda it: eval_one(model, it), items)) total = sum(results) rows.append({"model": model, "correct": total, "total": len(items)}) print(f"{model}: {total}/{len(items)}") with open("out/scores.csv", "w", newline="") as f: w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["model", "correct", "total"]) w.writeheader() w.writerows(rows) if __name__ == "__main__": main()

这段脚本做了三件事：对每个模型、每道题重复调用 3 次；用pass_threshold=2判定该题是否算对；最后把每个模型的正确数写进 CSV。跑完你就能得到一张和清华那份成绩单结构类似的对比表。

4.3 输出一致性校验

推理模型有个坑：同一道题多次调用，输出可能不一样。为了确认你的评测结果稳定，可以单独跑一个一致性检查：

def consistency_check(model, question, n=5): outs = [ask(model, question) for _ in range(n)] # 提取每次的最终答案，看是否一致 finals = [o.strip().split("\n")[-1] for o in outs] return len(set(finals)) == 1 print(consistency_check("qwq", "求 lim(x->0) (sin x - x)/x^3"))

如果返回False，说明该模型在这道题上输出不稳定，你的repeat次数可以适当调大，比如从 3 调到 5，用多数投票来抵消波动。清华团队用「三次两次」也是这个思路。

4.4 切换模型的操作

切换模型只需要改一个字段。在config.toml里把candidates列表换成你想对比的模型，或者在脚本里改MODELS列表。不需要改 base_url，不需要换 Key，不需要动请求结构。这就是统一 Key 在评测场景下的核心价值——变量只有一个 model 名。

5. 本篇常见错排查

5.1 401 Unauthorized

最常见的原因是 Key 没填对，或者 Key 前后带了空格。检查api_key字段，确认是sk-开头的那串。另外确认你用的是 TaoToken 控制台里创建的 Key，不是其他平台的。

5.2 model not found

模型名拼写错误，或者该模型当前不在可用列表里。去接入文档 https://taotoken.net/doc 核对模型标识。注意大小写和连字符，比如glm-zero-preview不是GLM-Zero-Preview。

5.3 输出被截断

推理模型会先输出思维链再给答案，max_tokens设小了就会在思维链中途断掉。把max_tokens调到 4096 或更高。如果还是断，检查是不是题目本身太长导致输入就占了很多 token。

5.4 超时

推理模型单次响应可能几十秒。把timeout设到 120 秒以上。批量跑的时候用线程池并发，但并发数别太高，4 到 8 比较稳，太高容易触发限流。

5.5 判分不准

如果你的judge函数是简单字符串匹配，模型输出格式一变就可能误判。建议在 prompt 里明确要求「最后一行只输出选项字母」，然后用正则提取最后一行做比对。或者先用 20 道题人工核对判分逻辑，确认没问题再全量跑。

5.6 结果波动大

同一模型同一题多次输出不一致，导致分数忽高忽低。两个办法：一是压低temperature到 0.1 甚至 0；二是增大repeat次数，用多数投票。清华团队用 3 次 2 次，你可以根据波动情况调到 5 次 3 次。

6. 接入文档与模型对话入口

配置骨架和评测脚本跑通后，你可能会想先手动试试某个模型在具体题目上的表现，再决定要不要把它加进批量评测列表。这种场景下，直接用模型对话入口最方便，不用写代码，粘贴题目就能看输出。入口在 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite 。

如果你要长期跑评测、或者把多模型对比做成定期任务，建议用 Coding Plan 来管理调用额度，入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。评测脚本本质上是批量 API 调用，额度管理清楚能避免跑到一半断掉。

API Key 的创建和管理在控制台 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。遇到报错先翻文档的模型列表和错误码说明，大部分问题那里都有答案。

最后说一个实测下来的经验：考研数学这种场景，模型之间的分差往往集中在少数几道难题上。你跑完批量评测后，别只看总分，把每个模型答错的题号拉出来对比，看看是不是同一批题难倒了所有模型。如果是，那说明这批题本身区分度高，适合做你的核心评测集；如果不是，那分差可能来自输出波动而非真实能力差距。这个细节比总分更能说明问题。