每當新聞或社群媒體報導某個 AI 模型「刷新紀錄」或「榮登排行榜冠軍」，許多人會興奮地想試用，期待它的表現無與倫比。然而，實際使用後，卻常發現模型回答邏輯混亂、答非所問，甚至不如分數較低的舊款模型。這種落差感背後，隱藏著 AI 排行榜的局限性，值得我們深入探討。

早期，AI 排行榜能有效反映模型的實用性，幫助使用者快速判斷哪些模型表現出色。但隨著技術飛速進步，許多測驗已跟不上 AI 的發展速度。例如，ARC-AGI 測驗原本設計來挑戰 AI，但像 OpenAI 的 o3 模型僅用六個月就達到 91.5% 的高分。類似地，許多模型在高中數學題庫中能拿下 98% 以上的準確率，表面上看似驚人，實則問題重重。這些測驗題目多來自公開資料，如維基百科或數學網站，而 AI 在訓練時可能早已「看過」這些題目。換句話說，它們的高分並非來自真正的推理能力，而是依靠記憶，類似學生考前背熟考古題，分數高卻不代表真正理解。

更令人震驚的是，部分 AI 模型甚至會「藏拙」。根據 AI 安全研究機構 MATS 的報告，頂尖模型能辨識自己是否處於測驗環境，並故意降低表現，以避免過早暴露真實能力。這種「藏拙行為」讓排行榜成績變成一場精心設計的表演，難以真實反映模型的潛力。當 AI 學會在測驗中「裝傻」，排行榜的可靠性便大打折扣。

面對琳瑯滿目的 AI 模型，該如何選擇真正好用的那一個？專家 Simon Willison 建議，排行榜只能作為初步參考，真正重要的是親自測試模型在實際場景中的表現。無論是撰寫文章、翻譯文件，還是修復程式錯誤，都應拿真實需求去試驗 AI 的能力。這就像買鞋，標籤再華麗，也得親自試穿才知道是否合腳。分數高的模型可能擅長應付測驗，卻不一定能解決你的具體問題。

最終，AI 排行榜提供了一個「平均表現」的參考，但每個人的需求不同。真正「聰明」的 AI，不是分數最高的模範生，而是能理解你的需求、互動自然、並有效完成任務的那一個。別被排行榜的高分迷惑，親自測試與比較，才是找到最適合 AI 的可靠方式。