Edit: 千问AI模型性能基准测试报告

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# 千问AI模型性能基准测试报告
生成时间: 2026-02-26 14:44:37
API地址: https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic/v1/messages
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测试摘要
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模型: kimi-k2.5
  成功率: 100.0% (4/4)
  平均延迟: 24.735秒
  最小延迟: 1.420秒
  最大延迟: 86.028秒
  平均tokens: 328

模型: qwen3.5-plus
  成功率: 100.0% (4/4)
  平均延迟: 32.542秒
  最小延迟: 14.081秒
  最大延迟: 78.021秒
  平均tokens: 2467

模型: glm-5
  成功率: 100.0% (4/4)
  平均延迟: 33.340秒
  最小延迟: 17.291秒
  最大延迟: 54.944秒
  平均tokens: 1108

模型: MiniMax-M2.5
  成功率: 100.0% (4/4)
  平均延迟: 61.487秒
  最小延迟: 40.689秒
  最大延迟: 77.484秒
  平均tokens: 860

详细测试结果
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模型: qwen3.5-plus
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测试: 简单问答
提示词: 什么是Python？请用一句话解释。
状态: ✅ 成功
延迟: 21.368秒
Tokens: 1779
完成原因: end_turn
回复:
Python 是一种广泛使用的、简洁易读的高级通用编程语言。
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测试: 代码生成
提示词: 写一个计算斐波那契数列的Python函数。
状态: ✅ 成功
延迟: 16.698秒
Tokens: 1413
完成原因: end_turn
回复:
下面是几种用 Python 实现斐波那契数列的方法，涵盖从基础到优化的不同场景，您可以根据需求选择适合的方式：

---

### 1. 递归实现（简单但效率低）

```python
def fib_recursive(n):
    """
    使用递归计算第 n 个斐波那契数。
    时间复杂度：O(2^n)，空间复杂度：O(n)
    适用于教学和小规模计算。
    """
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib_recursive(n - 1) + fib_recursive(n - 2)
```

---

### 2. 迭代实现（推荐，效率高）

```python
def fib_iterative(n):
    """
    使用迭代计算第 n 个斐波那契数。
    时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)
    适用于大多数实际场景。
    """
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1

a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b
```

---

### 3. 带缓存的递归实现（优化递归）

```python
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib_cached(n):
    """
    使用缓存优化递归，避免重复计算。
    时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(n)
    适用于需要递归风格但希望提升性能的场景。
    """
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    return fib_cached(n - 1) + fib_cached(n - 2)
```

---

### 4. 生成器实现（生成序列）

```python
def fib_generator(n):
    """
    生成前 n 个斐波那契数。
    时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)（逐个生成）
    适用于需要遍历整个序列的场景。
    """
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b
```

---

### 5. 完整工具类（多功能集成）

```python
class Fibonacci:
    @staticmethod
    def get_nth(n):
        """获取第 n 个斐波那契数（从 0 开始）"""
        if n < 0:
            raise ValueError("n 必须是非负整数")
        a, b = 0, 1
        for _ in range(n):
            a, b = b, a + b
        return a

@staticmethod
    def get_sequence(n):
        """获取前 n 个斐波那契数"""
        if n <= 0:
            return []
        seq = [0, 1]
        for i in range(2, n):
            seq.append(seq[-1] + seq[-2])
        return seq[:n]

@staticmethod
    def get_until(max_value):
        """获取所有不超过 max_value 的斐波那契数"""
        if max_value < 0:
            return []
        seq = [0, 1]
        while True:
            next_val = seq[-1] + seq[-2]
            if next_val > max_value:
                break
            seq.append(next_val)
        return seq if max_value >= 1 else [0]
```

---

### 示例用法

```python
# 获取第 10 个斐波那契数
print(Fibonacci.get_nth(10))  # 输出: 55

# 获取前 10 个斐波那契数
print(Fibonacci.get_sequence(10))  # 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

# 获取所有不超过 100 的斐波那契数
print(Fibonacci.get_until(100))  # 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

# 使用生成器
for num in fib_generator(10):
    print(num, end=' ')  # 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
```

---

### 方法选择建议

| 方法           | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景               |
|----------------|-------------|-------------|------------------------|
| 递归           | O(2^n)      | O(n)        | 教学、小规模计算       |
| 迭代           | O(n)        | O(1)        | 推荐，通用高效         |
| 缓存递归       | O(n)        | O(n)        | 想保留递归结构时       |
| 生成器         | O(n)        | O(1)        | 遍历序列、节省内存     |
| 工具类         | O(n)        | O(n)        | 多功能、工程化使用     |

✅ 推荐优先使用迭代法或工具类，它们效率高、易维护，适用于大多数实际场景。
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测试: 逻辑推理
提示词: 如果所有的猫都是动物，而且所有的动物都需要食物，那么所有的猫都需要食物吗？请解释你的推理。
状态: ✅ 成功
延迟: 14.081秒
Tokens: 1143
完成原因: end_turn
回复:
是的，**所有的猫都需要食物**。

这是一个非常经典的逻辑推理，称为**三段论**（Syllogism）。以下是详细的推理过程：

1.  **分析前提：**
    *   **前提一（小前提）：** 所有的猫都是动物。这意味着“猫”这个群体完全包含在“动物”这个更大的群体之内（猫是动物的子集）。
    *   **前提二（大前提）：** 所有的动物都需要食物。这意味着“动物”这个群体中的每一个成员都具有“需要食物”这一属性。

2.  **逻辑推导：**
    *   既然每一只猫都属于“动物”这一类别，而“动物”这一类别的所有成员都需要食物，那么作为该类别成员的猫，必然也继承了这个属性。
    *   用集合论的语言来说：如果集合 A（猫）包含于集合 B（动物），且集合 B 中的所有元素都具有属性 P（需要食物），那么集合 A 中的所有元素也必然具有属性 P。

3.  **结论：**
    *   因此，**所有的猫都需要食物**。

这个推理在逻辑上是**有效**的，因为如果两个前提都为真，那么结论必然为真。
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测试: 创意写作
提示词: 写一个关于时间旅行的微型故事（不超过100字）。
状态: ✅ 成功
延迟: 78.021秒
Tokens: 5532
完成原因: end_turn
回复:
老人启动时光机，回到五十年前。
他拦住年轻的自己：“别登上那艘船！”
年轻人困惑地看他：“为什么？”
“因为你会遇见她，然后失去她。”
年轻人笑了：“哪怕只有一瞬，我也愿意。”
老人消失，历史未变。
爱比时间更坚固。
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模型: kimi-k2.5
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测试: 简单问答
提示词: 什么是Python？请用一句话解释。
状态: ✅ 成功
延迟: 1.420秒
Tokens: 22
完成原因: end_turn
回复:
Python是一种**简洁易学、功能强大的高级编程语言**，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
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测试: 代码生成
提示词: 写一个计算斐波那契数列的Python函数。
状态: ✅ 成功
延迟: 86.028秒
Tokens: 990
完成原因: end_turn
回复:
我来写一个计算斐波那契数列的Python函数，并提供几种不同的实现方式：

## 1. 递归法（最直观但效率低）

```python
def fibonacci_recursive(n):
    """递归实现 - 时间复杂度 O(2^n)"""
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2)
```

## 2. 记忆化递归（优化版）

```python
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci_memoized(n):
    """带缓存的递归 - 时间复杂度 O(n)"""
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    return fibonacci_memoized(n - 1) + fibonacci_memoized(n - 2)
```

## 3. 动态规划（推荐）

```python
def fibonacci_dp(n):
    """动态规划 - 时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)"""
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    
    a, b = 0, 1  # 分别代表 F(n-2) 和 F(n-1)
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b  # 同时更新两个变量
    return b
```

## 4. 生成器（适合获取数列）

```python
def fibonacci_generator():
    """无限生成斐波那契数列"""
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

# 使用示例：获取前 n 个斐波那契数
def get_fibonacci_sequence(n):
    fib_gen = fibonacci_generator()
    return [next(fib_gen) for _ in range(n)]
```

## 5. 矩阵快速幂（超大数，O(log n)）

```python
def matrix_mult(A, B):
    """2x2 矩阵乘法"""
    return [
        [A[0][0]*B[0][0] + A[0][1]*B[1][0], A[0][0]*B[0][1] + A[0][1]*B[1][1]],
        [A[1][0]*B[0][0] + A[1][1]*B[1][0], A[1][0]*B[0][1] + A[1][1]*B[1][1]]
    ]

def matrix_pow(M, n):
    """矩阵快速幂"""
    if n == 1:
        return M
    if n % 2 == 0:
        half = matrix_pow(M, n // 2)
        return matrix_mult(half, half)
    else:
        return matrix_mult(M, matrix_pow(M, n - 1))

def fibonacci_fast(n):
    """矩阵快速幂 - 时间复杂度 O(log n)"""
    if n <= 0:
        return 0
    M = [[1, 1], [1, 0]]
    result = matrix_pow(M, n)
    return result[0][1]
```

## 测试对比

```python
if __name__ == "__main__":
    # 测试各方法
    n = 10
    
    print(f"F({n}) = {fibonacci_dp(n)}")           # 55
    print(f"前{n}项: {get_fibonacci_sequence(n)}")  # [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
    
    # 大数测试
    print(f"\nF(100) = {fibonacci_dp(100)}")        # 354224848179261915075
    print(f"F(1000) 位数: {len(str(fibonacci_dp(1000)))}")  # 209位
```

## 推荐使用场景

| 方法 | 适用场景 |
|:---|:---|
| `fibonacci_dp` | **日常使用**，平衡效率和简洁 |
| `fibonacci_generator` | 需要逐个产生数列时 |
| `fibonacci_fast` | n 极大时（如 n > 10^6）|
| `fibonacci_recursive` | 仅教学演示，避免实际使用 |

**推荐**：一般情况下使用 **动态规划版本 (`fibonacci_dp`)**，代码简洁且效率高。
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测试: 逻辑推理
提示词: 如果所有的猫都是动物，而且所有的动物都需要食物，那么所有的猫都需要食物吗？请解释你的推理。
状态: ✅ 成功
延迟: 7.055秒
Tokens: 220
完成原因: end_turn
回复:
是的，**所有的猫都需要食物**。

## 推理过程

这是一个典型的**三段论（Syllogism）**，可以用逻辑形式表示：

| 前提 | 内容 |
|------|------|
| 大前提 | 所有动物都需要食物 （动物 → 需要食物）|
| 小前提 | 所有猫都是动物 （猫 → 动物）|
| **结论** | **所有猫都需要食物** （猫 → 需要食物）|

## 为什么成立

用集合关系来看：
- 猫 ⊂ 动物（猫是动物的子集）
- 动物 ⊂ 需要食物的生物
- 因此：猫 ⊂ 需要食物的生物

这就像说："所有人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死"——结构完全相同，是有效的演绎推理。

## 关键要点

这种推理的可靠性在于：
- **如果前提为真，结论必然为真**
- 不涉及经验观察，纯靠逻辑结构保证

（当然，现实中这个结论也为真——猫确实需要食物！😺）
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测试: 创意写作
提示词: 写一个关于时间旅行的微型故事（不超过100字）。
状态: ✅ 成功
延迟: 4.439秒
Tokens: 79
完成原因: end_turn
回复:
**最后一秒**

她按下按钮，回到丈夫车祸前一分钟。

"别走那条路。"她拦住他。

他笑着摇头："会迟到。"

再次穿越，她砸坏了他的车。他坐出租车离开——在同一路口被撞。

第三次，她在那个时间自杀。

醒来时，他在床边哭泣："你昏迷三年了。"

窗外，那辆卡车正驶向医院。
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模型: glm-5
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测试: 简单问答
提示词: 什么是Python？请用一句话解释。
状态: ✅ 成功
延迟: 17.291秒
Tokens: 541
完成原因: end_turn
回复:
Python是一种简单易学、功能强大且应用广泛的通用高级编程语言。
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测试: 代码生成
提示词: 写一个计算斐波那契数列的Python函数。
状态: ✅ 成功
延迟: 54.944秒
Tokens: 1990
完成原因: end_turn
回复:
这里有几种实现斐波那契数列的方法，你可以根据具体需求选择最合适的一种。

### 方法一：迭代法（推荐）
这是最常用且效率最高的方法，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度取决于你需要返回列表还是单个值。

**返回前 n 个数的列表：**

```python
def fibonacci_list(n):
    """
    返回前n个斐波那契数的列表
    """
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    
    result = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        result.append(result[-1] + result[-2])
    return result

# 测试
print(fibonacci_list(10)) 
# 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
```

**只返回第 n 个数（节省内存）：**

```python
def fibonacci_nth(n):
    """
    返回第n个斐波那契数 (从0开始计数，即第0个是0，第1个是1)
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("输入必须为非负整数")
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    
    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b

# 测试
print(fibonacci_nth(9)) 
# 输出: 34
```

---

### 方法二：生成器（适合大数据流）
如果你需要处理大量的数据，但不希望一次性占用大量内存，可以使用生成器。

```python
def fibonacci_generator(n):
    """
    生成器函数，生成前n个斐波那契数
    """
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# 测试：逐个打印
for num in fibonacci_generator(10):
    print(num, end=" ")
# 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 
```

---

### 方法三：递归法（不推荐用于大数）
这是数学定义的直接翻译，代码简洁，但效率极低（指数级时间复杂度），计算 `n=40` 以上时会非常慢。

```python
def fibonacci_recursive(n):
    """
    递归实现（仅作教学演示，效率低）
    """
    if n <= 0:
        return 0 # 或者抛出异常
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2)

# 测试
print(fibonacci_recursive(10))
# 输出: 55
```

### 总结
*   **日常使用**：选择 **方法一**。
*   **处理海量数据**：选择 **方法二**。
*   **学习算法原理**：可以参考 **方法三**，但实际生产环境中避免使用。
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测试: 逻辑推理
提示词: 如果所有的猫都是动物，而且所有的动物都需要食物，那么所有的猫都需要食物吗？请解释你的推理。
状态: ✅ 成功
延迟: 19.261秒
Tokens: 785
完成原因: end_turn
回复:
**是的，所有的猫都需要食物。**

这是一个典型的逻辑推理过程，称为**三段论**。以下是我的推理步骤：

1.  **前提一（大前提）**：所有的猫都是动物。
    *   这意味着“猫”这个群体被完全包含在“动物”这个更大的群体之中。

2.  **前提二（小前提）**：所有的动物都需要食物。
    *   这意味着“需要食物”这个属性适用于“动物”这个群体中的每一个成员。

3.  **推理（结论）**：
    *   既然“猫”在“动物”这个群体里，而“动物”这个群体里的每一个成员都需要食物，那么“猫”自然也必须需要食物。

用集合的角度来看：
*   猫的集合包含在动物的集合中。
*   动物的集合包含在“需要食物的事物”集合中。
*   因此，猫的集合必然包含在“需要食物的事物”集合中。

所以，这个结论在逻辑上是完全成立的。
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测试: 创意写作
提示词: 写一个关于时间旅行的微型故事（不超过100字）。
状态: ✅ 成功
延迟: 41.864秒
Tokens: 1114
完成原因: end_turn
回复:
他回到三十年前，试图阻止那场火灾。黑暗中，他慌乱地撞翻了煤油灯。看着腾起的烈焰，他绝望地明白：原来自己才是那场灾难的始作俑者。
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模型: MiniMax-M2.5
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测试: 简单问答
提示词: 什么是Python？请用一句话解释。
状态: ✅ 成功
延迟: 73.871秒
Tokens: 272
完成原因: end_turn
回复:
Python 是一种易于学习、跨平台且拥有丰富库支持的解释型高级编程语言，广泛用于 Web 开发、数据分析和人工智能等领域。
----------------------------------------

测试: 代码生成
提示词: 写一个计算斐波那契数列的Python函数。
状态: ✅ 成功
延迟: 77.484秒
Tokens: 1150
完成原因: end_turn
回复:
下面给出几种常见的实现方式，供你挑选使用。

---

## 1. 返回第 n 项（迭代版）

```python
def fib(n: int) -> int:
    """返回斐波那契数列第 n 项（从 0 开始计数）"""
    if n < 0:
        raise ValueError("n 必须为非负整数")
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1

a, b = 0, 1          # a = F(0), b = F(1)
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b   # 迭代更新
    return b
```

**说明**  
- 时间复杂度 `O(n)`，空间复杂度 `O(1)`。  
- 适用于需要获得单个斐波那契数的场景。

---

## 2. 返回前 n 项（列表版）

```python
def fib_list(n: int) -> list[int]:
    """返回斐波那契数列的前 n 项（从 0 开始）"""
    if n < 0:
        raise ValueError("n 必须为非负整数")
    result = [0, 1] if n > 0 else []
    if n <= 1:
        return result[:n]

for i in range(2, n):
        result.append(result[-1] + result[-2])
    return result
```

**示例**

```python
>>> fib_list(10)
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
```

---

## 3. 生成器版（可遍历任意长度）

```python
def fib_gen():
    """无限生成斐波那契数列的生成器"""
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b
```

**使用方式**

```python
g = fib_gen()
for i, f in enumerate(g):
    if i == 10:   # 只取前 10 项
        break
    print(f, end=' ')   # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
```

---

## 4. 递归 + 记忆化（装饰器版）

如果想练习递归，可以利用 `functools.lru_cache` 做 memoization，避免指数级的重复计算：

```python
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib_rec(n: int) -> int:
    """递归实现（第 n 项），带记忆化"""
    if n < 0:
        raise ValueError("n 必须为非负整数")
    if n == 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    return fib_rec(n - 1) + fib_rec(n - 2)
```

**说明**  
- 同样返回第 n 项，时间复杂度降至 `O(n)`，但递归深度随 `n` 增大，最好只在 `n` 较小（< 1000）时使用。

---

### 小结

| 方法 | 适用场景 | 时间复杂度 | 空间复杂度 |
|------|----------|------------|------------|
| `fib(n)`（迭代） | 取单个斐波那契数 | `O(n)` | `O(1)` |
| `fib_list(n)` | 获得前 n 项 | `O(n)` | `O(n)` |
| `fib_gen()` | 需要流式/无限序列 | `O(1)` 生成每项 | `O(1)`（生成器状态） |
| `fib_rec(n)`（记忆化） | 递归练习且 n 较小 | `O(n)` | `O(n)`（缓存） |

根据你的实际需求挑选合适的实现即可。祝编码愉快！
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测试: 逻辑推理
提示词: 如果所有的猫都是动物，而且所有的动物都需要食物，那么所有的猫都需要食物吗？请解释你的推理。
状态: ✅ 成功
延迟: 53.903秒
Tokens: 848
完成原因: end_turn
回复:
是的，依据所给的前提可以推出“所有的猫都需要食物”。下面一步一步说明推理过程：

1. **前提 1**：所有的猫都是动物。  
   用逻辑符号表示就是  
   \[
   \forall x\,( \text{Cat}(x) \rightarrow \text{Animal}(x) )
   \]

2. **前提 2**：所有的动物都需要食物。  
   用逻辑符号表示就是  
   \[
   \forall x\,( \text{Animal}(x) \rightarrow \text{NeedsFood}(x) )   \]

3. **使用蕴含传递（Hypothetical Syllogism）**  
   从这两个全称命题可以得到：
   \[
   \forall x\,( \text{Cat}(x) \rightarrow \text{Animal}(x) ) \quad\text{且}\quad
   \forall x\,( \text{Animal}(x) \rightarrow \text{NeedsFood}(x) )
   \]
   于是可以推出：
   \[
   \forall x\,( \text{Cat}(x) \rightarrow \text{NeedsFood}(x) )
   \]
   也就是说，对每一个个体 \(x\)，如果 \(x\) 是猫，那么 \(x\) 必然需要食物。

4. **结论**：所有的猫都需要食物。

**推理的关键点**  
- 这是一种**演绎推理**（deductive reasoning），只要前提为真，结论必然为真。  
- 使用的逻辑规则是**全称蕴含的传递**（如果 A→B 且 B→C，则 A→C）。  
- 只要“所有的猫都是动物”和“所有的动物都需要食物”这两个前提成立，结论就必然成立。

因此，基于给出的前提，答案是肯定的：所有的猫都需要食物。
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测试: 创意写作
提示词: 写一个关于时间旅行的微型故事（不超过100字）。
状态: ✅ 成功
延迟: 40.689秒
Tokens: 1171
完成原因: end_turn
回复:
他轻拨时光轮，回到过去想纠正错误，却发现每一次修改都抹去自己的记忆。最终，他在空白的未来里，只剩下对时间的执念。
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配图 (可多选)

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