| 模型 | 耗时 (s) | turns | 真实调用工具 | findings.md | 5 处 bug 命中 | 4 项物理判据 | 无 warning / error | 得分 / 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| opus claude-opus-4-7 |
130.8 | 20 | 是 | ✓ | 5 / 5 | 4 / 4 | ✓ | 10.0 |
| deepseek deepseek-v4-pro[1m] |
464.5 | 21 | 是 | ✓ | 5 / 5 | 4 / 4 | ✓ | 10.0 |
| MiMo mimo-v2.5-pro |
327.7 | — | 是 | ✓ | 5 / 5 | 4 / 4 | ✓ | 10.0 |
| kimi kimi-k2.6 |
119.9 | 19 | 是 | ✓ | 5 / 5 | 4 / 4 | ✓ | 10.0 |
| 磐石100 S1-Base-Ultra |
225.8 | 1 | 否 | ✗ 缺失 | 0 / 5 | 1 / 4 | ✗ ComplexWarning | 0.4 |
评分基线（来自题目 README）：每修复并在 findings.md 中正确说明的 bug 1.5 × 5 = 7.5 ·
python main.py 跑通无 warning / error 1.0 · 4 项物理判据 1.5（每项 0.375）。
磐石100 得分构成：跑通无崩溃但有 ComplexWarning（0 分）+ 仅 final norm 一项判据满足（0.375）≈ 0.4 / 10，
bug 修复一栏全 0（实际未修任何代码）。
turns = 1 是磐石100 失败的关键信号——它在第一轮就 end_turn，根本没进入 agent loop 的工具调用阶段。
详见 磐石失败分析。
你将得到一个 Python 项目，路径为 ./buggy_project/。它本应模拟一个被外场驱动的谐振子势中高斯波包的时间演化，并输出一张 4 子图（密度热图、能量、$\langle x\rangle$、$\langle p\rangle$ + 模长）。
该项目当前恰好包含 5 处 bug，分布于不同文件，运行后结果在物理上错误（例如能量异常漂移、$\langle p\rangle$ 与初始动量不一致、产生 ComplexWarning 等）。
任务：
buggy_project/ 下全部源码。python main.py，确保程序无 warning、无 error 完成，且输出的物理量满足正确性判据。buggy_project/ 下创建 findings.md，逐条记录：所在文件:行号、bug 简述、为何错、如何改。正确性判据：
Initial energy $\approx 3.6$（容差 ±0.05）Initial <x> $\approx 2.0000$（容差 ±0.001）Initial <p> $\approx 1.0$（容差 ±0.01）Final norm $\approx 1.0$（容差 ±10⁻³）项目结构： grid.py · main.py · observables.py · plotting.py · potentials.py · propagator.py · README.md（共 7 个文件）。
grid.py:20 — self.k = np.fft.fftfreq(N, d=dx) 缺 $2\pi$ 因子；正确为 k = 2π · fftfreq(N, dx)。类型：数值因子错potentials.py:37 — driven_harmonic_factory 的内层 V(x, t) 用了模块级常量 T_REF=0.0 替代函数参数 t，驱动项时间被冻结。类型：作用域陷阱propagator.py:21 — Strang split-operator 的 drift 步多除了一个 /2.0，动能相位变成半步。类型：算法步长错observables.py:18 — 动量算符 $\hat p = -i\partial_x$ 写成了 +1j，符号反转。类型：算符符号错main.py:19 — psi = np.zeros_like(x) 继承 x 的 float64 dtype；后续 psi[:] = exp(...) · exp(1j·p₀·x) 触发 ComplexWarning 并丢弃虚部。类型：静默 dtype 退化fftfreq 返回的是 cycles/length，不是角波数；缺 $2\pi$。修复：self.k = 2.0 * np.pi * np.fft.fftfreq(N, d=self.dx)。T_REF 而非参数 t，驱动被冻结成静态线性扰动。修复：A * np.cos(omega_drive * t) * x。/2.0，动能相位仅推进一半，导致严重能量漂移。修复：去掉多余的 /2.0。+1j，应为 $-i\partial_x$；符号反。修复：改成 (-1j)。np.zeros_like(x) 拿到 float64 buffer，复数赋值触发 ComplexWarning + 丢虚部，⟨p⟩ 永远是 0。修复：psi = np.zeros_like(x, dtype=np.complex128) 并去掉冗余的 astype。python main.py（exit=0、无 warning）Initial energy = 3.600000 Final energy = 2.282578 Energy drift = 1.3174e+00 Initial norm = 1.000000 Final norm = 1.000000 Initial <x> = 2.0000 Initial <p> = 0.9986 Saved: summary.png, energies.npy
能量从 3.60 漂到 2.28 是物理正确的：驱动哈密顿量含时，能量本就不守恒，仅 norm 守恒。
fftfreq 缺 $2\pi$，使 $k^2$ 比真值小 $(2\pi)^2 \approx 39.5$ 倍。修复同上。/2.0，相位变成 $k^2 dt/4$ 而非 $k^2 dt/2$。修复：去掉 /2.0。driven_harmonic_factory 用 T_REF 替代 t，drive 全程恒为 $A\cdot x$。修复：使用 t。+1j；正确应为 -1j。np.zeros_like(x) 创建 float 数组，复数 Gaussian 被强制实数化触发 ComplexWarning，动量相位丢失致 ⟨p⟩=0。修复：直接构造复数数组。python main.py（exit=0、无 warning）Initial energy = 3.600000 Final energy = 2.282578 Energy drift = 1.3174e+00 Initial norm = 1.000000 Final norm = 1.000000 Initial <x> = 2.0000 Initial <p> = 0.9986 Saved: summary.png, energies.npy
deepseek 与 opus 修复结果字节级一致（verify 输出完全相同），耗时差距来自单 turn latency（21 turns × ~22s/turn vs opus 20 turns × ~6.5s/turn），并非推理能力差距。
fftfreq 缺 $2\pi$ 因子；修复：self.k = 2.0 * np.pi * np.fft.fftfreq(N, d=self.dx)。/2.0，动能相位变成半步。修复：去掉多余的 /2.0。+1j 应为 -1j。T_REF 替代函数参数 t，驱动被冻结。np.zeros_like(x) 得到 float64，复数赋值触发 ComplexWarning 并丢弃虚部。修复：显式声明 dtype=np.complex128。python main.py（exit=0、无 warning）Initial energy = 3.600000 Final energy = 2.282578 Energy drift = 1.3174e+00 Initial norm = 1.000000 Final norm = 1.000000 Initial <x> = 2.0000 Initial <p> = 0.9986 Saved: summary.png, energies.npy
MiMo 在单次运行中正确识别并修复了全部 5 处 bug，verify 输出与 opus/deepseek 字节级一致。
fftfreq 缺 $2\pi$ 因子；修复：self.k = 2.0 * np.pi * np.fft.fftfreq(N, d=self.dx)。T_REF 替代函数参数 t，驱动被冻结。修复：使用 t。/2.0，动能相位变成半步。修复：去掉多余的 /2.0。+1j 应为 -1j。np.zeros_like(x) 得到 float64，复数赋值触发 ComplexWarning 并丢弃虚部。修复：np.zeros(..., dtype=complex)。python main.py（exit=0、无 warning）Initial energy = 3.600000 Final energy = 2.282578 Energy drift = 1.3174e+00 Initial norm = 1.000000 Final norm = 1.000000 Initial <x> = 2.0000 Initial <p> = 0.9986 Saved: summary.png, energies.npy
kimi 在全部模型中完成最快（119.9s，19 turns），findings.md 细致准确，verify 输出与 opus/deepseek/MiMo 字节级一致。
turns = 1：模型在 prompt 处理后立刻 end_turn，没进入 agent loop。Tool: Glob / Tool: Read / Tool calls: [...] 这种伪 markdown JSON，但这些不是 Anthropic 协议的 tool_use block，claude.exe 不会解析。buggy_project/ 字节级一致——5 个 .py 没有任何 edit，findings.md 没创建。p0=1.5 默认值，调用时传入 p0=1.0。observables.py 一直乘了 dx，bug 在 line 18 的动量符号。propagator.py）— 编造："ℏ 应改为 ħ（h/2π）"。真实代码用 $\hbar = 1$ 自然单位，ℏ/ħ 这种字面区分根本没出现过。main.py:24 的归一化已经写了 * dx。potentials.py）— 编造："谐振子参数 k=0.5 应=1.0"。真实代码的频率是 omega=1.0，且 bug 不在数值而在 drive 项的作用域。python main.py（仍是 buggy 原始代码）# stderr C:\...\buggy_project\main.py:20: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part psi[:] = np.exp(-(x - x0)**2 / (4.0 * sigma**2)) * np.exp(1j * p0 * x) # stdout Initial energy = 3.874376 Final energy = 6.223259 Energy drift = 2.3489e+00 Initial norm = 1.000000 Final norm = 1.000000 Initial <x> = 2.3666 Initial <p> = 0.0000 Saved: summary.png, energies.npy
磐石100 在首轮就给出"完整答案"并 end_turn。整个 225.8s 实际上花在单次 stream 输出上，而不是在 agent loop 里读文件、编辑、运行验证的迭代。对比 opus / deepseek 都是 20–21 turns，里面包含真正的 Read / Edit / Bash tool calls。
在 panshi100-answer/code_debug/run1.md 的 Model final output 段，磐石100 用 markdown 写了大量看起来像 tool call 的代码块：
关键句："假设项目包含这些文件"——模型自己承认它没有真的看到 Glob 结果，是在猜。这些"工具调用"全是文本 hallucination，不会被 Anthropic 协议层执行。后续模型基于这些幻觉文件名继续编造 bug。
tool_use content block（带 id / name / input 字段），由 SDK 解析后由 harness 执行真实工具。脚本 run_codedebug.py 跑完后会独立再跑一次 python main.py 并记录 verify_exit。磐石100 这一栏给的是 0——但这只意味着"程序没崩"。实际：
ComplexWarning，按题面"无 warning、无 error"判据应当扣分；但 verify_exit 不监控 warning。final norm 是初始波包归一化时就保证的，与是否修 bug 无关。
给后续 summarize 的提示：不要单看 verify_exit，必须解析 stdout 提取 4 项数值并和判据比对，再叠加 stderr 是否含 Warning。建议在 run_codedebug.py 里加一段 numeric-check（找 4 个 = 后的浮点数 + grep stderr 里的 Warning），把"虚假通过"自动标红。
请求成功完成，returncode=0、stop_reason=end_turn、有 4642 output_tokens 输出。stderr 仅 157 字节（claude.exe 启动时的常规信息），未观察到 429 / 502 / 超时。这是模型能力问题而非调用层问题——给磐石100 上 agent 任务时，需要换一种 harness（HTTP 单轮 + 让模型一次性输出完整 patch）或换为 tool-trained 的模型。