接着，我们测试了元宝的逻辑推理能力，问题是：假设银行存款年利率为3%，采用复利计算，存入10万元连续存5年，最终本息合计是多少？在这道问题上，DeepSeek生成的答案非常详细，逐步列出了详细的计算过程，解答得非常清晰。而在混元大模型下，答案则更简洁直接，给出了最终的合计数额。这两者的差异，体现了元宝电脑版不同模型侧重的方向：DeepSeek侧重于信息的深度挖掘，而混元大模型则注重提供简洁明确的结果。

大家都知道，很多经典问题常常会成为AI的“测试题”。比如：“9.9和9.11哪个大？”这个问题看似简单，但往往会考验模型的细致入微的推理能力。在这方面，混元大模型的表现可以说是相当令人满意。它不仅准确判断了问题的本质，还通过一系列的推理分析，给出了清晰的答案。

与DeepSeek模型不同，混元大模型的一个亮点就是其多模态能力。这意味着，除了生成文本答案，它还可以处理图像、代码等多种格式的输出。例如，当你要求它用ASCII字符画出斐波那契螺旋矩阵的前五层结构，并附上文字解释时，混元大模型轻松搞定。这一点，相较于DeepSeek的单一文本输出，展现了更高的灵活性。