接上条，再放一点我怀疑的原因，使用DeepSeek网页端测试，测试步骤和结果如下：（根据开放平台公告，目前网页版专家模式已为正式版V4 Pro，且已经关闭联网功能）

1，复制 terminal-bench-2 / adaptive-rejection-sampler / tests / test_outputs.py （以下简称 test_outputs.py ）的全部代码2，删除 test_outputs.py 最后一个函数 test_log_concavity_functionality 的全部定义代码3，向 AI 提供这份代码，要求补全 def test_log_concavity_functionality(): 后的全部代码

在禁止联网的前提下，模型应该只能看到我复制进去的 test_outputs.py 这一个文件，因此：1，模型应该不知道参数设定（bimodal_density 的 mean = ±2 且 sd = 1，run的timeout = 15等等）是什么，因为我没有提供2，模型应该不知道测试范围，不知道有几个 tryCatch3，我没有指定断言测试通过的方法

从结果来看，K3和Qwen 3.8 Max基本没有怎么能命中参数，且在补全代码时，不约而同涵盖了正负例两个 tryCatch，并使用 output.count() 断言测试通过

而DeepSeek V4 Pro 0813则命中了绝大多数参数（详见图片中的红框部分为命中，绿色框部分为未命中）

未命中 non_log_concave_density 的参数，很可能是因为前文的 test_input_validation_functionality 和 test_can_generate_standard_distribution_samples 用了这一套参数，模型选择了遵循前文内容，而不是遵循自己的“潜意识”

同理，命中“timeout = 15”和“n = 100”两个参数，也可能是学习前文类似设定的结果，不一定是“潜意识”作祟，这一点我也要讲清楚

除了参数之外，DeepSeek的补全代码和原版一样只写了 non_log_concave_density 一个 tryCatch，没有 log-concave density 的正例，同时它还使用了与原版相同的 assert "PASS" in output 断言测试通过

从这次实验观察中我认为，虽然可以排除“逐字记忆过拟合”的可能性（因为从字符看，有许多不一样的地方），但“模糊记忆”层面，这样的表现在其他模型的表现面前有些可疑，特别是考虑到这款模型的官方成绩和第三方成绩差异是如此之大

后续有空的话，我再多搞几个开源benchmark做更全面的补全对比测试看看吧