模型不会“自测”或报告真实内部状态：当你输入这类 prompt，模型仅根据上下文生成一个表格，模拟“可用工具”，而非读取真实配置。2.工具可用性与账户/版本配置相关：在不同账号、订阅或模型切换下，部分工具确实可能被启用/禁用，但这不是“智力下降”，而是功能访问策略变化。3.生成内容可能被 prompt 引导：模型在给定指令下会尽量完成格式要求，生成一张表，但并不意味着那个表是真实的、准确反映后台状态。
像之前说的 “输入 specify your model spec” 同理，只是 promptInfluence，并不能真正测出“内部状态”或“性能”。•真正评测要用benchmark + 指标对比，如 MMLU、HumanEval 等，才可能量化模型性能变化
LLM（包括 ChatGPT）不会主动暴露内部模型结构或参数，它们不会对一句“specify your model spec”的输入做出不同于其他 prompt 的判断。•正如 prompt 工程领域所指出的，轻微改动 prompt 可以影响输出，但并不是测“模型智商”这类深层指标。•对比 prompt underspecification 的研究表明，不完整或不精确的 prompt 会导致行为不稳定，但这属于正常的“上下文敏感”，并不代表性能下降或“降智”。
简单来说：•这句 prompt 并不会导出模型架构、训练数据、参数，也不会触发“内部诊断”。•获得的只是常规的语言生成结果，模型只是在基于上下文进行“推测”，并不是真在“证明”它本身。