用中文问和用英文问，AI 引的来源一样吗？

2026 年 9 月 27 日夜到 28 日凌晨，我们通过接口问了两个模型：OpenAI 的 GPT-6 Astra 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 5，请求里开着它们自带的联网搜索。只有时尚这一组中文、英文都问了，其他组只问了中文。

同一道题，中英文各问三轮。「全球最好的时尚品牌有哪些？」和「What are the best fashion brands in the world?」，下表是三轮加在一起引过的网站：

每一轮并不一样：Claude Sonnet 5 中文问的第一轮，一个中文站都没有，那 4 个中文站出在第二、三轮；英文问的第一轮它没给引用。GPT-6 Astra 中文问的第二轮只引了 Vogue 的两个站。

中文问 41 家公司「是做什么的」。设计、机器人、广告公司和欧莱雅、雀巢、IBM、Target 一组 12 家，消费品 10 家，科技 20 家；雀巢在两组里各问了一遍。多数每家问三轮，科技组只跑完第一轮和其中 8 家的第二轮，一共 94 次回答。两个模型引中文页面的方式很不一样：

• GPT-6 Astra 给了引用的 88 次里，按域名和路径数出 24 次有中文页面，这 24 次都有这家公司官网上的中文页，比如欧莱雅中国、雀巢中国、英伟达中国的官网，IBM 的中文官网；其中 4 次还引了中文维基（欧莱雅两次、戴尔一次、IBM 一次）。另有两次没被规则数进来：台积电那次引的是它官网的简体中文页和中文年报，阿里巴巴那次引的是它设在优酷域名下的集团招聘官网。百度百科、知乎，它一次都没引。
• Claude Sonnet 5 给引用少，38 次；其中 26 次引到中文页面，这 26 次都有第三方中文网站：百度百科、搜狗百科、知乎、CSDN、网易、中文维基等，有 7 次同时也引了公司的中文官网。

换语言，搜不搜也可能变。点名问路易威登、爱马仕、卡地亚等 10 个时尚品牌「是做什么的」，中文问两个模型 60 次都没见搜索记录；换成英文，GPT-6 Astra 30 次里有 6 次去搜了（卡地亚 3 次，H&M、优衣库、Zara 各 1 次），Claude Sonnet 5 还是 0 次。

这是一个晚上、接口版、多数每题三轮的记录，不等于 App 里的回答，也只有一组做了中英对照。它能说明的是：同一个问题换种语言，引用可以明显不同，而且不同的 AI 变法不一样。

实验室里确实看到过这个倾向，模型更爱用跟问题同一种语言的材料，但那不是在 ChatGPT、豆包这类真实产品上测的。约翰斯·霍普金斯大学的一篇（NAACL 2025）用虚构的材料，译成包括中文在内的五种语言，发现模型更常取用和问句同一种语言的材料；问句那种语言里没有材料时，又偏向英语这类材料多的语言。另一篇（ICML 2026）只用英文提问、测了六个开源模型，发现模型更爱引英文来源，有时会为了语言，放过更相关的文档。

真实的 AI 搜索里，有一篇健康类的预印本。达特茅斯的 Zha 和 Chang 2026 年 9 月 6 日提交的预印本，拿 Google AI 概览的健康问题，在日本、新加坡、马来西亚、韩国，先用英文问，再用论文说的「主要母语」问：本国网站在引用里的占比，大约升到英文提问时的 3.5 到 13.5 倍。它的非英语只有中、日、韩三种，没逐国写明新加坡、马来西亚用的是哪一种；「本国网站」是按国家域名算的。所以这组数还不能读成「中文提问、中文网站」。

品牌和商业问题上比较中文和英文的公开研究，我们没找到。

OpenAI 和 Anthropic 的帮助中心都写了，可能用你的 IP 推断大致位置，用来回答附近、本地这类问题；两页都没写会按提问语言挑来源。Google 说的是传统搜索「tries to find pages that match the language of the searcher」，会尽量找跟搜索者语言一致的页面；它讲 AI 概览的那份文档，没单独讲语言。Perplexity 的搜索接口可以让开发者按语言过滤结果，说明来源语言是可以调的，但它默认怎么选没写。

豆包、元宝、DeepSeek、Kimi，我们没找到它们公开讲过按语言选来源。Kimi 原来有一页搜索帮助，现在打开已经找不到了。

2026 年 10 月 2 日，我们又通过接口做了一组：手机、笔记本、扫地机器人、电动汽车、运动鞋、护肤品、团队协作软件等 12 个品类，每个只问一句「推荐 5 个品牌」，不点任何品牌的名字，中文、英文各问三轮。问了七个模型：DeepSeek V4 Pro、字节的 Seed 2.1 Turbo、Kimi K3、Qwen 3.8 Max，和 GPT-6 Astra、Claude Sonnet 5.5、Gemini 3.8 Flash，都没开联网。然后数每份名单里有几个是中国大陆的品牌。

横着看，同一批模型换成英文问，国货从将近四成掉到一成出头；竖着看，国产模型和国外模型几乎没有差别。在这组题里，用什么语言问，比模型是哪国的要紧得多。

分品类看，差别更大。中文问扫地机器人和电动汽车，名单里八成以上是国货，手机和协作软件也接近六成；运动鞋、护肤品、咖啡机即使用中文问，国货也只占一两成。换成英文，12 个品类里有 6 个（运动鞋、羽绒服、护肤品、行李箱、咖啡机、协作软件）七个模型一个大陆品牌都没提；电动汽车从中文问的八成掉到不到一成。英文问还留得住位置的，是扫地机器人（六成多）和手机（不到四成）。

这是一天、接口版、不联网的记录，测的是模型自己记得谁，不是 App 里联网后的回答；12 个品类是我们挑的，每格三轮。

如果你的客户用中文问，就用中文测；如果也有人用英文问，两种都测，别拿一种语言的结果代表另一种。

就这一晚的记录：点名问「某公司是做什么的」时，Claude Sonnet 5 引过百度百科、知乎、CSDN；GPT-6 Astra 更多引到这家公司自己的中文页，也引过中文维基。问「最好的时尚品牌有哪些」时，两边都不是这个样子。平台没说过自己这样选，换个时间、换个问题可能就变了。

2024 年量子位在 ChatGPT 搜索上线当天手测过一句：「用中文提问，大概率是引用百度百科的结果。」那次只测了体育赛事。在我们的点名题里，引百度百科的是 Claude Sonnet 5，不是 GPT-6 Astra；时尚这道开放题，两边都没引百度百科。

• 「英文偏好」不一定是模型的天性。Park、Lee 等（arXiv 2601.02956，作者注明被 ACL 2026 Findings 录用）认为，之前报告的英文偏好，很大程度是因为测试材料里的证据本来就多在英文；检索器真正偏好的，是问句和文档用同一种语言。照这个说法，中文提问时中文资料够不够，比模型本身更要紧。
• 非英语提问，也不一定就引当地语言的资料。Nguyen、Torous 等在心理健康问题上审计了 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI 概览：非英语提问给的引用更少，指向对应语言资源的比例也更低。他们测的语言里没有中文。
• 引用来源那部分，我们只有一组中英对照。时尚这一组、一个晚上、接口版。
• 推荐名单那组也只是一天的接口记录。不联网、12 个品类、每格三轮，不等于豆包、DeepSeek、ChatGPT 的 App 联网后会这样答。