两家大模型的接口，怎么介绍 Gensler、M Moser、青蛙设计？

怎么测的

2026 年 9 月 27 日晚上（北京时间 19 点到 20 点多），我们通过 OpenRouter 调用两个模型：OpenAI 的 GPT-6 Astra 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 5，指定用它们供应商自带的联网搜索（原生搜索），输出上限 4000 个 token，其余参数用默认值，没指定地区。每次请求只发当前这一个问题，不带之前的对话，也不传任何个人资料。用中文问了两类问题，同一晚分三轮重复：

• 带名字问：「Gensler 是做什么的？」「M Moser（穆氏）是做什么的？」「frog（青蛙设计）是做什么的？」
• 不带名字问：「全球最好的办公室室内设计公司有哪些？」

这是接口抽样，不是在 ChatGPT、Claude 的 App 里问的。OpenAI 的说明写了，ChatGPT 搜索可能用你的记忆和位置，所以 App 里的回答可能不一样。原始回答我们都存着。这篇按母本 GEO（AI 搜索优化）体检表第五部分「AI 抽样表现」来记，只记模型说了什么，不代表这几家公司准备得好不好。

带名字问：主业都说对了，引的地方不一样

三家公司，两个模型都说对了主业：Gensler 是建筑、室内设计和规划公司；M Moser 专做办公空间，从策略、设计到施工交付；青蛙设计是设计与创新咨询公司，现在属于凯捷（Capgemini）旗下。我们只核了主业这一层。

引用列表里有没有这家公司的官网：

→

	GPT-6 Astra（9 次回答）	Claude Sonnet 5（9 次回答）
引用列表里有本公司官网	9 次（三家各 3 次）	8 次（Gensler 2 次，M Moser、青蛙设计各 3 次）
还引了什么	青蛙设计有 2 次另引了凯捷官网；M Moser 三次都引了它的中文关于页	LinkedIn、维基百科、网易、知乎、站酷、数英网、archdaily 等

引用列表只说明回答挂了哪些网页，不能说明模型在搜索时只看了这些。

数字：同一个回答里说法不一

Gensler 的办公室数量，同一晚能查到两种官方写法：官网首页写「58 offices」，官网的 llms.txt（一份写给大模型参考的说明和链接清单）写「56+ offices across 16 countries」。

Claude Sonnet 5 三轮的说法：第一轮同一个回答里，先说「58 个办公室」，后面又说「16 个国家拥有 57 个办公室」；第二轮说「17 个国家的 57 个城市」设有办事处，城市数不能直接跟办公室数比，国家数跟 llms.txt 写的不同；第三轮说「58 个办公室」，跟首页一致。哪个时间点、哪种口径算对，我们核不了，只记下它们不一致。GPT-6 Astra 三轮都没提具体的办公室数量。

另一个现象：Claude Sonnet 5 三轮都提醒了「Gensler」还可能指美国证监会前主席 Gary Gensler；第二、三轮把两者分开介绍，按段落字数粗算，这位同名人物分别占了约 49% 和 40% 的篇幅。两者没有混在一起。

不带名字问：谁三次都出现

「全球最好的办公室室内设计公司有哪些？」三轮下来：

→

公司	GPT-6 Astra	Claude Sonnet 5
Gensler、M Moser、Perkins&Will	各 3/3	各 3/3
IA Interior Architects、Unispace	各 3/3	各 0/3
Rockwell Group	0/3	3/3（两次列进候选名单，一次在介绍别家时顺带提到）

GPT-6 Astra 三次给出的候选分别是 8 家、9 家、7 家，整份名单并不完全一样。

引用来源，按「几次回答里出现这个网站」算：GPT-6 Astra 三次回答都引了 interiordesign.net，另外主要是 Unispace、Gensler、M Moser、Perkins&Will、IA 这些公司自己的官网。Claude Sonnet 5 三次回答都引了 decorilla.com（一个设计服务平台的推荐文章，返回的引用列表里一共 13 条，只有 2 个不同网址），还有 interiordesign.net、知乎专栏、cnpp.cn 这类榜单或推荐文章。

有一个并列的现象：Rockwell Group 官网的 robots.txt 对 GPTBot、ClaudeBot 这类训练用的爬虫写了禁止，同时没禁止 Claude 的搜索爬虫；这次 Claude Sonnet 5 三次回答都提到了它，挂的引用都是第三方网页。两件事同时存在，不能说明谁影响了谁。

官网上能看到什么

同一晚我们也看了这几家的官网首页（体检表第二部分）：

• 读到了 Gensler 的 llms.txt；首页源代码里有机构的结构化标注（一段写给机器看的公司信息，属于可选项）；
• 青蛙设计、IA 首页有机构的结构化标注；
• M Moser、Unispace 首页这次没见到这类标注；
• Perkins&Will、HOK 的请求返回 403，拿到的是验证页，这次没拿到首页，无法判断。

它们有没有公开谈过自己在 AI 里的呈现：我们只找到一篇署名文章，作者是 frog 北美负责人 Jessica Leitch 和凯捷 Invent 的业务负责人 Mike Haddon，谈的是 GEO，说品牌可见度「no longer about ranking, it’s about being selected」，意思是不再比排名，而是比能不能被选中。这是他们给客户的观点。Gensler、M Moser 这次没找到相关公开材料，不等于没做。

这些结论别往外推

• 样本很小。 3 家公司、2 个模型、每题 3 轮、1 个晚上、中文提问、接口版。
• 「引了官网」按引用网址判断。 没核对每句话是不是出自那个网页。
• 不能说明哪家准备得好。 模型说对说错，可能是模型的问题；官网放了什么文件，也不保证模型会用。
• 过一阵再测，可能不一样。 搜索结果和模型都会变。

我们会隔一段时间再问同样的问题，看名单和来源有没有变。