Grok 4.20 0309 Reasoning

把图片中的现象与文字要求放在一起判断

Grok 4.20 Reasoning 可以同时处理文字与图片，在作答前进行推理，适合需求检查、图表分析和多资料对照。例如把页面截图与产品验收要求一起提供，让它检查可见状态是否符合规则；把图表和指标定义放在一起，让它解释趋势，并指出无法仅凭图形确定的原因。

处理较长材料时，它可以结合前后的约束来回答具体问题。可以给需求、设计说明和测试记录分别编号，让模型按同一个检查标准查找冲突。与一次泛泛的总结相比，要求它逐项说明“满足什么、依据在哪、还缺什么”，更容易得到可以继续处理的结果。

怎样区分看见的信息与推断？

让模型把图片中直接可见的内容、文字材料给定的规则和由此得到的判断分开。对于被遮挡的区域、小字和无法从静态截图确认的交互，应保留不确定状态。要分析页面行为，可补充操作前后的截图和复现步骤。

如何接入应用工作流？

它支持函数调用，可以根据分析结果请求应用提供的查询工具，再利用返回信息继续判断。实际查询或执行由工具完成，不能用生成的描述代替执行结果。需要固定输出时，可使用结构化输出功能定义字段，让每项检查包含结论、证据和待补充信息。

推理有助于处理复杂约束，重要结论仍要有验证方法。对代码运行测试，对数值核对公式，对图片判断回看原图；要求模型给出简明依据与可验证步骤，便于人工或程序检查。

上传结算页截图并附上验收要求后，可以输入：

“请逐项检查优惠、运费与总价的展示是否符合下方规则。区分截图可见事实和推断，输出 requirement_id、status、evidence、missing_information。看不到的内容标为无法确认，不推测点击后的行为。规则：{验收清单}。”

先检查模型是否读对金额与文字，再核对规则判断。提供操作前后两张图时，说明各自对应的状态。若还需查询订单或运行测试，向应用接入相应工具，将真实结果回传后再生成最终检查清单。