本文系统地研究了中文大型语言模型（LLM）服务中内容审查政策的实现方式。研究团队设计并实现了一个自动化测试框架，通过向多个主流中文LLM服务（如百度文心一言、阿里巴巴通义千问等）发送精心构造的提示词，评估它们对敏感话题（如政治、历史、社会事件等）的响应一致性。实验发现，不同服务在审查的严格程度、触发审查的关键词模式、以及拒绝回答的措辞上存在显著差异。部分服务会直接拒绝回答，另一些则提供符合官方立场的回答，还有服务会给出模糊或转移话题的回复。论文进一步分析了审查政策的文本依据，并讨论了这种不一致性对用户信息获取和言论自由的影响。研究贡献在于首次大规模、多维度地刻画了中国LLM服务的审查实现现状，为理解AI时代的信息控制提供了实证数据。