大模型在处理数字比较这类简单任务时出现分不清大小的情况，可能反映出以下几个方面的问题：
- 数据质量和训练不足：大模型的训练数据可能存在缺陷或不全面，导致对这类基本的数字比较理解不准确。
- 模型架构和算法局限：当前的模型架构和算法可能在处理这类直观的数字逻辑问题上存在一定的局限性。
- 复杂语境干扰：在某些复杂的语境中，可能存在干扰信息，影响了大模型对数字本身大小的准确判断。
然而，需要指出的是，大模型的能力是多方面的，不能仅仅因为这一个方面的表现不佳就全面否定其价值和作用。同时，随着技术的不断发展和改进，这类问题有望在未来得到更好的解决。