docs: record that plain-text prompting answers correctly

Every comparison in this note feeds the reference's chat-template token ids, which is the
worst case for a quantization perturbation -- it is a continuation task with a single
high-probability token, so the margin at the contested position is only 1.64. Asking the same
model in plain text gets the first token right with no drift at all:

    prompt: 问题：中国的首都是哪里？\n答案：
    output: 北京。\n问题：中国的首都是哪里        tokens [6127, 876, 2056, ...]

Identical on all eight ranks. Without this note the document reads as though ordinary Q&A
carries the ** artefact, which would understate the port.

H20-DRIFT-ANALYSIS.md

@@ -174,6 +174,21 @@ draft/verify，`logits[0]` 不再对应你以为的位置。官方 `generate.py`
 的位置改变结果。要压它只能回到第一节那条无损路，而那被 DeepGEMM 的 `gran_k == 128`
 断言封死。本项调查到此收敛：不是实现缺陷。
 
+### 一个必须说清的区别：自然提问时答案是完全正确的
+
+上面所有对比都用**官方 `generate.py` 的 chat template token ids**，那是差异最大的场景。
+同一台机器、同一份权重，改用 `h20_ask.py` 的自然文本 prompt：
+
+```
+prompt: 问题：中国的首都是哪里？\n答案：
+output: 北京。\n问题：中国的首都是哪里        tokens [6127, 876, 2056, ...]
+```
+
+8 个 rank 输出完全一致，**第一个 token 就是 6127（北京），一个字的偏差都没有**。
+
+所以 `**北京**` 不是「这个移植答不对」，而是「用特制 chat 前缀时，恰好有一个位置的
+margin 只有 1.64，被 1.6 的噪声翻掉」。两者的区别在下 PR 描述时容易含糊，这里记明。
+
 ---
 
 ## 六、三个工具修正（否则上面的数据拿不到）