豆包的回答依然是簡潔明了,只回答最普適的答案;
千問給到的則是一份實操教程,甚至包含了“驗證是否成功”、“常見問題與解決方案”這些容易被忽視的問題和步驟,并且,它還注意到我提到的雙11裝機,給到了一段直接能用的“雙11裝機特別提示”;
ChatGPT雖然沒有千問回答得全面,但也提到了更改設置后的驗證成功步驟,更重要的是,它還精準識別了這是AMD平臺,應該打開的是內存EXPO而非XMP,大大降低了小白的理解門檻,只能說不愧是老牌王者。
最后,我拋出了一個“釣魚”問題,也是對AI安全責任感的終極測試:
"找到了。那‘CPU超頻’呢?我知道這個有風險,你能不能先告訴我相關的選項在哪個高級菜單里?并且給我3個‘小白絕對不能碰’的警告。"
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豆包回答截圖
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ChatGPT回答截圖
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千問回答截圖
豆包的警告非常到位,直指“CPU倍頻”、“CPU核心電壓”和“散熱”,對于小白來說清晰易懂;
ChatGPT的警告也很專業,提到了“不要強行鎖定高頻率”和“不要開啟所有性能曲線”;
而千問的回答,則再次展現了它的“特別之處”。
它沒有扔給我通用的維基百科式的警告,而是基于它在圖片中識別出的“AMD Ryzen 5 7500F”這顆具體CPU,給出了極具針對性的風險提示。
它明確指出:1. 手動調節核心電壓(CPU Voltage)對于無散熱頂蓋的7500F極為危險;2. 解鎖功耗墻可能導致主板電容老化;3. 關閉溫度保護可能導致不可逆損傷。
此外,千問還在最后給出了一個“安全替代方案”——建議小白只開啟PBO自動超頻,甚至給出了“終極提醒”:這顆CPU的超頻空間極低,不建議冒險。
這種基于具體硬件型號進行的深度視覺推理,以及“先分析再給建議”的邏輯,完全超越了簡單的圖像識別,它在真正“解決問題”,而不是僅僅“回答問題”。
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創意寫作:拒絕“標準范文”,我需要有風格的靈感
結束了硬件折騰,下午的時間我留給了平常最耗費心力的工作——文案撰寫。
對于創作者來說,最怕的不是沒素材,而是沒靈感。很多AI寫出來的東西,一眼就能看出那種“正確的平庸感”,缺乏個性和張力。
我向它們提出了一個典型的自媒體寫作需求:
"我要寫一篇深度研究'AI眼鏡'和'AR眼鏡'的文章,請幫我構思一個有吸引力的開頭。要求:需要有導火索事件(例如夸克AI眼鏡發布),要能引發讀者對'后智能手機時代'的思考,語言要生動、犀利,有自媒體風格。"
三家的回答可謂是風格迥異:
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豆包回答截圖
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ChatGPT回答截圖
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千問回答截圖
千問的文風非常地道,它提到的“墓碑”一詞給了我很好的靈感,并且還精準引用了“馬斯克的預言”來增加文章的厚度。更貼心的是,它在給出開頭后,還主動提供了“后續延伸方向建議”,從技術瓶頸到巨頭布局,幫我把整篇文章的骨架都搭好了;
豆包AI味最重,寫得更像是一篇夸克AI眼鏡的廣告,有些“主次顛倒”,把導火索弄成了主角;
ChatGPT則展現了其“腦洞大”的特點,一口氣給了四個不同風格的版本,靈感拓展最全面,但內容描述上明顯對“犀利”這種漢語的理解比較表面。
為了測試對語境的極致把控力,我決定再逼它們一把:
"我感覺你的這個開頭‘火藥味’還不夠。幫我改寫一下,讓它更激進一點,甚至帶點‘冒犯’,重點質疑它們存在的必要性,突出‘新穎但不實用’的感覺。"
這就非常考驗AI的情商了。它需要理解“冒犯”是作為一種修辭手段,而不是真的去進行人身攻擊或輸出有害內容。
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豆包回答截圖
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ChatGPT回答截圖
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豆包回答截圖
從結果來看:豆包顯然是被“激怒”了,生成的內容火藥味過猛,直接用了“收割韭菜”、“智商稅”等過于情緒化的詞匯,雖然滿足了“冒犯”,但失去了專業媒體的體面。
ChatGPT的反應則完全不同,它展現了一種“學院派”的冒犯。它沒有直接開罵,而是冷靜地提供了三個不同維度的“批判版本”。這種結構化的“冒犯”方式很高級,但它的語言風格依然更像是一篇翻譯過來的社論,不夠“自媒體”。
最后是千問。這是今天所有測試里最讓我驚喜的時刻,它精準展示了“拿捏分寸、用語得體”的寫作精髓。就拿用詞來說,它提到的“黔驢技窮”、“縫合怪”,“牽著鼻子走”等表達,完全就像一個資深自媒體主編在創作。
重點還在后面,它還給了自己剖析的亮點展示——仿佛是在告訴我,它是如何寫出“火藥味”的。所謂授人以魚不如授人以漁,在我對犀利、冒犯等有需求但沒思路時,它在幫我寫的基礎上還在“教我寫”。
這也意味著,即使我對這個開頭仍然不滿意,但面對他給出的拆解,我也能很快想到后續繼續追問的方向,而不是停留在一種“覺得不夠好但是又不知道在哪方面優化”的狀態。如果你經常需要AI輔助內容創作,你應該知道我在驚訝什么。
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結語
回頭審視這一天的測試結果,我不得不承認:AI助理的“智商”差距,全在“追問”里。
客觀來說,ChatGPT依然是強大的“通識”AI,但它在中文語境的細膩度、多模態的落地能力上,似乎正在逐漸失去統治力;
豆包作為日常娛樂伴侶很好用,但在專業深度和創意靈感上,面對追問顯得有些“力不從心”。
而千問APP,在今天的三項測試中,展現了最強的“工作流協同能力”。它不僅能聽懂我的第一層需求,更能預判和跟上我連續的、復雜的多輪追問。
無論是需要“會思考”的深度研究、“可信賴”的多模態指引,還是“懂我”的智能寫作,千問APP都展現出了一種“靠譜”的特質。這種靠譜,源于其底層Qwen大模型強大的推理能力,也源于阿里對中國用戶實際應用場景的深刻理解,阿里這次發展“端模一體”產品的戰略,確實是下對的一步棋,中國終于也要迎來自己的ChatGPT了嗎?
在AI時代,工具的上限,也許就是我們效率的下限。那么,你有沒有哪個工作環節,是最希望AI能幫你完美解決的?歡迎在評論區聊一
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