網(wǎng)上有很多關(guān)于最強(qiáng)AI的爭(zhēng)論，比如Claude 和 Gemini 和 ChatGPT 誰(shuí)更強(qiáng)?

但實(shí)際上我常用AI工具是跟場(chǎng)景匹配的，沒(méi)有任何一個(gè)AI是全能的，有幾個(gè)并不在上面的三個(gè)AI里面。

深度調(diào)研：需要深入了解某一個(gè)行業(yè)或者某一個(gè)概念

我會(huì)同時(shí)用三個(gè)模型，分別是ChatGPT的Deep Research，Geimini的Deep Research和Kimi的Deep Research。別看名字都一樣，但是側(cè)重點(diǎn)差別很大。

比如拿這個(gè)案例來(lái)看，我讓他們?nèi)齻€(gè)分別做了關(guān)于「深刻的評(píng)價(jià)下AI瀏覽器，比如perplexity的comet等，和傳統(tǒng)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器的異同點(diǎn)」的深度調(diào)研。

ChatGPT的最為老牌，除得最早，它的結(jié)果「最干」，說(shuō)白了就是大量的專業(yè)名詞+專業(yè)分析，非常適合去深度的閱讀和理解，但是不利于快速獲取重點(diǎn)知識(shí)。

Kimi很好的彌補(bǔ)了這一點(diǎn)兒，它會(huì)生成兩個(gè)東西

（1）類似于ChatGPT的文字報(bào)告 （2）可視化報(bào)告

重點(diǎn)就在于這個(gè)可視化報(bào)告，非常適合于快速獲取知識(shí)。

它跟普通的對(duì)話獲取知識(shí)不一樣，因?yàn)樗墙?jīng)過(guò)問(wèn)題->deep research->結(jié)果可視化，意味著這個(gè)可視化結(jié)果其實(shí)就是上萬(wàn)字報(bào)告的總結(jié)，信息量要比一般的提問(wèn)多很多。

特別是一些比較枯燥的信息，就像這種用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)方面的差異，文字是很難精確表述的，但是可視化的報(bào)告很好的彌補(bǔ)了這一點(diǎn)兒。

這類型的內(nèi)容ChatGPT和Gemini都有生成，但問(wèn)題是內(nèi)容的表達(dá)形式有時(shí)候非常的重要，特別是上萬(wàn)字的報(bào)告，沒(méi)點(diǎn)兒耐心很難看完，而先看完圖形化報(bào)告，再對(duì)照文字仔細(xì)研究就很高效了。

Gemini的優(yōu)勢(shì)就是背靠Google，特點(diǎn)就是非常的財(cái)大氣粗，表現(xiàn)在（1）速度快，一般幾分鐘就好（2）參考的資料很多，很多時(shí)候它會(huì)告訴你這個(gè)報(bào)告參考了200+的來(lái)源。

這是它的特點(diǎn)，它的優(yōu)點(diǎn)是可讀性很強(qiáng)，你看Gemini輸出的文字，特別的地道，不像是ChatGPT那么干巴巴，Gemini生成的報(bào)告雖然很長(zhǎng)，但是它用大量的“軟詞”把閱讀難度一下子降低了。

以及它也會(huì)有一些簡(jiǎn)單的可視化內(nèi)容，比如這個(gè)表格就很方便去做橫向?qū)Ρ?，?duì)于調(diào)研來(lái)說(shuō)很有用，可直接作為最后的報(bào)告內(nèi)容。

讀論文：泛PDF文檔閱讀理解

這個(gè)需求對(duì)我來(lái)說(shuō)是剛需，特別是讀各種文獻(xiàn)，絕大多數(shù)情況下都得拿PDF來(lái)讀，我試過(guò)幾乎所有的AI。

除了有幾個(gè)以前就是做PDF閱讀器出身的，他們的OCR做的好，其他的都不行，除了豆包。

上傳文件這里直接識(shí)別文件類型。

選擇pdf論文后直接給四個(gè)建議prompt，很貼心。

開始工作后，右邊論文全文，左邊提問(wèn)和輸出，使用起來(lái)非常的舒服。

它會(huì)直接提供一個(gè)思維導(dǎo)圖，非常有助于快速理解文章概要。

以及它會(huì)把核心的創(chuàng)新和貢獻(xiàn)都直接列舉出來(lái)，其實(shí)這就是看論文的核心要點(diǎn)，要是它的創(chuàng)新點(diǎn)不是你需要的，你看這篇論文可能就是浪費(fèi)時(shí)間。

特別是右邊的原文，支持「滑詞」功能，你可以激活搜索、翻譯、解釋、復(fù)制等等。

還支持對(duì)于圖片內(nèi)的文字提取，很多時(shí)候這個(gè)功能可以幫大忙。

即使是表格內(nèi)容，也有很好用的方法，就是可以直接復(fù)制。

可以很精準(zhǔn)的提取大段表格中的內(nèi)容，搞過(guò)科研的都知道這個(gè)功能有多實(shí)用，并且要比直接的截圖理解準(zhǔn)確的多。

寫代碼

我相信現(xiàn)在已經(jīng)很少有人用大模型直接來(lái)寫代碼了，因?yàn)榻^大多數(shù)的代碼都會(huì)跟幾個(gè)甚至幾十個(gè)文件相關(guān)關(guān)聯(lián)、引用、調(diào)用，甚至更復(fù)雜的層層嵌套的操作。

大模型對(duì)于單個(gè)文件還行，要是碰到幾十個(gè)，百分百會(huì)抓瞎，對(duì)于任何單個(gè)模型都是。

現(xiàn)在寫代碼主要就分為兩個(gè)流派：

1 Full Auto 全自動(dòng)

這種代表就是Gemini CLI和Claude Code。

這倆的主要特點(diǎn)就是只要你允許它自動(dòng)執(zhí)行，它們會(huì)根據(jù)你的要求不停的去寫代碼，驗(yàn)證，寫代碼，驗(yàn)證，很容易幾個(gè)小時(shí)過(guò)去了，它還在運(yùn)行。

Gemini??

Claude Code??

這兩種方式的特點(diǎn)就是比較黑盒，意味著你很難在幾千行的思考以及執(zhí)行過(guò)程中去探究它到底干了什么，如果最后面的結(jié)果你滿意還好，否則的話可能就是在浪費(fèi)時(shí)間，甚至?xí)言具€不錯(cuò)的代碼搞的一團(tuán)亂。

Claude Code的消耗很大，一個(gè)小時(shí)30美元是常態(tài)。

Gemini現(xiàn)在比較良心，一天有100萬(wàn)的免費(fèi)token，可以用很久。

2 Part Auto 半自動(dòng)

這種代表就是搭載了Claude的AI Coding 編輯器，如Cursor，Trae等。

這種就是傳統(tǒng)的編輯器展示形式，只是嵌套了AI功能，你可以在任意的地方調(diào)用AI去幫你寫code。

它也有類似于自動(dòng)化的特性，這個(gè)智能體就是類似的功能，它會(huì)針對(duì)于一個(gè)功能，進(jìn)行自主的寫代碼，測(cè)試，最后給你一個(gè)結(jié)論性的簡(jiǎn)短報(bào)告

不過(guò)它是比較透明的，也就是在一些步驟的抉擇時(shí)刻，會(huì)主動(dòng)把選擇權(quán)交給你，你可以選擇繼續(xù)運(yùn)行或者你有自己的想法也可以。

不過(guò)這個(gè)有個(gè)特點(diǎn)，就是性能強(qiáng)烈依賴于搭載的模型，當(dāng)下的話，Claude-4這個(gè)系列的模型效果最好，其他的模型次之。

我覺得大模型本身的好壞很難用一兩句說(shuō)清，重要的是你得選擇合適的模型，而不是通俗意義上的最強(qiáng)模型。