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(shè)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(nèi)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(guān)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。"

豆包回答截圖

ChatGPT回答截圖

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(yè)，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(xiàn)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(diào)節(jié)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(guān)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”。

創(chuàng)意寫作：拒絕“標準范文”，我需要有風格的靈感

結(jié)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(chuàng)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(gòu)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(fā)布），要能引發(fā)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：

豆包回答截圖

ChatGPT回答截圖

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(xù)延伸方向建議”，從技術(shù)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(xiàn)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(nèi)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(zhì)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(nèi)容。

豆包回答截圖

ChatGPT回答截圖

豆包回答截圖

從結(jié)果來看：豆包顯然是被“激怒”了，生成的內(nèi)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(yè)媒體的體面。

ChatGPT的反應則完全不同，它展現(xiàn)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(jié)構(gòu)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(chuàng)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(chǔ)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(xù)繼續(xù)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(yōu)化”的狀態(tài)。如果你經(jīng)常需要AI輔助內(nèi)容創(chuàng)作，你應該知道我在驚訝什么。

結(jié)語

回頭審視這一天的測試結(jié)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(tài)的落地能力上，似乎正在逐漸失去統(tǒng)治力；

豆包作為日常娛樂伴侶很好用，但在專業(yè)深度和創(chuàng)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(xiàn)了最強的“工作流協(xié)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(xù)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(tài)指引，還是“懂我”的智能寫作，千問APP都展現(xiàn)出了一種“靠譜”的特質(zhì)。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(fā)展“端模一體”產(chǎn)品的戰(zhàn)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(huán)節(jié)，是最希望AI能幫你完美解決的？歡迎在評論區(qū)聊一