过去曾经做过一些 AI 的评测：一年过去了，国产大模型怎样了？——用户视角的 12 家 AI 产品评测字节的豆包，与文心一言、通义千问、ChatGPT 在 9 个问题上的对比这么久过去，之所以没有再做评测，是因为时代又变化了。评测是技术还没有成熟阶段，对 AI 的技术发展到什么程度的感知。如果 AI 已经融入生活，那就没必要用固定的问题集去拷问 AI，就如同高考题不能决定出一个好员工一样，AI 现在在产品层面发展到什么程度，是用户日常使用决定的，而不是鸡兔同笼的回答能力决定的。从 2025 年开始，AI 也的确进入了场景拼杀的深水区。这件事儿在年初跟庄明浩的那期播客里也提到过。技术的压榨到头了，产品的竞争开始白热化。
所以今天就跟各位分享一下，AI 于我而言，日常的主要使用场景。时过境迁，再回头做比较，可能颇有意思。先说总结的话，就是 AI 的日常比例已经挺高了。未必是新需求，多数是过去需求的迭代和进化，有的笨拙和机械的工作，被 AI 很好地替代了。这是我使用习惯的总表：资料整理，海外，搭配搜索：Gemini > ChatGPT > 腾讯元宝（DeepSeek） > 秘塔 > DeepSeek > 豆包资料整理，国内，搭配搜索： 腾讯元宝（DeepSeek）> 秘塔 > 夸克 > Gemini > ChatGPT > DeepSeek> 豆包 深度整理，搭配文档：ChatGPT文章查漏补缺：Gemini、ChatGPT、腾讯元宝（DeepSeek）、DeepSeek 、豆包学习常识：腾讯元宝（DeepSeek）、豆包知识库问答：ima.coplit美工：Midjourney、ChatGPT o3翻译转写：Claude 4 、豆包代码编程：Trae
边拍边学：ChatGPT o3、豆包
旅行中搭配的深度阅读：Gemini 、ChatGPT、夸克
办事文档撰写：ChatGPT、腾讯元宝（DeepSeek）、Gemini、百度文库
记录梦境/照片处理：ChatGPT o3
视频：Veo 3、即梦、可灵
音频：MiniMax、NotebookLM、扣子空间
生产力深度整理：任劳任怨的兼职员工在 23 年写稿子很疲惫的时候，我还跟搭档潇磊聊过，我们不光剪辑方面需要兼职，也许整理稿子方面，也需要兼职。不需要帮我们写稿，只帮我们把相关的资料，按照时间线做一份整理，就能大大节省时间和精力。现在，员工就位了，只是跟之前想象的不一样。从去年底，配合联网能力，AI 做长篇幅框架整理的能力大幅提升。我在播客的前期工作，尤其「半拿铁」的撰写工作里，已经离不开 AI 这个兼职员工。从效果看，目前的大概排名是：海外话题：Gemini > ChatGPT > 腾讯元宝（DeepSeek） > 秘塔 > DeepSeek > 豆包国内话题： 腾讯元宝（DeepSeek）> 秘塔 > 夸克 > Gemini > ChatGPT > DeepSeek> 豆包 之所以是这种情况，我自己的体会是，并非底模的技术水平差异，而是单纯语料库的区别，尤其是独有的语料库。底模提供的是基础的逻辑能力，在知识和信息上常有错漏以及幻觉。这也是为什么要接入外部搜索内容作为补充的缘故。而 Gemini 是 Google 自家的产品，接入的搜索引擎内容多样且品质很高。ChatGPT 有时整理的结构更好，可惜参考的资料总是不够。比如以星巴克发展史为例，ChatGPT 的 Deep Research 只能整理自 56 个搜索来源，而 Gemini 的 Deep Research 可以整理自 300 个以上的搜索结果。
国内的情况是，众所周知的原因，搜索引擎已经废掉了。在整理长内容，做研究时，公开的可用的内容主要来自两方面：- （腾讯元宝独有）- 学术论文和文库（秘塔和百度系产品）- 播客（秘塔可以搜，但目前效果一般）这让元宝和秘塔哪怕在底模方面没有太大竞争力，但整理的资料都效果很不错。像秘塔这个研究，也引用了 209 个来源：
未来 ChatBot 这一形态，产品层面会在至少两个方向演化：第一，独有的知识库、数据库。第二，深度研究，长输入，长输出。先说第二点吧。深度研究，深度福音Deep Research （深度研究）真是作为文字工作者，或者课题研究者的深度福音。讨论一个长篇幅的课题的时候，普通的问答，不管是 ChatGPT，还是 DeepSeek，都是只能大略回答，要么语焉不详。要想跟他们聊明白星巴克的发展历史、古代希腊哲学的核心脉络，也不是不能聊，就是你得提前有一些储备，或者要通过长期反复的对话，然后不断自己梳理。而一口气能给出一份 3 万字的详细文稿，实在是省事儿太多。前面提到， Gemini 能很好地整理互联网公开的内容。所以像梳理一个完整的脉络，效果很好。例如半拿铁近期要做的「中国互联网故事」，大概会是至少 20 期的系列。那么如何分期才能保证系列的流畅性，以及还要保证尽可能覆盖完整不要有遗漏、保证每一期都有足够的故事性以及关联度。就是个需要在架构上反复打磨的事情。Gemini 能帮上不少忙。
而在另一个场景，ChatGPT 的 Deep Research 也相当有用。就是整理文本。如果手头有几十万、上百万甚至更多的文档内容，只想要 AI 完全根据这些内容整理成长文，那 ChatGPT 的 Deep Research 是不二之选。这是我曾经尝试让 ChatGPT 的 Deep Research ，根据我过去的播客文稿，参考肯德基创始人的传记，撰写的 Prompt。
后来输出的文稿，虽说不能直接使用，但是有了底稿调整，效率大大提升。熟练掌握 Gemini 和 ChatGPT 的 Deep Research 之后，撰写半拿铁稿件的时间成本，至少降低了一半。目前有 Deep Research 的不仅是这两家，包括 Perplexity 和 Grok 也有。我用的还不多。国内秘塔也算是有研究模式，不过输出的篇幅还不够长。夸克也上线了深度研究，作为中文语料世界的搭配，还不错（目前需要邀请码）。
查漏补缺：校对官如今每次整理完稿件，我都会扔给几乎每个 AI （对，每个 AI，其实复制粘贴成本很低的），让 AI 帮我校对。
通常能发现很多问题，也能补充不少资料。知识学习：有交互的电子词典在整理稿件时，遇到不熟悉的概念，过去要至少翻阅几篇文章学习，有的文章写得可读性很差，就要花不少工夫甄选。现在投喂给 AI，能够快速得到清晰简洁的结论。而且拿不准的还能继续追问。这个场景下，几乎已经替代搜索引擎了。
在这一场景下，用的最多的是腾讯元宝和豆包。对于更客观的、不太会有争议的、历史比较久远的概念解读，用豆包比较多，速度快，效果好。而对于新发生的事情，尤其要根据搜索结果来做整合的，那还是得用元宝，还是前面的道理，的资料是独家的。封面图：美工我很早就用 AI 生图做封面了。作为平面的美工，只要掌握一些技巧，用 AI 生成的效果都很好。这就不多解释了。用的比较多的就是 Midjourney 和 ChatGPT o3。前者品质更高，后者更加可控。这是近期的封面，分别是 Midjourney 和 ChatGPT o3 生成：
半文言文转写：翻译助理「半拿铁·西游篇」是一档讲西游记原著的播客。在 AI 转写能力粗糙的时候，都是我一个字一个字手打的。几乎每句话都要反复去搜索和查询概念。从今年初，AI 的转写已经完全能够完成 80% 以上的底稿了。在让 AI 处理完西游记原文之后，我只需要每句话做删减、调整、增加一些笑料和口语化的表达，就能成文。在前期准备工作的时间成本，降低到原本的 1/3。这是我迭代了 7、8 个版本后，目前在用的 Prompt。
这是效果：
在做西游篇的稿件的时候，我忽然有种感触：未来的译本也许会千人千面。在译本领域常常见到一些讨论乃至争论，就是一本名著，谁的译本更好，谁的还原度更高。而 AI 翻译的颠覆性在于，任何人都可以定制一份自己的译本。像西游记这种经典名著，既可以要求用严肃的翻译风格，也可以用诙谐的评书风格。可以写成让小朋友都懂的文本，也可以写成公务员体制内的趣味版本。还可以定制为哪个翻译大家的、文学大家的风格，不管是莫言还是余华的，是西式小说，还是元杂剧风的。全都是改几句 Prompt 的事儿。未来的译本行业也许会有天翻地覆的变化了。私人知识库：未来形态的图书馆前面提到了 ChatBot 的两个发展方向，一个是深度。另一个就是信息的差异化。腾讯出品的 ima.copilot 是知识库的代表产品，我很喜欢，日常使用频次也在提升。简单说，就是可以投喂大量的数据（而不是常见的几个文档就到头了），可以直接跟知识库对话。如果你有记录的习惯，那就相当于直接跟过去的自己对话。比如，我就把过去几乎所有创作过的内容都投喂进去了。一共有 274 篇文档，毛估在 300 万字左右。
对话的效果如下：
可以简单理解为就是一个从私有资料池子里搜索的腾讯元宝或者豆包。之前跟 ima 团队的朋友交流过，聊到未来知识库的「整理」变得没那么重要，而「采集」变得更重要，独特的筛选标准，以及采集逻辑，是决定知识库的价值的。ima 里也有很多筛选自己喜欢的内容而形成的公开知识库。 过去的互联网像是一个大酱缸，一个无限开放的图书馆。而每个、每个文章又像是一本书、一个小册子。AI 能力可以找到中间的平衡，我们可以有一个私人定制的图书馆，比如把我们习惯的书、资料和信源整理到一起，就不用担心被污染。或者也可以参考别人的图书馆。为什么需要私人图书馆呢？因为哪怕同个话题，也有完全不同的观点，不存在绝对意义上客观的资料。比如投资而言，价值投资派系的资料就能形成一份资料库，而价值投资也是不同人有不同的派系，那也可以整理自己最喜欢的，比如有知有行的资料进去，让 AI 消化，跟它对话。这会是相当有价值的产品形态，也难怪马化腾在电话会上都拿 ima 举例子了。（我跟 ima 团队对谈的那期播客，近期应该会发布，在腾讯官方播客「以鹅传鹅」，可以关注一下。）对内容创作者自己来说，沉淀好自己的内容也特别有意义，有的不存不用确实就容易丢了。哪怕对别人没用，自己时常反刍也很有帮助。坦白说，很多我思考过的东西都忘了。用 ima 总有种终于能找回自己过去的观察和思考的感觉。代码：小试牛刀很惭愧的是，明明有挺多想法，明明自己都常说产品经理也有机会做产品了，明明也有了 Trae 的试用邀请码，但就是没有多花时间精力用起来。更多的是日常写写小的脚本，例如下载 PDF、合并 MD 文档这种自用的小功能。今年下半年的目标是多用一下，多体会一下。据说 Claude 4 又上了一层楼，我还只见过猪跑，需要再吃点猪肉再来说味道。AI 代码编程是今年非常明确的，场景很落地，商业上又很闭环的 AI 领域。
前阵子去参加蚂蚁技术日，他们的 AI 黑客松，有一个印象很深的项目，就是一个产品经理，在 48 小时内，完全依靠 Claude 完成了一个可用的产品。当时我最大的感受就是，两年前的 AI 黑客松还很需要程序员，现在的 AI 黑客松不太需要了。另外就是几乎所有团队都用到了 AI 编程，完成度都极高，都有 Demo 可以展示。
总的来说，作为一个内容创作者，生产力方面，毛估有 50% 的工作是 AI 在替代我完成的。这个比例还会增加，不过完全替代还是很有难度。最终的码字表达目前还得自己来，不管投喂多少个人语料，生成的内容都是差点事儿的。生活生活知识 - 随时问答我做内容的初衷就是满足性格中的一个特点，好奇心。小时候我翻爷爷的辞海，都能翻一个小时不眨眼的。遇到有意思的长辈，也总能听他多唠几句。现在 AI 满足了我随时能问答的诉求。就仿佛是有一个万事通，一个活了几千岁的百晓生在身边。列举一下我最近一周问过元宝和豆包的问题：- 微众银行是普通银行吗？- 飞机舱位代码有统一标准吗？- the last of us 里的 艾莉 年龄多大？- 段永平说的六顶帽子是什么？- 日本的离境税是怎么征收的？- 查尔斯·劳顿是谁？- vivo 的 i 音乐里的歌曲是哪方的版权？- 中国梭子蟹的主要产地是？- 像 歌手 这样的综艺，用的话筒一般都是什么话筒？- 大英帝国勋章的等级有哪些？- 韦驮菩萨是谁？- 托卡马克装置是什么？- IMARC 是一家怎样的机构？
- 杭州东站停车怎么比较方便
- 为什么很多博主用微单拍摄视频，而不是用摄像机？
......
当初我对辞海的感受就是，书里的知识太少了，相知道的都搜不出来。如今真的有能万事皆知的真正的「辞海」了。
好奇心之外，也有很多非常硬的知识。例如医学知识。人到中年，去医院的次数变多。看到拍的片子，都会先问问元宝。让医生诊断是必不可少的步骤，不过有一些背景知识，医生不会那么详细解释的。
像一份报告的很多细节，都有详细补充。不理解的还可以继续追问，耐心十足。
我之前头皮有不舒服，被诊断为脂溢性皮炎，后来又诊断为银屑病。问了医生，两个病的差异很大。但是后来开的药都非常接近。还是元宝解决了我的疑问。
另外有头皮炎症、前额经常掉头皮屑的朋友，也推荐试试这款药。我自己的体会是药到病除，效果极佳。
边拍边学 - 「辞海」的多模态还是 o3，我已经习惯性拍一下问问它图里是什么、这是在哪里。给出的回答，经常包含了具体的特定名词（例如，花窗），以及扩展的介绍。比起钢铁侠的贾维斯来说，步骤要多一些，没法所见即所得，而是所见要上传给 AI。但终于能够实现，所见的，AI 都能跟你聊两句，调取原则上全部的知识。
目前我是用 Meta 眼镜的，不过调用 Meta AI 需要技术手段，比较麻烦。
用豆包耳机倒是体验还不错（撕不开的 AI 入口，从 AI 耳机聊起）。近期雷鸟也发布了 X3 Pro AR 眼镜。不知道实机效果如何，有朋友有测试机的话，可以考虑给我一台试试～
这种能够让 AI 所见即所得的硬件设备，会是接下来的重点方向，也是兵家必争之地。
旅行伴侣 - 深度阅读借着 Deep Research 的功能，如今每次出行，我也都会让几个 AI 帮我整理一份随行阅读文档，了解当地的历史文化。月底准备去挪威，Gemini 整理的这份挪威历史故事文集，就是相当好的读物，像本小册子。为什么不直接读介绍挪威历史的小册子？没有。我搜了很久，就是没有合适的。承接前文说的译本的出版变化，可以自然拓展到，也许未来数字出版行业都会有革命性变化：（除了较新的，）知识就在这里了，出版都会变得千人千面。想读的书，自己就能来出版。
地址在这里，也可以复制粘贴去瞅瞅，这是个几分钟就能「数字出版」的一本小册子：liufeinotes.feishu.cn/docx/TsrSdVcJroRVlyxkdeVcBwSWnFh办事文档撰写：手打模板不存在了AI 来写规整的办事文档，特别擅长，不用多说。未来不用再去搜索各式各样的模板，改来改去，改完再填空。而是提供信息后，很多文书的内容都可以没有瑕疵地生成。再叠加翻译能力，大大省事儿。像我在准备去挪威的签证的时候，需要有一个行程表。而需要参考的信息比较杂，包括我的多段航班、邮轮，所住的城市和酒店，市内和城市间交通，以及旅行景点的信息。我没有管格式，全部都扔给 ChatGPT 完成。几秒钟就得到结果，转给签证代理，反馈是完整可用。
而如果说模板的全面性，的确百度文库更有竞争力。文库的内容能支持完成各式写作。
记录梦境：小趣味自从 ChatGPT o3 能在生图的时候很好地理解 Prompt 之后，我都会让 o3 帮我记录我昨晚做的梦。
有的画的不符合梦境，还能调整修改。这个记录是我个人的小趣味，倒未必是每个人的需求。照片处理：小场景清除游客和做一些定向的修正，o3 目前还是无出其右的水平。像这张图，消除游客后，甚至能让人看到千年之前的水塘是怎么样的：
当然也有问题，远处隐隐可见的小亭（楼阁）也给消除掉了。还有提升空间。未来 AI 修图和 AI 生图也许会有更紧密的联系。会越来越智能。视频生成：讲一个故事现在视频生成的效果，无论国内还是海外，都已经达到可以用来讲故事，制作一个短片的程度了。不过调试和后期处理的成本还是很高。这是我用 Veo 3 做的片段合集：更好的作品可以参考汗青的视频号：音频目前效果最好的是 MiniMax 、NotebookLM 和扣子空间（space.coze.cn）。目前对我而言，更多是把一些文本更顺畅地制作成可以听的内容，在开车和散步的时候听。在播客制作上暂时还替代不了人的真实情绪。大家也可以一试。尤其扣子空间，目前用的是播客圈大家熟悉的主播，杨大壹和咪仔的声音，很亲切。这是根据以上内容生成的一个较短的演示：就整体的生活场景而言，AI 的渗透率也在逐步提升。——总体而言就是这样了，过半年再来看看。希望能有启发。——
题图由 Midjourney 绘制。
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评论列表（4条）
我是发展号的签约作者“巧奕诺”！
希望本篇文章《反刍技巧竞咪21点开挂有挂吗(详细开挂教程)（我日常在用的所有 AI 工具）》能对你有所帮助！
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