打工人、宝妈、学生党都能用上大模型？我们实测了6款国产大模型的实用性｜新视界

  特别是2024年初以来，“长文本”悄然走入大众视野，在众多晦涩技术用词之外，让不少用户眼前一亮。

  今年3月，月之暗面的Kimi智能助手宣布可支持200万字上下文，紧随其后，通义千问免费开放1000万字的长文档处理功能；4月，讯飞星火也可支持长文本、长图文、长语音，甚至还能进行超拟人语音对线日凌晨，OpenAI推出最新旗舰大模型GPT-4o，能够对文本、音频、图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出。

  不过，不论是模型参数，还是长文本能力，都并非以数字取胜。简言之，大模型并非参数越大越好用，文本也并非越长，效果就越好。

  大模型到底好不好用，长文本的价值究竟几何？为了解答这些疑问，凤凰网科技对多款国产大模型进行了实测，横向比较了Kimi、文心一言3.5、通义千问、讯飞星火3.5、智谱清言与商汤商量共6款国产大模型，以日常合同、保险赔付、学习辅导、会议资料整理与日常生活等垂直应用行业为具体案例，呈现6大国产大模型的差异之处。

  起初将长文本概念带火的正是月之暗面，其旗下的Kimi智能助手主打的就是长文本。

  在月之暗面创始人杨植麟看来，通往通用AI（AGI）之路，无损的长上下文将会是一个很关键的基础技术。

  目前，Kimi支持200万字超长无损上下文，其相关负责这个的人说，长文本可进一步帮助打开对AI应用场景的想象力，包括完整代码库分析理解、可自主帮人类完成多步骤复杂任务的智能体Agent、不会遗忘关键信息的终身助理、真正统一架构的多模态模型等。

  当然，理论说明并不直观，既然Kimi号称有超强长文本能力，我们就来横向对比下，以日常合同、保险赔付、日常会议等为例，Kimi与文心一言、通义千问、讯飞星火、商汤商量、智谱清言的差别所在。

  我们在日常生活中有非常多合同使用的场景，而快速阅读字数繁多的合同、整理要点是普遍痛点，我们以房屋租赁合同为例，测试了以上几款产品在处理长文本上的能力。得到的结果如下：

  Kimi的回答详尽且条理清晰，重点信息也做了突出显示，把需要注意的几点一一列举了出来。

  商汤商量分为对话大模型和文档大模型，合同需要发给文档大模型处理，两个模型入口可能对用户来说不是很方便，在处理结果上，商汤大模型给出的回答也较为全面。

  我们以汽车出险赔付为例，参照平安保险机动车商业保险条款，了解事故发生后我们该怎么样做保险理赔。

  Kimi的回答依旧条理清晰，可行性较高，基本上解决了机动车出现事故后该具体如何操作问题。

  讯飞星火的回答同样逻辑清晰，虽没有Kimi的解答那么细，但仍旧全盘列出了现场处理要点以及注意事项。

  通义千问的回答同样有着不错的实用性，基本涵盖了事故发生后有必要进行的操作。

  商汤商量的回答较为全面，依然需要在文档大模型中单独使用，操作上略有不便。

  在具体的应用场景中，长文本除了识别与归纳，最核心的功能，就是生成功能了。这里我们设定需要这些大模型生成一份AI产业报告（2023）。

  在长文本生成方面，Kimi仍旧呈现出了显著的专业性，不仅内容探讨方向更为丰富，且专业内容扎实，实用度高，几乎可直接拿来做报告的初步提纲。

  讯飞星火的文本生成能力同样可圈可点，虽在条理性上略逊Kimi一筹，但展现出了更强的文采能力。

  相比较之下，文心一言的学术性能力就稍逊一筹，产出的内容较为简单、基础，很难直接使用。

  通义千问的回答稍微有一点文不对题，虽然给出了一张封面，但详细的细节内容可用性较弱。

  在长文本生成方面，智谱清言的回答中规中矩，有简单的基础信息，但还是专业度不足。

  在大模型参数已经卷无可卷的当下，慢慢的变多企业正在从细分方向突出重围，以让人们感觉大模型的好用之处。除了前文提及的长文本，多模态也是一个关键的研究方向。

  对于人来说，多模态是一种十分自然的交互模式。但对于计算机来说，多模态却是极其复杂且困难的。

  例如，随着CNN技术的突破，一度带动了人脸识别、视频识别技术的广泛应用，准确率可以远超人类，但该项技术却难以在文本理解方面取得显著的突破。直到2023年，大语言模型掀起了新一轮技术迭代，典型代表如ChatGPT，才使得AIGC再度向前迈进了一步，但以上多项技术突破，仍旧是以单模态见长。

  所以可以认为，当下可处理更多模态信息的如文字、图像、视频、语音等多模态大模型，能更加灵活自如的与人们交流互动，也就更接近真正意义上的AGI。

  4月底讯飞星火3.5的更新，就在努力朝这一方向演进。不久前商汤日日新5.0也刚刚更新，提升的核心指标也包括多模态能力，号称图文感知能力达到全球领先水平。通义千问与文心一言目前也均有多模态模型。Kimi方面，实际上在Sora于今年初惊艳亮相之后，其内部就在推进多模态模型的研发，其联合创始人周昕宇表示，预计2024年会推出多模态模型及产品，但截至目前，相关这类的产品仍未面世，可以说，在多模态能力方面，Kimi已经晚了一步。

  凤凰网科技也就目前已经发布的几款大模型的多模态解决能力，进行了综合实测。

  比如我们上传了一张小米su7发布会的PPT实拍图，让大模型对该页PPT进行重点总结。

  讯飞星火准确的识别出了该张PPT中的重点信息，与此同时，对部分信息进行了推理，在多模态能力上呈现出了部分优势。

  商汤商量识别出了PPT中的主要文字信息，对于图片的识别能力稍逊色了一点点。

  通义千问和商汤的表现相近，整理了图片中的文字内容，但分析和归类能力较弱。

  文心一言涉及了部分推理演绎，不过理解有部分错误，比如将800cltc续航里程和时速搞混了。

  再比如我们在日常生活中有非常多辅导孩子学习的场景，我们截取了一张初中数学题的图片，交给大模型进行识别并给出解题思路。

  商汤商量识别出了文字内容，并进行了解题，但解题思路有误，把长方形的长和宽搞错了，直接给出了错误答案。

  讯飞星火不仅精准的识别出了图片中的文字，并给出了十分精准且正确的解题思路。如果在日常辅导孩子学习的场景下，非常实用。

  通义千问、文心一言和智谱清言的解题思路基本相近，但逻辑上不是特别清晰，对于辅导来说，比较难教给孩子清晰、有逻辑的解题思路。

  同样在图文识别方面，我们上传了2023年世界人工智能大会的议程，希望大模型能帮忙整理一份重点。

  我们上传了2020东京奥运会，乒乓球男单决赛樊振东与马龙对决的视频片段，让大模型为我们整理下视频的核心内容：

  当下，慢慢的变多人开始追求大模型实用与否，尤其是在学习、办公、日常生活等常见场景下的具体应用。

  可以看到，在长文本、长图文与长语音方面，几款国产大模型已经基本上有了显著差异，比如Kimi的确在长文本方面展现出了较强的能力，但遗憾的是，多模态能力的缺失，让Kimi的使用场景有显著的短板。

  此外，加强后的商汤商量、讯飞星火，在多模态上已经比通义千问、文心一言的表现更亮眼一些，尤其是讯飞星火，本就有更强的逻辑推理能力和数学能力，加上多模态能力的提升，除了准确的识别文字，还能对音视频文件做处理，应用场景更为广泛。

  经过长文本识别与生成能力、多模态输入和识别能力、数理能力等几个维度，得出测试结果如下：

  随着大模型的竞争进入新一层，各家已不再盲目追求参数，对于许多人而言，大模型之争，归根结底是要回归可用性，不然就是对算力资源的极大浪费。

  当下，不管是大人辅导小孩学习、打工人整理会议记录、还是学生党整理学习笔记等应用场景，大模型正与人们的生活产生慢慢的变多联系，而告别无意义的内卷，为人们创造更多实用价值，才是大模型技术发展所追求的目标