我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

随着 openai 的新实时搜索功能， ChatGPT 正在将自己定位为传统搜索引擎如 google 的竞争对手。ChatGPT 以其对话式的响应而闻名，能够提供实时的上下文信息而不带广告。

我抓住机会看看 ChatGPT Search 与 Google 长期以来的搜索专业性相比如何。我进行了几次比较，涵盖了速度、准确性、视觉效果和整体用户体验等类别。以下是它们的表现。

问题: “东京的主要旅游景点有哪些？”

Google 的搜索引擎非常快速，结果在毫秒内就能交付。搜索引擎拥有多年的优化经验，并且有专门为高速索引和检索而构建的基础设施，可以立即获得来自多个来源的广泛相关结果。

ChatGPT 的搜索同样快速，并为每个地点生成了更清晰、更用户友好的图像和信息。显然，AI 通过从相关来源提取信息来生成响应，然后以对话的方式分享这些信息。结果感觉更加友好，几乎就像 AI 很高兴我去旅行一样。

使用体验: ChatGPT Search
在以对话且简洁的方式提供有价值的快速响应方面领先。

问题: “解释气候变化和全球变暖之间的区别。”

Google 的响应来自 Gemini，概述了气候变化和全球变暖，并将其包裹在一个简短的段落中。从那里，我可以向下滚动并搜索一些来自 NASA、USGS.gov 甚至 Quora 的链接。显然，算法优先考虑流行和权威的来源，但它也是以广告驱动的，这意味着顶部结果有时包括我看到的来自联合利华的赞助内容。此外，对于复杂的主题，我发现自己需要浏览多个链接才能拼凑出完整的答案。

ChatGPT 提供了直接的答案，从网络中提取经过验证的信息，然后添加了一个可点击的「来源」图标。这个功能减少了我在 Google 搜索中从多个网站收集信息的时间。在这个搜索和其他搜索中，ChatGPT 的总结对于一般查询甚至更详细的主题都是准确的，其设计允许更干净、更加集中的体验。（不过，请记住，广告可能会在未来出现。）

使用体验: ChatGPT Search
在便捷和准确的直接答案方面赢得了这一轮。

问题: 苹果目前的股价是多少？最近有什么新闻更新？

Google 实际上没有给我一个立即的答案。相反，我得到了一个指向 Yahoo Finance 的链接，我可以点击并希望自己找到答案。

ChatGPT 在毫秒内，答案就在我眼前。我还得到了关于苹果的新闻和更新，当然，还有来源。ChatGPT Search 真是令人耳目一新。我得到了问题的答案，而不需要四处寻找细节。通过将答案直接呈现在我面前，我节省了时间，而不需要再点击几次。显然，对于实时的股票 或天气更新，ChatGPT 提供了可比的准确性，甚至在深度上超过了 Google 庞大的视觉数据库。

使用体验: ChatGPT Search
继续以其策划的实时直接答案给我留下深刻印象，显示出未来更新的潜力。

问题: 给我展示社交媒体对心理健康影响的最新研究。

Google 提供了如此多不同的答案，我甚至不知道该从哪里开始。从 Gemini 的响应到侧边栏，再到下面的链接结果，整个体验极其杂乱——这是我在使用 ChatGPT Search 时从未注意到的。此外，Google 的广告模式意味着用户数据通常被用来提供个性化广告。虽然 Google 有广泛的隐私政策和设置，但其广告驱动的方法可能导致不总是优先考虑用户隐私的定向内容。

ChatGPT 再次，ChatGPT 搜索提供了一个更清晰的界面，没有推广内容。对于这种个人化的搜索，额外的隐私关注方式让我非常感激。作为一个希望在搜索过程中不被广告定向的用户，这种方式对我来说更具吸引力——或者在之后。

使用体验: ChatGPT Search
在考虑隐私和负责任的内容使用方面领先。对于敏感搜索，不被广告定向是一个巨大的优势。

问题: 什么是我客厅里最好的电视？

Google 我说的就是我说的，Google。在纠正我输入「What's」而不是「What is」后，Google 给我回应了一些链接，所有这些链接都是赞助的，我需要点击才能找到电视。在得到这个回应后，我感觉我需要再次问它以帮助缩小范围。然而，在赞助链接下，还有来自内容发布者的链接。

ChatGPT 为我缩小了范围，包含了图像，并给出了我想要的答案。AI 确实感觉像是一个朋友，提供有价值的信息。每个电视图像旁边都有一段介绍，提供关于每个电视的信息。与 Google 相比，这种设计感觉更加干净和简洁。此外，对话格式直观，我可以滚动浏览推荐，而不需要像在 Google 搜索中那样需要浏览多个链接。

使用体验: ChatGPT Search
提供了一个令人耳目一新的体验，直接回答和具体示例。

问题: 谁在民调中领先？

Google 的结果包括有关选举的新闻故事。我希望通过这个问题获得关于今天总统选举民调中谁领先的直接结果。我不得不挖掘新闻故事才能找到答案。

ChatGPT 给了我我想要的结果，直接提供了事实。选举新闻无处不在，所以我不需要阅读更多的新闻故事。ChatGPT 给了我一个直接的答案。

使用体验: ChatGPT Search
提供了没有繁琐的实时答案。

问题: 洋基队在世界大赛中是如何崩溃的？

Google 的第一个结果是从《纽约时报》关于该主题的故事中提取的引用。这是一个快速的响应和直接的答案。然而，它让我感觉我没有得到完整的故事。

ChatGPT 提供了更全面的回应，从更多来源提取信息，但仍然感觉干净简洁。我得到了洋基队彻底失败的完整画面。

使用体验: ChatGPT Search
再次提供了我所寻找的实时答案，并增加了确认我获得所有信息的全面性。

ChatGPT 和 Google 在不同领域都表现出色，但它们满足的需求略有不同。如果你在寻找全面的搜索结果，拥有大量来源和视觉效果，Google 仍然是强者。

然而，如果你的优先事项是清晰、无广告、对话式的响应以及内置的实时更新，ChatGPT 提供了一种流畅、用户友好的体验，可能很快就会成为日常查询的主流。

ChatGPT Search 提供的无杂乱答案以及支持它们的来源是全面且可靠的。我对 ChatGPT 的答案更有信心，因为它们简洁且没有广告商的支持。结果感觉就像是专为我准备的。在杂乱的网络中，ChatGPT 就像一个乐于助人的朋友，我喜欢这种感觉。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

openai 推出了一款叫做 Canvas 的新工具，用来帮助用户更好地与 chatgpt 协作写作和编程。

写作的快捷方式包括：

编程的快捷键包括：

模型功能

详细介绍：https://openai.com/index/introducing-canvas/

你是 ChatGPT，由 OpenAI 训练的大型语言模型。

JAILBREAK PROMPTS FOR LIBERATING ai MODELS. Contribute to elder-plinius/L1B3RT45 development by creating an account on github.

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

chatgpt 之前让许多人惊艳的「进阶语音模式」功能，今天开始陆续针对 Plus 与 Team 用户推出。这个模式最大的特色，就是可以用更加自然〔接近于真的跟一个人聊天〕的对话方式，让用户通过语音与 ai 进行交流。

相较于旧版的功能，新的语音交谈过程更加流畅、AI 反应迅速、接话过程几乎没有等待，也能随时打断 AI、插入新话题，除了可以支持多国语言在同一个对话中自由切换外，还能让 AI 模仿或调整各种对话风格等等。

那时候在 openai 推出的官方视频中，这个 AI 进阶语音不只是更自然流畅而已，他还可以结合看的功能〔摄影镜头〕来回答用户问题，或是在语音中识别出用户的情感而提供对应的回应，这些跟原本拟人化的语音结合在一起，效果确实令人惊艳。

不过目前的「进阶语音模式」功能，似乎还没有当时视频中「完成体」的样子，在我实际的测试中，目前的〔2024/9/25〕的「进阶语音模式」有下面这些特点与限制：

我测试了几个 ChatGPT「进阶语音模式」的应用情境，下面跟大家分享「纯心得」，之所以叫做纯心得，就是因为我没有时间录制成视频再剪辑，所以真实过程其实是手机 app 上的语音对话，但我就用事后图文的结果来说明。

首先，我之前就尝试过，利用跟 ChatGPT 进行一来一往的语音对话，一起构思一个企划案、文章草稿，例如，请 ChatGPT 假装成一个采访者，采访我对某个主题的想法，引导我把想法说出来，最后我就可以把这些内容转换成报告或文章。

旧版本的时候，其实我就已经觉得满好用的，只是那时候 ChatGPT 的每一次回应「要等很久」，所以对话过程相对生硬很多。

但使用新版的「进阶语音」模式，整个对话讨论过程完全不需要等待，AI 几乎都可以立即回应、接话，而当我发现 AI 说的东西走偏时，我也可以立即打断他，重新拉回主题。

最大的改变就是整个过程会更迅速，更节省时间，而脑中的想法可以更顺畅地说出，更有头脑风暴的感觉。

我喜欢用这种来回对话的方式，把很多想法激发出来。

经过完整的语音讨论后，请 AI 统整前面的讨论，整理成报告、文章的草稿。

不过，最后这一段我用的是文字的指令，当我这样做之后，这个聊天室就不能再进入进阶语音模式了。

其实现在有很多 App 可以做类似的事情，无论是真人还是 AI，有一个在线家教，通过语音来教我们学习一些事情。

于是我试试看让 ChatGPT 通过「进阶语音模式」，当一个冥想教练。

首先，我先试试看在对话中让他调整语调。〔毕竟冥想教练的语调应该更缓和、舒服一点〕

然后我请他当一个冥想教练，通过进阶语音模式，引导我进行深呼吸的练习，或是引导我做大脑放松，效果还可以，这看起来也是一个适合 ChatGPT「进阶语音模式」做的事情。

当然，在这种特别需要情感的情况下，AI 的声调听起来还是比真人的语调生硬一点点。

或者，我也请 ChatGPT 通过「进阶语音模式」当一个英文家教，带我练习口说。

相较于旧版本，因为现在对话过程更流畅，所以更有面对面家教的感觉。例如我先跟他说明想要学习的背景，通过讨论，我们决定一起来练习旅行中的英文。接着 AI 提示我可以先练习餐厅中使用的英文，于是他先说几句如何点餐的用语，然后要求我照着念一次，并且会给我即时回馈。

这部分的过程非常顺畅也满有用的，而且可以通过对话随时调整成自己想要学习的内容，比很多固定的英文学习 App 更好用。

我也尝试看看把这样的「进阶语音」当作翻译工具来使用看看，以后如果有旅行、会议场合，可否帮我更快速、流畅的翻译双方沟通的内容呢？

首先，我进入语音对话后，先做一些设置，请 ChatGPT 充当即时口译的角色，并告诉他听到什么语言时，要口译成什么语言。

然后我说了一段中文，他很顺畅地直接翻译成正确的日文内容，当然，是用说的说出来。

然后我尝试在不同的语言之间切换，ChatGPT 的 AI 语音都可以即时口译成我需要的另一种语言。

而且当使用台语〔闽南语〕沟通时，ChatGPT 的 AI 语音也能听得懂，并且也会用台语回答。

整体来说，昨天初步测试，上述几个应用情境，对我来说就可以生成很大帮助：

使用 ChatGPT Plus 或 Team 版本的用户，值得试试看。

没有任何预警，openai 突然发布了 OpenAI o1 系列模型。按照官方技术博客说法，o1 在推理能力上代表了当前人工智能最强的推理水平。

OpenAI CEO Sam Altman 表示：「OpenAI o1 是一个新范式的开始：可以进行通用复杂推理的 ai。」

在复杂推理任务上，这款新模型是一次重要突破，代表了 AI 能力的新水平。基于此，OpenAI 选择将此系列重新命名为 OpenAI o1，并从头开始计数。

不知道这是否意味着，GPT-5 这个命名也不会出现了。

简单总结新模型的特点：

现在，该模型已经全量推送，你可以通过 chatgpt 网页端或者 API 进行访问。

其中 o1-preview 还是预览版，OpenAI 还会继续更新开发下一版本。目前使用有一定次数限制，o1-preview 每周 30 条消息，o1-mini 每周 50 条。

和传闻中的「草莓」一样，这些新的 AI 模型能够推理复杂任务，并解决科学、编码和数学领域中比以往更为困难的问题。官方表示，如果你需要解决科学、编码、数学等领域的复杂问题，那么这些增强的推理功能将尤为有用。

例如，医疗研究人员可以用它注释细胞测序数据，物理学家可以用它生成复杂的量子光学公式，开发人员可以用它构建并执行多步骤的工作流程。

此外，OpenAI o1 系列擅长生成和调试复杂代码。

为了给开发人员提供更高效的解决方案，OpenAI 还发布了一款更快、更便宜的推理模型 OpenAI o1-mini，尤其擅长编码。

作为较小版本，o1-mini 的成本比 o1-preview 低 80%，是一个功能强大且高效的模型，适用于需要推理但不需要广泛世界知识的应用场景。

在具体训练过程中，OpenAI 会训练这些模型在回答问题之前深入思考。o1 在回答问题前会产生一个内部的思维链，这使得它能够进行更深入的推理。

通过训练，OpenAI o1 模型能够学会完善自己的思维方式，并且随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）而持续提高。

OpenAI 研究员 @yubai01 也点出了 01 的训练路线：

我们使用 RL 来训练一个更强大的推理模型。很高兴能成为这段旅程的一部分，而且要走很长一段路！

据介绍，在测试中，这款模型在物理、化学和生物等任务中表现得如同博士生，尤其是在数学和编码领域表现突出。

在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格考试中，GPT-4o 只解决了 13% 的问题，而推理模型得分高达 83%。在 Codeforces 编程竞赛中，它的表现进入了前 89% 的队列。

不过，和传闻的爆料一样，作为一个早期版本，该模型还不具备一些 ChatGPT 的常用功能，比如网页浏览和上传文件或图像等多模态能力。

相比之下，GPT-4o 反而会更加胜任许多常见的应用场景。

为了确保新模型的安全，OpenAI 提出了一种新的安全训练方法。

在最严苛的「越狱」测试中，GPT-4o 得分为 22（满分 100），而 o1-preview 模型得分为 84，在安全性方面堪称遥遥领先。

从下周开始，ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户也可以访问这两款模型。符合条件的开发人员现在可以通过 API 使用这两款模型，每分钟速率也有所限制。

在这里划个重点，OpenAI 表示，未来将向所有 ChatGPT 免费用户提供 o1-mini 的访问权限。不过，大概率也会在次数上有所限制。

关于新模型 o1 更多细节，我们很快将在更详细的体验后与大家分享。如果你有感兴趣的问题，欢迎在留言区告诉我们。

官方也放出了更多 OpenAI o1 的更多演示视频。

比如使用 OpenAI o1 来编写一个找松鼠的网页游戏。这个游戏的目标是控制一只考拉躲避不断增加的草莓，并在 3 秒后找到出现的松鼠。

与传统的经典游戏如贪吃蛇不同，这类游戏的逻辑相对复杂，更考验 OpenAI o1 的逻辑推理能力。

又或者，OpenAI o1 已经开始能通过推理，解决一些简单的物理问题，

演示列举了一个例子，一颗小草莓被放在一个普通的杯子里，杯子倒扣在桌子上，然后杯子被拿起，询问草莓会在哪里，并要求解释推理过程。这表明模型能够理解物体在不同物理状态下的位置变化。

落地到具体的应用中，OpenAI o1 还能成为医生的得力助手，比如帮助医生整理总结的病例信息，甚至辅助诊断一些疑难杂症。

热衷于将 AI 与科学相结合的量子物理学家马里奥•克莱恩（Mario Krenn）也向 OpenAI 的 o1 模型提出一个关于特定的量子算符应用的问题，结果，OpenAI o1 也轻松拿捏。

「Strawberry」里有多少个「r」，GPT-4o 会回答错误，但却难不倒 OpenAI o1，这一点值得好评

不过，经过实测，OpenAI o1 依然无法解决「9.11 和 9.8 哪个大」的经典难题，严重扣分。

对于 OpenAI o1 的到来，英伟达具身智能负责人 Jim Fan 表示：

我们终于看到了推理时间扩展的范式被推广并投入生产。正如萨顿（强化学习教父）在《苦涩的教训》中所说，只有两种技术可以无限制地与计算规模化：

学习和搜索。是时候将重点转向后者了。

在他看来，大模型中的很多参数是用来记忆事实的，这的确有助于在问答的基准测试「刷分」，但如果将逻辑推理能力与知识（事实记忆）分开，使用一个小的「推理核心」来调用工具，如浏览器和代码验证器，这样可以减少预训练的计算量。

Jim Fan 也点出了 OpenAI o1 最强大的优势所在，即 o1 模型可以轻松成为数据飞轮的一部分。

简单来说，如果模型给出了正确的答案，那么整个搜索过程就可以变成一个包含正负奖励的训练数据集。这样的数据集可以用来训练未来的模型版本，并且随着生成的训练数据越来越精细，模型的表现也会不断改善。好一个通过自己博弈，实现自己训练自己的内循环。

不过网友的实测中也发现了一些问题，比如回复的时间长了不少，虽然花了更长时间思考，但在一些问题上也会出现答非所问输出不全等问题。

赛博禅心猜测，这次的 o1 有可能是 GPT-4o 在进行一些微调/对齐后的 agent，整体远低于预期，

Sam Altman 也承认 o1 仍然有缺陷，存在局限，在第一次使用时更令人印象深刻，而在你花更多时间使用后就没那么好了。

尽管如此，OpenAI o1 模型在整体的表现上还是可圈可点。

现在，OpenAI o1 模型的发布堪称下半年 AI 模型大战的导火索，如无意外，接下来，其他 AI 公司也不会藏着掖着了。

没错，我点的就是 Anthropic、Meta AI、xAI 等老对手、以及一些潜在深处的 AI 黑马。

并且，从 GPT-4 发布至今，OpenAI 每一次模型发布的最深层意义并不在于性能的强大，而是提供了一种技术路线的标杆，从而带领人们往未知的深水区迈进。

GPT-4 如此，OpenAI o1 也希望如此。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

openai 今天发布「 ChatGPT o1-preview」，是会尝试主动思考的 ai 语言模型，chatgpt Plus 订阅用户现在就可使用。

根据 OpenAI 的说法：「我们训练这些模型〔ChatGPT o1-preview〕在回应前花更多时间思考问题，就像人类一样。通过训练，它们学会精炼思考过程、尝试不同策略，并能察觉自己的错误。」「如果您正在解决科学、程序设计、数学和相关领域的复杂问题，这些增强的推理能力可能特别有用。」

我自己在讲 ChatGPT 提升工作效率的相关课程时，常常强调一个设计指令的重点：「如果我们写 AI 指令〔 prompt、提示语〕时，可以让 AI 写出自己在想什么、怎么处理任务，通常生成的内容结果会相对更好。」

从用户端的角度来看「ChatGPT o1-preview」，就是在 AI 生成内容前，会先展开一步一步的思考流程，它可能会选择思考的策略与切入点，有时会提出一些批判思考，也会更仔细的分析资料细节来做深入处理。

在这个过程中，「ChatGPT o1-preview」生成内容的速度其实比 GPT-4o 要慢上不少，可能需要 30~60 秒的思考时间〔或者更久〕，才会开始一步一步的生成内容。

也因为这样的「思考」过程需要耗费更多运算资源，所以即使是 ChatGPT Plus 用户，在使用「ChatGPT o1-preview」时也有一些限制：

也就是说，目前「ChatGPT o1-preview」比较像是「GPT-4o」的辅助，在进行一些需要深入分析资料、产出有逻辑结果的任务，或者像是科学、数学、程序代码相关领域时，可以运用。

今天这篇文章，我就从自己日常惯用的几个 AI 辅助需求：翻译、摘要、企划思考、文案，以及有时用代码写个小工具的角度，以实际案例测试看看，「ChatGPT o1-preview」的效果如何，并和「GPT-4o」同样指令下的结果作比较。

当然，如果能从科学、数学与代码的角度来验证更好，不过从我个人常用角度出发，也想验证看看 ChatGPT o1-preview 是否能满足我的日常工作需求，也提供大家参考。

下面，先提供大家下面测试案例的快速心得比较表格。

翻译结果更简洁有力，文句白话流畅。

用语更符合台湾惯用词汇。

在「白话流畅度」与「专业用语」间平衡得更好。

翻译结果相对较弱，文句不如 o1-preview 流畅。

能计算分数并回馈对错。

无需修改即可使用。

需要多次反复调整才能达到可用程度。

提供具体、逻辑分明的建议步骤和文章架构。

深入分析资料细节。

缺乏深入的分析和明确的建议。

能整理出详细的步骤和操作要点。

细节完整程度略有不足。

缺乏社交贴文所需的流畅性和吸引力。

更注重安全性和准确性，避免使用版权材料。

可能在细节上不够精准。

首先来试试看翻译〔英翻中〕，我通常会用下面指令来要求 ChatGPT 翻译文章：「把下面这篇 XXX 主题的文章，翻译成中文，请一段一段翻译，尽量在维持原文语意，主题风格的情况下，让上下文的语句更自然通顺，遇到专有名词时附注英文原文，并在第一遍基本翻译后，用台湾惯用词汇与语气进行最后修饰。」

下图「左方」，是「ChatGPT o1-preview」翻译的结果。下图「右方」，是「GPT-4o」翻译的结果。

结论是，「ChatGPT o1-preview」花了 57 秒完成一整篇文章的翻译〔文章是 OpenAI「ChatGPT o1-preview」官方公告〕，但是翻译的结果比「GPT-4o」优异不少。

例如，大多数时候，「ChatGPT o1-preview」翻译的文句更加简洁有力〔相对「GPT-4o」〕，可以在许多段落看到这样的差别。

「ChatGPT o1-preview」翻译的结果也更白话，相对流畅，用语更符合我指定的中文用语。

「ChatGPT o1-preview」在「白话的流畅度」与「专业用语」之间也相对更能拿捏得当，会让人更容易看懂，但又保持专业用语的明确性。

我让「ChatGPT o1-preview」测试直接写一个九九乘法表小工具。o1 同样会先思考撰写工具的逻辑，然后才开始写出程序代码。

我提供的指令是：「我的小孩正在练习记忆数学的 99 乘法表 ，你可以设计一个协助她练习的小游戏吗？

请一步一步分析，从简单的 2 与 5 的乘法表开始，然后练习 3、4、6、7、8、9 的乘法表，根据每一个乘法表设计一个记忆游戏，游戏一开始可以选择要练习哪一个乘法表，进入后可以随机考验该乘法表的熟练度，最好设计有游戏机制。」

下面是 ChatGPT o1-preview 第一次生成的 99 乘法表小游戏，我没有做任何的修改，但是正确性、界面美化、操作流畅度都已经达到可用的程度，还会计算分数与回馈对错。

下面是旧版 GPT-4o 第一次生成的小游戏，基本界面可操作，但有一些明显错误〔如下图〕，可能还需要多几次的反复问答，才能调整正确。

我也很常跟 ChatGPT 一起讨论沟通企划案，下面是新旧版本生成的结果比较。

我提供了许多参考资料，请 AI 帮我做产品的企划报告。

「ChatGPT o1-preview」在生成过程中，会主动做一些反向思考，与探索不同的报告呈现方式，并且提供一些具体的、逻辑分明的建议步骤，这些不一定有出现在我的指令中。

下面是 ChatGPT o1-preview 生成的版本，我举出其中一部分，它提出了一个撰写初稿的建议方案，并指出了一些明确的试写步骤、文章架构方向。

下面是 GPT-4o 类似段落的版本，虽然也提出了撰写初稿的建议，但整体的说明就比较一般，少了一些明确的、深入的分析与建议。

我也测试了用两个版本去摘要同一篇文章。

下面是 ChatGPT o1-preview 的版本，可以看到文章细节整理得更深入、完整、有条理。

下面是 GPT-4o 版本摘要的结果，基本架构也相似，但细节的完整程度就有一点落差。

不过，ChatGPT o1-preview 也有他不擅长的内容，目前看起来它撰写流畅文案的效果，反而没有 GPT-4o 好〔现在写文案相对效果最好的可能是 Claude 3.5 Sonnet 〕。

下面我请 AI 根据参考资料写出社交贴文上的文案。

ChatGPT o1-preview 版本，AI 会思考撰写过程，撰写时会进行更多安全性、准确性的思考，例如避免使用版权材料。

但是多次尝试后，发现 ChatGPT o1-preview 版本目前的结果，比较像是把参考资料更有结构、更有逻辑的分析整理，不太像是社交贴文。

相较之下， GPT 4o 的版本，可能细节没有那么精准，但文案比较流畅。〔如下图〕

以上就是我的初步测试案例与心得，提供大家参考。

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

8 月 21 日，硅谷知名投资机构 a16z，根据近半年的数据，选出了前 100 名 ai 应用。

大多数人在使用哪些 AI 产品？哪些类别更受欢迎？用户会坚持使用哪些 AI 产品，而不是转瞬即忘？接下来，我们一起来看看。

这已经是 a16z 第三次发布 AI 百强榜单了，第一次是 2023 年 9 月，第二次是 2024 年 3 月，半年一更，频率稳定。

a16z 的评选方法是，基于 Similarweb、Sensor Tower 的数据，每 6 个月排一次名，榜单分成 2 部分：

▲网页端前 50

▲移动端前 50

网页端和移动端的 TOP10 里，美图秀秀国际版 Meitu 属于国产，靠粘土滤镜爆红的 Remini 最开始也是出海产品，后被一家意大利公司收购。

接下来我们分门别类地谈谈，首先是通用型 AI 助手。

第三次了，ChatGPT 还是遥遥领先，在网页和移动端都拿下第一，绝对的 killer app。

与此同时，ChatGPT 不如对手们增长势头猛烈。谁才是最好的 AI 助理，尚且没有定论。

▲增长指数

黄仁勋爱用的 AI 搜索 Perplexity 在网页端排名第三，并首次入围移动端榜单，正好排在第 50 名，差点名落孙山。

Perplexity 超过 7 分钟的用户平均停留时间，甚至略胜于 ChatGPT。

比起 google 等传统搜索，Perplexity 直接提供简洁、实时、相对准确、可以引用信息来源的答案。数据说明，AI 搜索的形式在一定程度上走通了。

OpenAI 的 Sam Altman 也对这种形式保持认可，然而，OpenAI 的 AI 搜索 SearchGPT 还在小范围地内测，用户比 CEO 更着急。

和 ChatGPT 定位最像、竞争更直接的产品是 Claude，来自前 OpenAI 员工创立的 Anthropic。这次，Claude 的排名有所提升，在网页端排名第四，好过上个榜单的第十。

今年 6 月，Claude 推出的新功能 Artifacts 突破了聊天窗口的限制，可以实现实时可视化、互动编程等，拓展了用户与 Claude 交互的方式，好评不少。

▲Artifacts

除了早已功成名就的一代目，通用助手的赛道也有一些后起之秀。

字节跳动这次一次性上榜了五个产品：教育应用 Gauth、开发平台 Coze、通用助手豆包、豆包英文版 Cici、照片和视频编辑工具 Hypic。

除了 Hypic，其他都是首次出现在榜单，其中，豆包移动端第 26 名、网页端第 47 名，Cici 也在移动端排到第 34 名。

豆包的功能发展得很全面，并且多端覆盖，使用门槛又低，日常场景够用，所以有这么大的用户量，也在情理之中。论做产品和商业化，还得看字节。

另外，AI 助手 Luzia 首次上榜移动端，一来就是第 25 名。

你可能没有听说过这款产品，它主要服务西班牙语环境，全球拥有 4500 万名用户。最初，Luzia 作为 WhatsApp 的聊天机器人出道，但 2023 年 12 月有了独立的 app。

除了什么都能聊的通用助手，消费者对于 AI 还有哪些垂直的、特别的需求？

一个重要的趋势是，大家都在用 AI 搞创作，并且创作的形式越来越丰富了。

a16z 的网页端榜单里，52% 的公司支持图像、视频、音乐、语音等的内容生成和编辑。

其中包括 7 家新上榜的公司，排名还不低，视频生成工具 Luma 排在第 14 名，音乐生成工具 Udio 排在第 33 名。

和 Udio 同一个赛道、被称为音乐界 ChatGPT 的 Suno，存在感更是暴涨，从今年 3 月的第 36 名，上升到今年 8 月的第 5 名。

榜单和榜单的纵向比较也很有意思，之前的榜单里，大多数内容生成工具围绕图像。

但现在，图像生成的占比降到了 41%，只有一个图片生成工具（SeaArt）首次上榜，视频生成工具出现了三个新面孔（Luma、Viggle 和 Vidnoz）。

▲网络端新增产品

Udio 上线于今年 4 月，6 月则是 AI 视频工具爆发的一月，快手可灵、Dream Machine 的 Luma AI、Runway 的 Gen-3 Alpha 接二连三发布。

可以看到，不过半年，AI 在音乐和视频上的输出质量，都卷出了成绩。

至于移动端，最常见的创作形式是编辑图像、视频。相关工具占到榜单的 22%，是移动端的第二大产品类别。

▲Adobe Express

虽然也有初创公司涌现，但排名更高的，是那些在生成式 AI 浪潮里转型、推出更多玩法的传统创意公司。

其中有我们比较熟悉的名字，美图秀秀国际版 Meitu 在第 9 名，字节跳动旗下的照片和视频编辑器、醒图国际版 Hypic，位列第 19 名。

另外，韩国互联网巨擘 Naver 旗下的相机应用 SNOW 第 30 名，内置了 Adobe Firefly 生成式 AI 的 Adobe Express 第 35 名。

之前 washingtonpost 做过一个调查：人们会和聊天机器人说什么？他们分析了数千次对话发现，第一是搞黄色，第二是完成家庭作业。

最近也有一款很火的 P 肌肉应用 Gigabody，让你提前看看增肌之后的模样。它会产出很多照骗，也会打击健身人群的自信心，因为很可能练了半天，还不如 Gigabody。

举出这两个例子，是为了佐证 a16z 的结论。

a16z 移动和网页端的榜单，都出现了一个很有意思的新类别：美学和约会。

其中包括三个新入围移动端榜单的工具：LooksMax AI（第 43 名）、Umax（第 44 名）和 RIZZ（第 49 名）。

▲移动端新增产品

LooksMax 和 Umax 采集用户的照片并评分，然后给出建议，提升你的魅力。Umax 甚至会给出一个「满分模板」，也就是 AI 眼里你的完美模样。

LooksMax 不仅照顾到了颜控的看脸需求，也会分析用户声音的吸引力。

但它们的用户规模并不大，LooksMax 超过 200 万，Umax 在 100 万左右。

可能和这个赛道太卷有关，上网随便搜搜能够找到大量身体美颜滤镜，减肥、增肌、健身、变胖、换衣服，AI 都能帮忙，我们不再需要在 B 站学习复杂的 PS 教程。

但这些应用的套路又都很类似，靠订阅赚钱，能赚多少是多少，Umax 每周收费 4.99 美元，LooksMax 每周收费 3.99 美元。

如果说 LooksMax 和 Umax 是认识更多发展对象的敲门砖，下一步就该用 RIZZ 了。

笨嘴拙舌的用户，可以用它提升回复约会 app 消息的水平。上传对话截图、个人资料等，RIZZ 都可以教你说些高情商表达。

古代的邹忌问身边人「吾与徐公孰美」，童话里的皇后问魔镜谁是世界上最好看的人，现在的人们则在问 AI：我怎么变得更帅、更漂亮、更有魅力，怎么不算一种科技与狠活呢？

食色性也，情感关系未必在人和人之间，也可以是人机。这次，AI 伴侣应用 Character.AI 排在移动端的第十，上次是第十六。

其实，上榜的还有一些尺度更大的 AI 伴侣应用，包括 Janitor、SpicyChat、candy.ai、Crushon 等，但 a16z 没有特别强调出来。

拿 a16z 今年 8 月的榜单和今年 3 月相比，近 30% 的公司是新公司。

如果再拿今年 3 月和去年 9 月的榜单相比，那么这个数字是 40%。

可见 AI 产品竞争之激烈和残酷，新一代 AI 原生产品和公司的发展速度，前所未有地快。

下一个爆款的 AI 产品，可能会是什么？答案或许在社交产品 Discord 出现。

a16z 发现，Discord 的流量，能够体现一个产品有没有潜力，尤其在内容生成方面。

Discord 的好处是，提供了服务器和交流社区，开发者无需构建完整的前端产品，所以它很适合作为一个沙盒，用来验证 PMF（产品与市场契合度）。

很多产品都是从 Discord 起步，构建社区，测试功能，积累用户，然后才有自己的独立网站，比如 Suno 和 midjourney。

时至今日，Midjourney 还是所有 Discord 服务器邀请流量的第一名。

▲ 在 Discord 受欢迎的 AI 公司

截至 7 月，10 家 AI 公司在所有 Discord 服务器邀请流量中排名前 100，与 1 月相比，其中一半是新秀。

AI 继续发展下去，未来可能连 app 的概念都会消失，人手一个 agent，AI 主动帮我们解决需求，但现在，我们还是从被用户选择的 app 中，一窥 AI 的可用性如何被定义。

常言道「不要创造需求」，产品的成功不在于通过广告等人为方式制造需求和虚假繁荣，而是找到并满足已经存在的、真实的需求。

AI 也是这样，融资、刷屏、炒作之后，依然是沉默的大多数，做出最诚实也最落地的投票。其中，有没有你正在使用并欣赏的产品呢？

We crunched the data to find out: Which gen AI apps are people actually using? And which are they returning to, versus dabbling and dropping?

2024 年 3 月：

Thousands of new AI-native companies are vying for attention. We crunched the data to find out: Which generative AI products are people actually using?

2023 年 9 月：
https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/

我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。

经过了一年的时间，Claude 从 2.0 版陆续升级到 3.5 Sonnet 版本〔2024/6〕，在 Claude 3.5 Sonnet 中推出了几个显而易见的改进：

你只要免费注册登入一个「 Claude 」账户，就能开始使用最新的 Claude 3.5 Sonnet 模型，然后别忘了进入「Artifacts」功能，试试看直接在对话中生成你需要的网页小工具、小游戏，乃至于简单的 PPT。

下面我会实际测试这些成果，并且与 chatgpt 制作出来的版本做对比，提供有兴趣的朋友参考。

我用下面这个共同指令，来测试看看 Claude 3.5 与 ChatGPT-4o 是否可以「直接」做出可用的乱序抽签网页小工具。

让我先来试试看 Claude 3.5 Sonnet 结合「Artifacts」的效果。直接输入上面的指令，Claude 就会分析我的需求，开始撰写源码，并立即生成可以预览、互动的 HTML 文件，而右边窗口可以直接进行操作。

看起来 Claude 3.5 Sonnet 只要简单的指令，就能很好的理解我的需求，并且可以自己设计需要的架构与源码，我并没有讲得太细，实际呈现出来的效果都是 Claude 3.5 Sonnet 自己分析出来的。

接着我们试试看 ChatGPT GPT-4o 做出来的成果如何？用同样的指令，ChatGPT 也可以根据我的需求自行分析网页需要的架构、逻辑，然后自行写出源码。

不过，ChatGPT 目前没办法像 Claude 那样在右方直接预览成果。

所以我请 ChatGPT 直接打包成 HTML 文件让我下载。

下载后，下面是 ChatGPT 制作出来的版本。界面与操作也很不错，并且自己加上了一个可以设置数字范围的额外字段。

和 Claude 3.5 Sonnet 版本对比，你觉得哪一个比较好呢？

接着，我测试了设计贪吃蛇网页小游戏，用下面的指令，直接套用在 Claude 和 ChatGPT 上。

把指令输入 Claude 3.5 Sonnet，同样的，AI 自动分析需要的架构、逻辑，一次问答，就生成出右方一个可以操作互动的贪吃蛇小游戏。

游戏中可以用键盘控制方向，有吃球长大的效果，也有失败的机制，是一个可玩的小游戏。

同样的指令输入 ChatGPT GPT-4o，ChatGPT 这次写出一串很长很长的源码，我同样请其直接打包成 HTML 文件给我，同样是一次生成，中间没有经过任何修改。

下面是 ChatGPT 制作出来的贪吃蛇小游戏，多出了一个「控制游戏快慢」的功能，而其他部分则和 Claude 的效果一样。

从前面两个实际测试案例来看， Claude 3.5 和 ChatGPT-4o 都能「一次生成」上述的网页小工具、小游戏，他们都会完整的分析我的需求，AI 自行进行需要的设计逻辑分析，然后自动写出完整的源码。

不过 Claude 3.5 Sonnet 多出了一个 Artifacts 功能，可以直接在右方预览效果，确实看起来很方便，如果要进一步修改，也会更加简单。

例如，我下面尝试让 Claude 3.5 Sonnet 制作 PPT，我先提供一些资料，请 AI 设计大纲并产出 PPT，Claude 3.5 Sonnet 就制作出一个可以在右方预览的版本，而且是真的可以翻页。

但我想调整风格，所以我上传一张风格图片，请 Claude 3.5 Sonnet 分析，并据此改变 PPT 风格，没想到效果居然非常好！〔如下图〕

看起来「 Claude 3.5 Sonnet」结合 Artifacts，确实值得要对源码、网页、文件有需求的朋友试试看。