四大AI深度对比差距断崖：片面、主观、假深度，许多人上当受骗

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谁没在职场里抓过头发？要做WAIC攻略时，对着密密麻麻的议程表眼晕，想挖点行业干货，翻几十页网页还找不到重点，赶报告到半夜，连个能帮忙整理资料的“帮手”都没有。

这不，有人干脆拉来Kimi、豆包、秘塔、纳米四款AI，测了场“打工搭子选拔赛”。

但测完就有人犯嘀咕，就靠一个展会攻略，能看出真本事吗？说这个“强”那个“弱”，是不是太主观？搜得多、格式花，就算“深度研究”了？

或许有人会说，职场里要用到AI的地方多了去了，一会儿要写竞品分析，一会儿要整理会议纪要，还有时候要做数据可视化，就测一个做WAIC攻略，能看出谁是真打工搭子吗？

万一某个AI做攻略不行，但写报告超厉害呢？不得不说，这个质疑确实有道理。

毕竟“深度研究”的场景本来就多样，比如学生党要做文献综述，市场岗要挖用户画像，运营岗要分析活动数据，不同场景对AI的需求天差地别，有的要快，有的要深，有的要格式灵活。

就像网友说的只选“WAIC攻略”这一个任务，确实没法覆盖所有职场需求，从“全面性”上来说，确实有局限。

但反过来想，网友的要求也很明确，就是测AI的“深度研究”能力。

而WAIC攻略这个任务，正好能精准戳中这个点，要查历史、要找趋势、还要整合信息，相当于把“深度研究”的核心环节都过了一遍。

用同一个任务测试，反而能排除“场景差异”的干扰，更集中地对比出四款AI在“信息搜集广度、整合逻辑、输出质量”上的差别。

比如Kimi的“地毯式搜索”、豆包的“快速响应”，这些特点在单一任务里反而更突出，对大部分想找“研究型搭子”的人来说，其实已经够用。

从另一个角度看，可能有人会觉得，说Kimi强在深度，秘塔弱在准确性，豆包不够深，这标准也太个人化了吧？我要是赶时间，豆包1分钟出攻略，还帮我安排住宿，对我来说就是最强的，要是我做设计，秘塔的可视化界面看着就舒服，那它就是最好的啊！

这话没毛病，因为“打工搭子”的“强”和“弱”，从来就不是绝对的，而是“看需求”的。

其实也并没有“谁绝对更强”的结论，反而“没有哪个AI是完美的，能帮你解决当下问题的，就是好工具”。

“Kimi深但慢”“豆包快但浅”，本质上是在说每个AI的“长板”和“短板”，而不是给它们排“绝对名次”。

比如对经常要写深度报告的人来说，Kimi的“慢”不是缺点，反而“1026个网页”的广度是刚需。

对经常要跑展会、需要快速搞定行程的人来说，豆包的“浅”不是问题，“1分钟出攻略+住宿建议”反而能救急。

我们将这些“长板短板”摆出来，让大家根据自己的需求“对号入座”，而不是把某个AI捧成“万能冠军”，这恰恰是客观的，不是主观的。

毕竟职场里没有“全能搭子”，只有“适合你的搭子”，这场评测其实是帮大家缩小了选择范围，而不是替大家做决定。

或许有人会追问，“Kimi搜了1026个网页，纳米能出PPT和思维导图，这就算深度研究了？会不会只是把网上的信息堆在一起，或者搞点花里胡哨的格式。

就算Kimi的报告再长，要是没有提炼出趋势，不还是没用？这个疑问戳中了“深度研究”的核心，到底是“信息多”算深，还是“有洞察”算深？

确实，现在很多AI的“深度”，其实停留在“信息搜集+整理”的层面，还没到“产生独立洞察”的阶段。

而且纳米“离思想家还有点距离”，Kimi虽然逻辑清晰，但也只是“整理资料”，没有自己的观点，这确实是当前AI的普遍局限。

但我们也不能否定这种“信息整合”的价值，对大部分打工人来说，“深度研究”最头疼的不是“没观点”，而是“找不到信息”“信息太乱”。

当前AI的“深度研究”，更像是“高效的信息管家”，而不是“独立的分析师”。

实际上我们很多人都被骗了，AI只是“能力的延伸”，不是“取代人”，AI帮你搞定信息搜集和整理，你再用自己的经验提炼洞察，这才是“打工搭子”的正确打开方式。

说到底，评测的核心不是“评谁最强”，而是“帮你找对人”。

不管是Kimi的深、豆包的快，还是秘塔的颜值、纳米的实用，只要能解决你的具体问题，就是好搭子，这大概就是最实在的结论了。