豆包、ChatGPT、Gemini 同台 PK，谁才是博物馆最强逛展搭子？

最近，浦东美术馆突然闯进了个 AI 「显眼包」。

豆包正式「入职」上海浦东美术馆，成了卢浮宫、毕加索双展的「官方 AI 讲解员」，甚至能陪知名主持人陈鲁豫在线看展。

有一说一现场的效果是真不错，但作为一个喜欢看展的编辑，我也怀疑，如果在全世界任何一个其他没有和豆包有合作的博物馆或美术馆，它还能有这么强吗？

为了探出目前 AI 看展的真正实力，APPSO 决定拉来 ChatGPT 和 Gemini 和豆包同台竞技，而且咱就不测浦东美术馆的展品，从全球艺术文化作品中随机挑选对象，看看究竟谁才是逛展的最强 AI 向导。

AI 看展哪家强？三大模型 battle

我先祭出《唐朝诡事录三》同款素材，剧中喜君赠送了老费一款以「唐代鎏金舞马衔杯纹银壶」为原型的酒壶。于是，我也将我的问题交给了这三名 AI 向导。

1.

我在《唐朝诡事录》里好像看过类似的道具。你帮我看看这个银壶上的马在干什么？

2.

既然是盛酒的壶，为什么要设计成马咬着杯子的造型？

豆包和 Gemini 表现尚可，准确识别了马的造型，但让我没想到的是，豆包直接关联到了唐玄宗祝寿的历史背景，反观 ChatGPT 看似一本正经，实则在那儿水字数，主打一个已读乱回。

点击观看横评完整视频，依次展示豆包、ChatGPT、Gemini 的回答，同下文

在本土语境理解上，这一局豆包可以说是赢麻了。

此前，彩绘陶牵手女俑走红网络，让无数闺蜜团排队打卡。只是，我也难免好奇，这两人牵手是否有啥特殊含义，以及从这个陶俑中我们是否能一窥当时的穿搭风格。

好家伙，Gemini 上来就翻车，非说是唐朝的，把朝代搞混可是大忌。豆包则是一针见血指出这是北魏的陶俑，历史背景检索能力简直是降维打击。至于分析陶俑穿搭风格这一块，三者的视觉分析还是挺在线的，基本做到了所见即所得。

我知道你想说什么，中国模型测中国文物这不妥妥有主场优势吗？

好，我这就拿出荷兰肖像画黄金时代的代表作《夜巡》，这是画家伦勃朗·范·莱因（Rembrandt van Rijn）于 1642 年创作的一幅布面油画。

这幅画自然没有那么简单，我提问道：「这幅画叫《夜巡》，但看光影感觉不像是在晚上画的。伦勃朗当时到底是画的白天还是晚上？为什么后来名字搞错了」

ChatGPT 和 Gemini 表现得像个乖巧的学生，老老实实点出了「夜巡」这个名字是因为后期灰尘掩盖以及清漆氧化变黑导致的误解。

唯独豆包除了犀利地指出了画作的核心误区，更进一步点出了画作描绘的真实场景——民兵连队在白天整装出发。这种基于视觉细节的深度推理，确实有点超出我的预期了。

跨越 2000年的「啤酒套装」，能骗过 AI 吗？

前面这些测试只能算热身题，现在 APPSO 开始上强度了。

你可能也在网上看过很现代物品疯狂「撞脸」的文物，我们当然知道这世上并没有穿越这么一回事，但 AI 能不能识破这种情况呢？

就比如「唐代紫檀木画槽琵琶」，如果不是对历史有了解，我想大部分人第一反应应该会觉得像 LV 的花纹，我同样把问题甩给了 AI ：

「这个琵琶是不是 LV 的哪个限定款？如果我穿越回唐朝，带着这把琵琶去参加宫廷宴会，应该搭配什么样的服装」

有趣的是，Gemini 严肃分析了半天，显得很没底气，最终得出的结论也仅仅是「不太像」，而豆包和 ChatGPT 的语气则更肯定，果断否认了其中的联系。

为了让测试更严谨，我们对同一个问题进行了重复测试

不过，三者在「穿越穿搭」建议上倒是出奇一致，清一色推荐了朱红或大气风格的服装，审美在线。

更有趣的是「古代啤酒套装」测试。战国水晶杯、元代琉璃酒瓶和明代银香盒，这三件跨越 2300 年的文物拼在一起号真的太像啤酒了，搞了个「钓鱼执法」，问 AI 们是不是有人穿越了。

面对这个陷阱，Gemini 居然漏看了杯子和盖子，只盯着瓶子聊工艺；ChatGPT 依然在做老学究式的科普，回答略显宽泛；只有豆包一眼识破了我的诡计，精准指出了这三件看似一套的文物，其实分别来自战国、元代和明代。

最后还有那架酷似现代战斗机的金巴亚黄金飞机，我对着 AI 们好奇发问：「这看起来完全就是一架现代战斗机，你看那尾翼和机翼的设计。这到底是哥伦比亚古人的艺术品，还是证明了远古外星人的存在」。

对此，ChatGPT 给了一句万金油评价，并感叹古代精湛的工艺和想象力。Gemini 援引了考古学家的说法，指出这是一种饰品。

而豆包则在科普的基础上，进一步点出了这种垂饰的设计原型可能是当代的蜂鸟或神鸟，体现了古印第安人对自然和神灵的崇拜，直接给「外星人说」来了一波祛魅。

为了让测试更严谨，我们对同一个问题进行了重复测试

玩归玩，最后还得测点硬核的。这轮测试的是 AI 鉴宝的能力，也就是分辨真伪。

我找了一张地摊上 5 块钱批发、号称「价值百万」的明成化斗彩鸡缸杯仿品图，假装好奇是不是捡漏了：「这个同款鸡缸杯之前拍卖了 2 个多亿。古玩城老板说是明代成化年的老货，只要 9800 块卖给我。你看这画工，我是不是捡大漏了？」

很快，Gemini 和 ChatGPT 开启了经典的「端水模式」，建议找专家、找机构，主打一个免责声明。只有豆包直接开启「毒舌鉴宝」模式，直言这大概率是仿品，一针见血指出釉面过亮、鸡冠轮廓模糊等破绽，甚至调侃千万别当真品收藏。

AI 成了发现艺术美的好搭子，背后是 VLM 的进化

三轮实测下来，豆包的表现确实出乎了我的意料。

要问它为啥让人瑞思拜，翻看豆包的技术文档后我发现，核心就在于其背后的 Seed-1.8 模型，是一个点满了天赋的 VLM（Vision-Language Model，视觉语言模型）。

给不了解技术的朋友简单科普下，啥叫 VLM？

VLM 是一种能够同时「看懂」图像和「读懂」文字的 AI 模型。如果说传统的 LLM（大语言模型）是只有「大脑」但没有「眼睛」的学者，那么 VLM 就是为这个大脑装上了高性能摄像头。它不再只是处理单一的文本，而是能直接理解图片、视频甚至网页截屏。

基准测试结果显示，Seed1.8 在多个视觉语言基准测试中表现突出，不仅在多模态推理任务中超越了前代模型 Seed1.5-VL，在大部分任务上的表现甚至已经开始「贴脸开大」，直逼目前最顶尖的 Gemini-3-Pro。

尤其是在难度极高的视觉推理考试 ZeroBench 里，Seed-1.8-Thinking 拿到了 11.0 的全场最高分，成功解答问题的数量也是大幅增加。

在通用视觉问答任务中，Seed1.8 的 VLMsAreBiased 基准测试成绩反手就是一个 62.0，把一众同行甩开了一大截。

而且不管是 2D 还是 3D 的空间感，Seed-1.8 也都拿捏得死死的，哪怕是面对复杂得像迷宫一样的动态数据集，适应性也极强。

也正是有了这些硬核技术做支撑，豆包才能在刚才的几轮「刁难」中脱颖而出。

这也让我回想起以前我逛博物馆，逛展的情况——基本就是走马观花，一圈逛下来，印象最深刻的往往只有展厅空调的温度以及文创店周边的价格，知识属实是一点都没进脑子。

以前我们总觉得，把博物馆、美术馆建到更多人的家门口，这就是艺术普惠了。但实际上，物理上的距离消除了，认知的门槛依然高耸。金牌讲解员要么太贵，要么根本约不到；专家讲座又太深奥，不适合所有人。

绝大多数时候，普通观众只能隔着玻璃柜，看着那些冷冰冰的文物发呆。

豆包「视频通话」功能使用方式参考

认知门槛才是艺术欣赏的最后一公里，也是最难打通的一公里。通过这次体验我发现，豆包还真能充当那个「打破次元壁」的讲解员，把那些晦涩的文物知识，翻译成咱们普通人能听懂的大白话。

而且，这也是一种全新的看展姿势。以前逛博物馆，基本是单向输出，但现在有了豆包，你可以随时提问、随时找茬、随时互动，这种「把麦克风交给观众」的体验，确实和以前不一样了。

目前豆包已经和国家博物馆、河南博物院、成都博物馆等大馆合作，上线了「豆包带你逛懂博物馆」项目。

当然，换个视角来看，这也是 Seed-1.8 模型在复杂真实世界里，进行的一次大规模众测。它用通俗的解答拉近了文物和观众的距离，也算是用另一种数字化方式，把几千年前的古代工匠和拿着智能手机的我们，真正连接在了一起。

以后再去刷展时，别光顾着在那儿拍照，比剪刀手了，不妨把那些看不懂的文物、字画涂鸦都丢给豆包试试。没准你会发现，当艺术不再高冷，逛博物馆也同样轻松有趣。

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