10个AI横评：豆包、千问、DeepSeek、ChatGPT、Gemini、kimi…

你现在手机里是不是至少装了三个 AI？DeepSeek 用过，豆包常开，Kimi偶尔点，ChatGPT顺手问两句，听说Gemini很猛也想试试。

结果呢？越用越焦虑，越用越怀疑人生。

不是你不会用，是这个行业在刻意模糊一件事：大模型不是给你炫技的，是给你解决问题的。

如果你连“什么时候该用谁”都不知道，那再强的模型，对你都是噪音。

今天这篇，就一句话目标：把这些模型，放回它们该待的位置。

写作、思考、长期输出，别折腾了，直接选人味重的

如果你的主要需求是写文章、改稿子、做方案、整理思路、长期内容输出——我劝你一句：别被参数迷惑。

这类场景，最重要的不是智商，是“共情能力”。

Claude 在这件事上，确实很强。它像一个耐心的编辑，知道你在纠结什么，也知道该在哪一句停下来。它不抢戏，但会托住你。

ChatGPT 则更像一个老练的执行者。你给结构，它就能往下填；你要结果，它会迅速交付。它不一定最有情绪，但稳定得让人放心。

反过来我必须说一句实话：用不擅长写作的模型写长内容，只是在折磨自己。

不是你写不出来，是工具选错了。

学习、刷题、代码、逻辑推理，情绪越少越好

如果你是学生、程序员、或者要处理大量逻辑问题，那你真的不需要一个陪你聊天的 AI。

DeepSeek 在这个场景里，异常清醒。它不安慰你，不共情你，但它会死磕推理路径。

你能明显感觉到，它不是在“陪你玩”，而是在“陪你解题”。

ChatGPT 在这里依然稳，但它更偏通用；DeepSeek 更像一把偏锋利的刀。

而很多人犯的最大错误是：拿聊天型模型，去干需要严谨的活。

结果当然是：看起来很顺，但一查全是坑。

查资料、读文档、处理信息洪流，别谈什么智能感情

当你的需求是：PDF 很厚，材料很多，会议纪要一堆，信息密度爆炸——

你需要的不是灵魂，是消化能力。

Kimi 在这个场景里，几乎是国产模型里最清醒的存在。它不抢表达欲，也不乱发挥，核心任务只有一个：帮你把复杂的东西拆开。

Gemini 在搜索关联和知识覆盖上有优势，但很多时候，它更像是在展示“我知道很多”，而不是“我替你想清楚了”。

记住一句很重要的话：信息处理型 AI，不该有太多自我表达。

一旦它开始抒情，你就该警惕了。

豆包、千问、文心、元宝，说句难听的，它们拼的是入口不是能力

我知道很多人不爱听，但还是要说。

豆包、千问、文心、元宝，你真要拿它们和前面那些模型比“谁更聪明”，意义不大。

它们的核心价值是：你在哪，它就在哪。

刷短视频时顺手问一句，用豆包；在阿里体系里做事，用千问；在百度生态里查东西，用文心；微信场景里，元宝天然就近。

它们不是为“深度创作”准备的，而是为“降低使用门槛”存在的。

你要是指望它们替你完成高难度思考，那不是模型不行，是期待不现实。

真正聪明的人，只会留下两到三个模型

最后我想苦口婆心说一句。

别再集邮了。

AI 不是 App，多装几个不会让你更聪明，只会让你更犹豫。

真正高效的使用方式，从来不是“我什么都有”，而是——写作有一个，思考有一个，日常顺手有一个。

剩下的，删掉。

当你不再纠结选哪个模型，你才真正开始用 AI。

最后一个问题，留给你：你现在最常用的那个模型，真的解决了你的问题，还是只是让你感觉自己很前沿？