国内各大AI产品功能横向对比及使用建议(1/3):文本生成篇
本文旨在为您提供一份清晰的导航,通过对国内主流AI产品的横向对比,揭示各产品在文本生成、图片生成与处理、智能体等方面的特色与差异。无论您是AI领域的新手,还是寻求特定功能的老手,本文都将助您一臂之力,找到最适合自己需求的AI产品。
一、写在前面
2022年OpenAI发布了ChatGPT3.5,标志着以AI大模型为主体的人工智能时代到来。自此之后,国内各个传统大厂、AI独角兽纷纷下场,各类AI大模型及其对应的产品纷纷如雨后春笋般问世。
在带来行业繁荣的同时,也为普通用户带来了不少选择的困惑。究竟国内各大AI产品有什么差异?我们应该如何选择?
要对比各大AI产品,我们可以粗略分为内、外两层,内在是其内核的大模型智能程度,外在是各团队研发的产品功能。对于大模型,市面上已有不少报告进行测评。但对于外在产品功能的梳理对比,似尚未有过多关注。有感于此,我计划从对“文本生成”、“图片生成 & 图片处理”、“智能体”三个当下AI最为热门的领域入手,梳理目前国内各大AI产品功能的横向对比。
当然,我的主要关注点是“有无”,而非“优劣”,即我主要着眼在某一项功能在各大AI产品上是“有”还是“没有”,而不会具体比对该功能的具体表现“好”还是“不好”,因此也不会涉及到功能的具体评分。我的目标是通过对国内各大AI产品功能横向对比,为不同使用场景、使用诉求的人群提供产品选择上的建议。
二、对比产品及项目
“文本生成”是当前AI最主流的应用方式,具体是指使用者通过自然语言发送Prompt(指令、提示词)给AI,AI通过理解意图并以对话的形式回答其生成的结果。
关于“文本生成”领域的产品对比,入围标准是:
- 要有自家独立的AI大模型,意味着市面上那些包壳类的AI产品不在此列(比如通过封装OpenAI的API来提供服务的产品)。
- 要求是独立提供服务的产品,意味着打包在某款产品之内的AI功能不在此列(比如飞书的“智能伙伴”)。
- 要求有面向普通用户的产品,意味着纯面向开发者的模型不在此列(比如华为的“盘古大模型”)。
- 要求文本生成能力相对综合多样,意味着提供单一功能的AI产品不在此列(比如MotionGO这类仅提供生成PPT能力的产品)。
基于以上标准,在“文本生成”领域的入围产品有:
对比的项目主要由以下类别组成:
- 使用引导:包括功能引导、Prompt库等内容,反映的是产品的“易上手”程度。
- 解析能力:包括网页、文件、图片、音视频等内容的解析,反映的是产品对于其他类型的信息载体的理解能力丰富度。
- 其他类别的生成能力:包括图片、代码、PPT等,反映的是产品在生成能力上的类型丰富度。
三、完整对比结果
基于上述产品和项目,完整横向对比结果如下:
四、结果解析
1. 功能简洁型:百小应、万知AI、海螺AI、商量、Kimi
- 类型特点:功能相对单一,使用引导也做得比较简单。
- 适用人群:已经熟悉“文本生成”AI的使用方式,且希望找一个简洁的AI产品,可以考虑使用上述产品。
2. 产品易用型:元宝、豆包、文心一言、通义
- 类型特点:产品的使用引导到位。(符合这一特征的入围产品刚好都是大厂的产品,都配备有图片生成能力。)
- 适用人群:希望从零开始学习如何使用“文本生成”AI,上述产品都比较适合。
3. 特色功能丰富型:智谱清言、紫东太初、天工AI、讯飞星火
- 类型特点:产品的使用引导到位,且拥有较丰富的各类特色功能。
- 适用人群:希望了解目前AI在思维导图、PPT、流程图等更多领域的产品形态,上述产品都是各有特色,可以作为帮助你拓宽视野。(但从我本人的实际使用来看,这些特色功能的成品尚未达到可以替代人力直接使用的程度。)
五、整体使用建议
实际上在“文本生成”的领域,国内各大产品的核心能力差异不大,部分产品则在一些特色功能上发力,期望形成差异化。
因此,对于零基础人群,我会建议优先从文心一言、豆包、元宝、通义这几款大厂的AI产品入手(个人推荐文心一言和豆包),可重点学习掌握Prompt、多轮对话等使用AI的技巧。
掌握这些技巧后,可以尝试广泛接触智谱清言、紫东太初、天工AI、讯飞星火等功能较多的产品。主要是了解其特色功能,起到拓宽视野、巩固认知的作用。
Kimi的“一键生成PPT”功能
腾讯元宝深度研究模式
豆包的Prompt结构化引导
文心一言的“一言百宝箱”(Prompt模板库)
通义的“指令中心”(Prompt模板库)
智谱清言的“数据分析”功能
紫东太初的生成流程图功能(背后是调用ProcessOn的能力)
天工AI的“研究模式”(并提供生成思维导图和生成PPT的能力)
讯飞星火丰富的特色功能
作者:产品经理崇生,公众号:崇生的黑板报
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国内各大AI产品功能横向对比及使用建议(3/3):智能体篇
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国内各大AI产品功能横向对比及使用建议(2/3):图片生成 & 图片处理篇
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