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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大語(yǔ)言模型已經(jīng)深入到我們生活的方方面面，從工作學(xué)習(xí)到日常娛樂，它們正悄然改變著我們的效率和體驗(yàn)。然而，面對(duì)眾多功能強(qiáng)大且各具特色的大語(yǔ)言模型，如何選擇并高效利用這些工具，成為了打工人和學(xué)生黨提升效率的關(guān)鍵。

自O(shè)penAI推出ChatGPT，人們首次可以通過自然文本與大語(yǔ)言模型展開實(shí)時(shí)交互，這種前所未有的對(duì)話體驗(yàn)迅速席卷全球。現(xiàn)在這樣支持人機(jī)交互的大模型已經(jīng)有很多，像ChatGPT，DeepSeek、Claude等共同構(gòu)建起覆蓋多元場(chǎng)景、支持深度交互的龐大LLM生態(tài)系統(tǒng)。從工作學(xué)習(xí)到生活?yuàn)蕵?，大語(yǔ)言模型正悄無聲息地重塑我們的每一個(gè)日常。

面對(duì)如此豐富的模型生態(tài)，如何選擇最適合當(dāng)前任務(wù)的工具成為關(guān)鍵 —— 不同模型的能力側(cè)重點(diǎn)不同。若想了解不同模型在各類任務(wù)中的表現(xiàn)，我們可以借助專業(yè)的評(píng)估工具。比如SuperCLUE、Scale 的 SEAL 排行榜和Chatbot Arena 實(shí)時(shí)排行榜，它們從不同維度為模型選擇提供了科學(xué)依據(jù)。

一、大語(yǔ)言模型排行榜

SEAL：（全球化專業(yè)評(píng)測(cè)）由 Scale AI 推出的全球化綜合評(píng)測(cè)排行榜，側(cè)重模型在通用任務(wù)和多語(yǔ)言環(huán)境下的表現(xiàn)。

評(píng)測(cè)維度：覆蓋代碼生成、多語(yǔ)言處理、指令執(zhí)行、數(shù)學(xué)推理等前沿核心場(chǎng)景，并以不可操控的專有私有數(shù)據(jù)集及行業(yè)專家團(tuán)隊(duì)嚴(yán)格評(píng)估實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與專家雙重保障，確保結(jié)果公正權(quán)威。

特色：定期更新數(shù)據(jù)集和模型排名，適合需要跨語(yǔ)言協(xié)作或?qū)I(yè)領(lǐng)域（如科研、工程）的用戶參考。

鏈接：https://scale.com/leaderboard

SuperCLUE：（中文綜合評(píng)測(cè)）由國(guó)內(nèi) CLUE 學(xué)術(shù)社區(qū)推出的中文通用大模型綜合性評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，聚焦中文語(yǔ)境下模型的綜合能力表現(xiàn)。

評(píng)測(cè)維度：涵蓋語(yǔ)義理解、邏輯推理等 10 項(xiàng)核心能力測(cè)試的基礎(chǔ)能力；包含數(shù)學(xué)物理社科等 50 + 學(xué)科模擬真實(shí)考試場(chǎng)景的專業(yè)能力；以及針對(duì)成語(yǔ)解析、詩(shī)歌創(chuàng)作、字形辨析等中文特有任務(wù)的專項(xiàng)評(píng)測(cè)。

特點(diǎn)：專注中文大模型的第三方評(píng)測(cè)，從基礎(chǔ)能力、專業(yè)學(xué)科和中文特色任務(wù)等多方面考試打分，每月更新排名，幫你挑出適合中文場(chǎng)景的好用模型。

鏈接：https://www.cluebenchmarks.com/index.html（中文界面）

Chatbot Arena ：（用戶實(shí)戰(zhàn)評(píng)測(cè)）實(shí)時(shí)更新的用戶交互式評(píng)測(cè)平臺(tái)，主打 “實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)”。

• 評(píng)測(cè)方式：用戶直接與模型對(duì)話，平臺(tái)收集反饋數(shù)據(jù)（如回答準(zhǔn)確性、流暢度、實(shí)用性等），生成實(shí)時(shí)綜合排名及細(xì)分任務(wù)排名。
• 特點(diǎn)：①貼近實(shí)際使用場(chǎng)景，能直觀反映出模型在日常對(duì)話、問題解答等方面的用戶體驗(yàn)；②在排行榜上，可以看到實(shí)時(shí)更新的模型排名，以及每個(gè)模型在不同任務(wù)類型下的受歡迎程度。
• 鏈接：https://lmarena.ai/?leaderboard

二、用好 “上下文窗口”，讓對(duì)話更高效

當(dāng)我們與大語(yǔ)言模型交流時(shí)，模型會(huì)自動(dòng)存儲(chǔ)歷史對(duì)話內(nèi)容，這些信息存儲(chǔ)于 “上下文窗口” 中。但需注意，窗口的容量是有限的—— 就像手機(jī)后臺(tái)運(yùn)行的程序會(huì)占用內(nèi)存一樣，持續(xù)累積的對(duì)話會(huì)逐漸填滿窗口空間，可能導(dǎo)致模型響應(yīng)變慢、回答準(zhǔn)確性下降（例如混淆前后問題邏輯、重復(fù)輸出無關(guān)內(nèi)容）。

此時(shí)，在開啟新問答時(shí)，建議主動(dòng)使用 “新對(duì)話” 功能清空窗口。這一操作類似 “重啟聊天界面”，既能排除歷史信息干擾（避免模型被過時(shí)或無關(guān)內(nèi)容誤導(dǎo)），又能釋放 Token 資源（Token 是模型處理文本的基本單位，清空窗口可減少無效消耗），讓每一次對(duì)話都基于當(dāng)前需求 “輕裝上陣”，提升交互效率。

小提示：如果確實(shí)需要保留歷史對(duì)話中的關(guān)鍵信息，可先讓模型用簡(jiǎn)短語(yǔ)句總結(jié)核心內(nèi)容（例如 “請(qǐng)總結(jié)我們之前討論的關(guān)于XX的要點(diǎn)”），再開啟新對(duì)話并附上總結(jié)，既能避免信息丟失，又能保持窗口 “輕量” 狀態(tài)。

三、何時(shí)開啟“深度思考”？

大語(yǔ)言模型通常具備快速回答和深度思考兩種模式：

• 快速回答模式適用于日常閑聊、簡(jiǎn)單信息查詢等場(chǎng)景，響應(yīng)速度快，能即時(shí)給出答案；
• 深度思考模式則需在處理數(shù)學(xué)難題、復(fù)雜編程任務(wù)等場(chǎng)景時(shí)啟用，模型會(huì)通過分步驟分析問題、回溯假設(shè)等策略尋找解決方案，這種能力源于模型訓(xùn)練的強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段—— 通過大量復(fù)雜問題（如數(shù)學(xué)推導(dǎo)、代碼調(diào)試）的實(shí)踐，模型探索并固化了有效的思維策略。

通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)后具備深度推理能力的模型被稱為‘思考模型’（如DeepSeek R1 ）。相較于普通模型，思考模型在處理代碼調(diào)試、數(shù)學(xué)推理等專業(yè)性任務(wù)時(shí)，會(huì)通過額外的分步思考提升準(zhǔn)確性（可能耗時(shí)很長(zhǎng)時(shí)間），但在簡(jiǎn)單任務(wù)（如旅行建議、日常對(duì)話）中優(yōu)勢(shì)不明顯，甚至可能因響應(yīng)延遲影響體驗(yàn)。因此，建議根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度選擇模型模式或類型：簡(jiǎn)單場(chǎng)景優(yōu)先使用快速回答或普通模型，專業(yè)場(chǎng)景可啟用深度思考模式或調(diào)用思考模型。

四、加持實(shí)用工具，解鎖更多可能

1，聯(lián)網(wǎng)搜索與文檔上傳：大語(yǔ)言模型的 “記憶” 停留在訓(xùn)練數(shù)據(jù)階段，對(duì)于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息（如近期政策調(diào)整、影視節(jié)目更新、科技產(chǎn)品發(fā)布等）可能無法準(zhǔn)確掌握。這時(shí)，聯(lián)網(wǎng)搜索功能就派上用場(chǎng)了，它能從網(wǎng)絡(luò)上抓取最新資料并注入模型的 “工作記憶”（上下文窗口），為模型提供更多信息。例如查詢《畫江湖之不良人》第七季第十一集播出時(shí)間時(shí)，模型可通過搜索整合網(wǎng)頁(yè)信息，給出精準(zhǔn)答案。此外，我們也可以自己上傳文檔（工作文檔分析，書，參考文獻(xiàn)列表），讓模型基于這些資料進(jìn)行分析和回答。

2，Python interpreter：當(dāng)大語(yǔ)言模型遇到需要數(shù)學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、邏輯分析等復(fù)雜任務(wù)時(shí)，不會(huì)直接通過內(nèi)部推理完成計(jì)算，而是通過生成 Python 代碼并調(diào)用解釋器執(zhí)行的方式來解決問題。這一功能本質(zhì)是利用模型的代碼生成能力，將抽象的問題轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序，借助 Python 的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化求解。

為什么模型需要借助 Python 解釋器？

大語(yǔ)言模型（如 GPT-4、Claude 等）的優(yōu)勢(shì)在于自然語(yǔ)言理解和生成，但缺乏內(nèi)置的計(jì)算引擎（如數(shù)學(xué)庫(kù)、數(shù)據(jù)處理工具）。對(duì)于復(fù)雜計(jì)算任務(wù)（如微積分、統(tǒng)計(jì)分析、算法模擬等），直接通過自然語(yǔ)言推理效率低且容易出錯(cuò)。

Python 作為通用編程語(yǔ)言，具備強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算（如 NumPy）、數(shù)據(jù)處理（如 Pandas）、科學(xué)建模（如 SciPy）等庫(kù)，能高效解決各類計(jì)算問題。模型通過生成 Python 代碼，可間接調(diào)用這些工具，彌補(bǔ)自身能力短板。

這樣即使不懂編程，你只需用自然語(yǔ)言描述問題，模型即可生成代碼并執(zhí)行，避免手動(dòng)編寫程序的復(fù)雜性。

其本質(zhì)是大語(yǔ)言模型與編程語(yǔ)言的深度融合 —— 通過 “自然語(yǔ)言提問→模型生成代碼→解釋器執(zhí)行→返回結(jié)果” 的流程，讓模型借助 Python 的強(qiáng)大生態(tài)解決計(jì)算密集型任務(wù)。這一能力顯著拓展了 LLM 的應(yīng)用場(chǎng)景，使其從單純的 “對(duì)話助手” 升級(jí)為 “生產(chǎn)力工具”，但同時(shí)也要求用戶具備基礎(chǔ)的代碼理解能力，以應(yīng)對(duì)潛在的準(zhǔn)確性和安全性問題。

3，Claude artifacts：是 Anthropic 公司開發(fā)的大語(yǔ)言模型 Claude 獨(dú)有的一項(xiàng)功能，允許模型在對(duì)話過程中實(shí)時(shí)展示代碼、網(wǎng)頁(yè)、程序的運(yùn)行狀態(tài)或中間結(jié)果，類似 “動(dòng)態(tài)可視化調(diào)試工具”。其設(shè)計(jì)目標(biāo)是降低編程和調(diào)試的門檻，讓用戶（尤其是非技術(shù)人員）能通過自然語(yǔ)言對(duì)話直接與代碼交互，實(shí)時(shí)驗(yàn)證想法。如果你在使用中遇到具體問題，可以嘗試提供一段代碼示例，Claude 會(huì)通過 artifacts 展示運(yùn)行過程，幫助你更直觀地理解功能邏輯。

五、多模態(tài)交互，體驗(yàn)更豐富

除了文字交流，大語(yǔ)言模型還能實(shí)現(xiàn)音頻和圖像視頻的交互。比如，通過語(yǔ)音和模型對(duì)話，讓它幫我們查詢查詢最新資訊，制定周詳計(jì)劃；上傳圖片，讓模型識(shí)別內(nèi)容并給出相關(guān)建議。

多模態(tài)交互的核心，是將語(yǔ)音、圖像、文本統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為詞元（Token）流進(jìn)行處理：

• 語(yǔ)音：通過語(yǔ)音識(shí)別（ASR）轉(zhuǎn)換為文本詞元；
• 圖像：將圖片分割為像素塊，每個(gè)塊對(duì)應(yīng)詞匯表中的相似特征（如 “藍(lán)天”“圓形”），生成圖像詞元；
• 模型處理：大語(yǔ)言模型無需區(qū)分詞元類型，僅需學(xué)習(xí)詞元流的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，即可實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)理解。

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)也有很多類似的平替產(chǎn)品，如豆包助手、智譜清言的視頻通話功能、海螺 AI 的語(yǔ)音生成、可靈 AI 的影片生成等，還有許多平臺(tái)提供類似 GPTs 的助手工具，都能滿足我們多樣化的需求。

下面是豆包多模態(tài)的具體的使用場(chǎng)景例子。

1）視頻通話功能

打開豆包的視頻通話功能，鏡頭對(duì)準(zhǔn)想要了解的產(chǎn)品，讓豆包幫你看產(chǎn)品成分（如下圖）；或者去超市買菜打開視頻讓豆包幫忙選菜，豆包會(huì)根據(jù)菜葉的色澤、飽滿度以及莖部的新鮮程度，判斷其是否新鮮，還能給出烹飪建議。帶著豆包就沒有不認(rèn)識(shí)的菜了。

2）聲音克隆

近期很火的短視頻–用豆包克隆聲音打電話。用戶只需錄制語(yǔ)音樣本，即可生成高度仿真的個(gè)人聲音模型，為社交、創(chuàng)作與情感表達(dá)帶來很多靈感。

另外，2025 年 5 月 20 日，火山引擎正式推出豆包?語(yǔ)音播客模型。其深入研究并結(jié)合了真人專業(yè)播客中自然附和等口語(yǔ)習(xí)慣，在語(yǔ)音的語(yǔ)調(diào)、節(jié)奏、停頓等細(xì)節(jié)上精心雕琢，使生成的對(duì)話效果達(dá)到了專業(yè)播客錄制的水準(zhǔn)?？梢园鸦逎y懂的文章讓其以播客的形式輸出。豆包?語(yǔ)音播客模型即將在豆包 APP 及 PC 端、扣子等產(chǎn)品中陸續(xù)上線，感興趣的可以關(guān)注一下。

六、小結(jié)

現(xiàn)在我們的工作學(xué)習(xí)中已經(jīng)逐漸融入 AI，未來，隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，AI 工具的迭代可能更迅速，功能也會(huì)更加多元，但無論如何變化，AI 的本質(zhì)始終是服務(wù)于人的工具 —— 而工具的價(jià)值上限，永遠(yuǎn)由使用者的智慧所決定。我們應(yīng)該學(xué)會(huì)根據(jù)需求精準(zhǔn)選擇工具，讓 AI 成為效率提升的 “加速器” 而非思維替代者。