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我之所以會(huì)認(rèn)真思考Grok，是因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)它不是“能說(shuō)”那么簡(jiǎn)單，而是“能推理”“能對(duì)照”“能判斷”。這和政務(wù)服務(wù)里對(duì)流程的依賴、對(duì)準(zhǔn)確性的要求、對(duì)“業(yè)務(wù)理解”的執(zhí)念，其實(shí)是一拍即合的。

但切模型從來(lái)不是“興奮就干”，而是“冷靜評(píng)估”。于是我給自己定了一個(gè)試驗(yàn)任務(wù)：把Grok“塞”進(jìn)邊聊邊辦的平臺(tái)，看看到底值不值得換。

02 Grok試用的真實(shí)表現(xiàn)：驚喜與問(wèn)題并存

我并沒(méi)有大動(dòng)平臺(tái)結(jié)構(gòu)，而是將原來(lái)的DeepSeek替換成Grok，在幾個(gè)典型政務(wù)場(chǎng)景上做了實(shí)測(cè)。

以下是我對(duì)兩者在真實(shí)業(yè)務(wù)中的對(duì)比：

總體結(jié)論是：Grok在理解力和表達(dá)上確實(shí)更勝一籌，但也更難馴服。它適合做一些高價(jià)值、可控的小模塊突破，而不是直接替代現(xiàn)有客服系統(tǒng)的全部邏輯。

03 如果你也考慮切換模型，我的建議是這樣的

最近我身邊也有不少做產(chǎn)品的朋友在問(wèn)，“我們是不是也該從ChatGLM、DeepSeek換成Grok？”

我的建議比較實(shí)際：

1. 不要迷信模型，要評(píng)估業(yè)務(wù)。Grok的確能力強(qiáng)，但不一定每個(gè)業(yè)務(wù)都能發(fā)揮它的價(jià)值。政務(wù)類的流程長(zhǎng)、依賴圖譜、講究準(zhǔn)確率，如果你只是做信息答復(fù)，可能ChatGLM就夠用了。
2. 盡量“先插再換”，別一上來(lái)就全面切換。我們這次測(cè)試就是在原結(jié)構(gòu)中直接替換API，觀察效果。如果直接重構(gòu)，很可能代價(jià)高、調(diào)試難、上線慢。
3. 從閉環(huán)場(chǎng)景開(kāi)始，而不是開(kāi)放式問(wèn)答。比如可以從“某類證件的流程引導(dǎo)”“某項(xiàng)補(bǔ)貼的資格判斷”這種業(yè)務(wù)閉環(huán)的模塊入手，既容易衡量效果，又方便控制范圍。
4. 提前準(zhǔn)備知識(shí)層適配。不要指望Grok解決所有結(jié)構(gòu)化知識(shí)問(wèn)題，它需要“喂得更精”“輔得更準(zhǔn)”。所以圖譜、規(guī)則、指令、Prompt設(shè)計(jì)必須跟上。

最后的話

Grok給我的最大啟發(fā)不是“強(qiáng)大”，而是“邊界”。

它確實(shí)具備讓AI更像人的能力，但政務(wù)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不只是聊天系統(tǒng)。我們不能拿一個(gè)“聰明人”來(lái)代替一整套“辦事流程”，但可以讓它成為“流程的執(zhí)行助手”“場(chǎng)景的理解橋梁”“服務(wù)的語(yǔ)義中樞”。

未來(lái)我們會(huì)進(jìn)一步驗(yàn)證：Grok能不能參與到更多如表單校驗(yàn)、辦事引導(dǎo)、審批建議生成的流程中。

但無(wú)論用哪個(gè)模型，我都會(huì)堅(jiān)持一個(gè)核心判斷：模型不是亮點(diǎn)，真正的亮點(diǎn)是它能不能把事情辦成。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油！