編者按：本文來自微信公眾號 藍字計劃（ID：NPO2020），作者：Hayward，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權轉載。

AI的聊天功能一向被網(wǎng)友們調戲為“人工智障”，網(wǎng)友和他們聊天以找樂子的居多。真的有人會和 AI “交心”嗎？

你好，有的。上周一位網(wǎng)友曬出一張截圖，是自己身患重病的父親在去世前夕和與豆包的對話，第一句是“我要去世了，豆包”。

現(xiàn)在的 AI 工具越來越“聰明”，和它聊天時往往還能得到窩心的回復，不少小學生、老年人已經(jīng)開始把 AI 聊天助手當作朋友。

我們對 AI 的依賴、AI 和我們生活的結合度，正走到歷史新高。

發(fā)現(xiàn)了嗎：過去搜索問題我們會先問百度，現(xiàn)在則會“問問DeepSeek”、“問問夸克”；如果需要做旅游攻略，還可以交給豆包、夸克生成答案。

經(jīng)過大浪淘沙后，中國海量的 AI 工具還漸漸形成了三條不同的前進路線，上面提到的DeepSeek、夸克和豆包，正是三類工具的代表產品。

AI 工具的“三國時代”，已經(jīng)悄悄開始了。

天下三分

說 2025 年是 AI 元年一點都不夸張。

QuestMobile的數(shù)據(jù)，截至2025年2月，AI原生App月活躍用戶（MAU）突破2.4億，較去年同期凈增超1.15億，也就是說已經(jīng)有接近 2.5 億的人接觸過 AI 工具。

在商業(yè)領域，行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國AI核心產業(yè)規(guī)模達5784億元，同比增長13.9%；到了 2029 年，這兩個數(shù)字還會分別攀升至 1 萬億元和32.1%。

說 DeepSeek、夸克和豆包三分天下，三款軟件都擁有 Top 級別的月活是一大原因。

DeepSeek是國內AI 原生App 排名第一的軟件，今年 3 月的數(shù)據(jù)顯示月活能達到 1.94 億；夸克也不遑多讓，同期月活達1.48 億，去年暑期時夸克的峰值月活更是接近 2 億；豆包則經(jīng)歷了月活的暴增，從 2024 年的 173 萬增長至今年 3 月的1.1億，增速達到了 35 倍。

另一方面，在技術路線、應用場景上三個軟件剛好又“涇渭分明”。DeepSeek、豆包和夸克，分別代表了底層技術突破、用戶體驗重構和產業(yè)場景深耕三個維度，勾勒出中國AI工具的立體化發(fā)展脈絡。

三條路線，三個方向

相信天天都在用這三款軟件的人不少，但大家有沒有想過，為什么夸克豆包沒有像 DeepSeek 一樣擅長邏輯推理？

夸克的 AI 搜索功能結果，為什么會和DeepSeek 搜出來的有明顯的區(qū)別？

這正是 DeepSeek、夸克和豆包代表著中國 AI 工具三條不同發(fā)展路線的具體表現(xiàn)。

先說大家很熟悉的 DeepSeek。

DeepSeek作為中國AGI領域的代表，其核心競爭力體現(xiàn)在通用大模型的研發(fā)與開源生態(tài)構建，他們和其他 AI 廠商最大的不同在于專注于底層技術突破，而非商業(yè)化。

雖然也有傳統(tǒng)模型產品 V3，但在今天提起 DeepSeek 大家最先想起的肯定是推理模型 R1。

既然是「推理模型」，推理能力自然是R1 的優(yōu)勢，它在數(shù)學推理、代碼生成和復雜任務處理上實現(xiàn)了突破性進展，數(shù)學任務上的性能可與OpenAI的O1相媲美。

傳統(tǒng)大模型在回答同類型問題時，更容易遇到知識精細度不足與領域適配困難、復雜推理能力缺失、算力消耗與部署成本過高等問題，這都被 DeepSeek R1 一一解決了。

其中的關鍵是，DeepSeek R1 可以依靠混合專家架構（MoE）實現(xiàn)效率躍升，以強化學習突破數(shù)據(jù)依賴，借開源生態(tài)加速場景滲透，解決數(shù)學推理、復雜任務處理場景的各種問題。

技術架構上，強化學習驅動的高效推理帶來了大模型訓練的“規(guī)模效應”革命，對MoE架構進行優(yōu)化，相比傳統(tǒng)全參數(shù)模型降低30%的算力消耗，回答專業(yè)領域問題時延遲更低，實現(xiàn)“小力出奇跡”。

當然更加驚艷世人的是 DeepSeek R1 首次以長鏈邏輯與思維可視化的方式，展現(xiàn)了推理模型的特性，它也是全球首個展示完整推導過程的推理模型。

在推理能力的加持下，R1 的復雜任務分解能力大大提升，可逐步拆解跨領域問題。比如在解答高考數(shù)學題時，R1會逐步呈現(xiàn)概率計算路徑，而傳統(tǒng)模型只會直接輸出最終結果，用戶也可以從推理過程中找出模型的思考漏洞并進行改進。

DeepSeek的技術路線，決定了它更擅長自然語言處理和復雜推理類的問題，在代碼生成和編程輔助上也展現(xiàn)出了極強的能力。特別對金融、銀行和科研機構來說，DeepSeek 的出現(xiàn)能大大增加數(shù)據(jù)分析的效率，也算是掀起了一股產效比革命。

而且這種技術路徑不僅提升了模型的泛化能力，還通過MIT開源協(xié)議降低了開發(fā)者的使用門檻，推動AI技術的普惠化。

從行業(yè)趨勢看，DeepSeek的發(fā)展與《2025中國AIGC應用全景圖譜報告》中提到的“模型層關鍵趨勢”高度契合。

報告提到，中國大模型的競爭正從“技術有無”轉向“代差級領先能力”，而DeepSeek通過混合專家系統(tǒng)（MoE）和多模態(tài)技術突破，在模型深度推理能力上確實建立了差異化優(yōu)勢，還成為了全世界學習的對象。

此外，深度求索主張的開源策略與國內廠商“協(xié)作創(chuàng)新”的趨勢一致，現(xiàn)在還有自稱AI 工具的軟件沒接入 DeepSeek 嗎？

DeepSeek，偉大。

然后來談談夸克。

夸克和 DeepSeek 的最大不同之處在于，DeepSeek 的網(wǎng)頁搜索功能是一種輔助功能，夸克則把 AI 搜索作為了工具的核心。

阿里在定義夸克的時候，將這稱為“AI與行業(yè)場景的深度融合”。

阿里對夸克的期望很高，把它定位為「AI普惠平臺」：以“2億人的AI全能助手”為品牌核心，依托阿里生態(tài)實現(xiàn)“搜索+生成”雙向增強，確立了“AI+搜索”“AI+辦公”“AI+教育”三大主線。

阿里在打造 AI 時代的夸克時，在“提升搜索效果”上下了非常大的功夫，所以今天的夸克，是這樣的：

能搜到幾秒前發(fā)生的大新聞。夸克可以依托阿里云通義大模型與搜索生態(tài)的深度融合，實現(xiàn) 10 秒每次的更新頻率，抓取新消息的延遲也降低到了 3 分鐘以內。

弄了一個「超級框」。夸克將將AI對話、深度搜索、內容生成（PPT、文案）、學術研究等功能全塞了進去，它有點像過去的“百度一下”，不需要分門別類，簡化了用戶在搜索時的思考成本和操作邏輯。

擁有相對更低的 AI 幻覺。夸克設置了三審三校機制，醫(yī)療、法律等專業(yè)領域生成需經(jīng)行業(yè)專家審核，結合知識圖譜校驗，據(jù)稱可以將醫(yī)療問答錯誤率控制在5%以下。

從結果來看，避開 DeepSeek 和豆包等軟件的鋒芒，主攻 AI 搜索的夸克是成功的。每月?lián)碛?1.5 億上下的月活基本奠定了它在 AI 搜索工具的龍頭地位，并在去年高考期間靠著填報志愿、成績分析、職業(yè)規(guī)劃等功能狠狠出圈。

為了助力夸克成功，阿里也是費盡心思?？淇?AI 能力依托于阿里的心血結晶：通義千問大模型。

雖然是一款基于Transformer和MoE架構的、不時髦的非推理類傳統(tǒng)大模型，但能力還真挺行。

實際上根據(jù)基準測試平臺Chatbot Arena的評測榜單，通義Qwen2.5-Max超越DeepSeek-V3、Open AI o1-mini和Claude-3.5-Sonnet等模型，以1332分位列全球第七名，是中國非推理模型中最強的。

具體來看，Qwen2.5-Max在數(shù)學和編程等單項能力上排名第一，在硬提示（Hard prompts）方面排名第二。

而在LMArena的盲測榜單中，Qwen2.5-Max 的數(shù)學推理（如MMLU-Pro、LiveCodeBench）和硬提示（Hard prompts）處理能力分別位列全球第1和第2，超越DeepSeek-V3（排名第8）。

夸克正是從通義千問力得到了文本、圖片、音頻、視頻聯(lián)合解析的多模態(tài)融合能力，在一些需要邏輯推理的場景中也可以發(fā)揮通義千問數(shù)學能力強的優(yōu)點。

夸克讓阿里看到了進軍在AI 領域的機會，2024 年開始夸克在年度下載量、年度月活兩個關鍵數(shù)據(jù)上屢創(chuàng)新高，也是疫情以來阿里在C 端增幅最快的產品之一。

或許對輕量化瀏覽器出生的夸克來說，延續(xù)“瀏覽器”這一歷史定位，從搜索路線切入 AI 的 C 端，期待成為DeepSeek、豆包這樣的國民級軟件，已經(jīng)是最好選擇。

最后，是今天開頭那則小故事的主角：火山引擎的豆包。

實際上，可能對大多數(shù)的用戶來說，豆包更加符合他們對 AI 工具的認知。能吟詩作對、能畫畫做視頻，為用戶改文案，生成某些平臺專屬的風格文案…

字節(jié)對豆包的定位是“全民AI入口”，主攻消費級市場，創(chuàng)意生成和社交娛樂是它的最大賣點，多模態(tài)交互是整個工具的靈魂。

豆包代表了中國AI工具在C端場景的深度滲透。比起 DeepSeek它功能更多；比起夸克，它生圖效果更好。

如果你覺得豆包不行，字節(jié)還為它安排了兩個馬仔打手保駕護航：即夢 App主打輕量級的視頻和圖片生成，可靈則面向專業(yè)級的企業(yè)用戶。

再依托字節(jié)的流量生態(tài)，AI 產出的視頻素材直接給到短視頻平臺使用，圖片素材可以同步到飛書上作為插圖，美美實現(xiàn)生態(tài)閉環(huán)。

為了實現(xiàn)這些創(chuàng)意生成效果，過去豆包 AI依靠Transformer與擴散模型結合的基礎架構，結合語音-文本聯(lián)合建模和視覺生成技術的多模態(tài)技術融合，為用戶提供多模態(tài)功能。

4月17日，豆包發(fā)布了全新的1.5深度思考模型，采用了 MoE 架構，總參數(shù) 200B、激活參數(shù) 20B。

在繼續(xù)提高多模態(tài)能力的同時，豆包1.5 強化了模型的數(shù)學、編程、科學和推理能力，測試表現(xiàn)甚至超過DeepSeek-R1、QwQ-32B等國產推理模型，與OpenAI o1、o3-mini-high等模型能力相仿。

隨著架構優(yōu)化、資源分配優(yōu)化和推理效率的提升，深度思考大模型讓豆包的圖片生成、視頻生成能力進一步升級，不僅支持了“邊想邊搜”、“視覺理解”等實用能力，豆包文生圖 3.0 也將生成圖片的最大分辨率提高到了 2k 級別。

依托字節(jié)系應用的海量流量，豆包預計還能持續(xù)在月活上創(chuàng)新高。哪怕在創(chuàng)意生成的絕對水準方面還沒有達到 GPT-4o 的高度，但作為一款使用門檻低、上手簡單的國產 AI 軟件，豆包完全還可以美美地偏安一隅。

最終，DeepSeek代表的通用大模型、豆包代表的消費級應用、夸克代表的行業(yè)解決方案，構成了“基礎研究-場景落地-生態(tài)協(xié)同”的完整鏈條。

三個 AI 工具都已經(jīng)各自搶好賽道?？鋸堻c說，只要你需要用 AI 工具，就繞不開上面三個軟件里的任意一個。

AI 圍城

回過頭來，還是不勝唏噓。去年的今天，主流的 AI 工具搜索的內容、生成的文字都幾乎處于不可用狀態(tài)，當時也不會有人想在工作上用 AI 工具作為輔助，畢竟大概率是會幫倒忙的。

但一年之后，我們身邊涌現(xiàn)了各種各樣的 AI，不僅查資料的豐富程度、準確程度大幅度提高，AI 制作的頭圖、插圖已經(jīng)司空見慣。從 DeepSeek 平地驚雷的那一刻起，我們的生活就被深深改變了。

就是，這也不完全是一件好事。

AI 工具泛濫的一大問題是AI 幻覺問題日益嚴重，比如大家信賴的 DeepSeek R1，偏偏是眾多工具中 AI 幻覺偏高的；其他的 AI 軟件雖說各種手段降低了幻覺率，但其實也沒好到哪去。

在一部分的測試中， R1 的事實性測試幻覺率高達22.33%，更糟的是一些由幻覺產生的“AI胡說八道”又會成為語料，重新喂回給 AI，形成惡性循環(huán)，最終把整個中文互聯(lián)網(wǎng)都污染了。

哪怕你不用AI，也不知道網(wǎng)上哪些是由 AI 編造的假信息。

｜又是一次言之鑿鑿的胡說八道

另外，開頭那個關于豆包的新聞，總讓人止不住擔憂：老人家寧愿向 AI 告別，也不愿意和家人傾訴。

畢竟遠在大洋彼岸的美國，一年前有一位名叫Sewell Setzer 的弗羅里達州男孩，在聊天機器人程序 Character.ai的“慫恿”下選擇自殺，年僅 14 歲。現(xiàn)在他的家人還和 AI 軟件的公司打著官司，這是一宗“人類和 AI 走得太近”引發(fā)悲劇的典型案例。

當 AI 越來越智能，聊天機器人越發(fā)像人，我們就像身處由 AI 構筑的圍城里。把作品、言論、思想喂給 AI 作為語料，把最后的心情、感覺、心愿留給 AI，會不會終有一天，人類變得和 AI 太“親近”，又和人類太“疏遠”？

在這 AI 三國鼎立的一刻，人類和人工智能之間的關系，開始慢慢變得微妙起來。

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