#opg $OPG 数日前、@OpenGradient のchat.opengradient.aiでテストを行い、いくつかのモデルに私が書いたちょっと難解なプロンプトに基づいて、トークンのアンロックが流通量に与える影響についての分析をそれぞれ書いてもらいました。同じプロンプトに対して、いくつかの主要なモデルからのフィードバックの差が私を驚かせました。

まずGeminiですが、彼が提供した回答は最もリサーチレポートに近く、構造が整っていて、核心となるデータポイントが非常に明確に列挙されていましたが、読むと教科書を朗読しているように感じました。それに対して、Claudeの書き方はより流暢で、コミュニケーションのロジックが非常に理解されていて、長文と短文のリズム感が絶妙で、PPTに直接貼り付けるのに適しています。Grokの回答は最も短いですが、当時のX上の関連するホットトピックを挿入していて、時効感が強いですが、深みが少し欠けているように感じました。ByteDance Seedは中国語の用語の把握が最も正確で、他のモデルでは全く捉えられないローカライズされた表現がいくつかありました。

私が最も興味を持ったのは、同じ対話の中で切り替えができることです。最初にGeminiでフレームを作り、次にClaudeで言語をブラッシュアップし、最後にGrokでリアルタイムの背景を補足してもらうという流れです。全体のプロセスでページを切り替える必要もなく、私のプロンプトも異なるプラットフォーム間に断片を残すことがありませんでした。

以前は、このような場合には三、四個のブラウザタブを開く必要があり、各プラットフォームに私の質問記録が保存されていました。一つのウィンドウに統合することで多くの手間が省け、しかも暗号化はデフォルトでした。プラットフォームは私がどのモデルを比較しているのか、またはどのトークンのアンロックのリズムを研究しているのかを知ることはありませんでした。

この世の中には完璧なAIは存在せず、単一のモデルが厳密さ、読みやすさ、時効性を同時に兼ね備えるのは難しいですが、今はそれらを必要に応じて割り当てることができ、私の思考プロセスもどのプラットフォームにも記録されることはありません。

皆さんは、同じ質問を異なるモデルに投げかけて、最も完全な答えを組み立てるということを試したことがありますか？