#opg $OPG Несколько дней назад я проводил тест в @OpenGradient на chat.opengradient.ai, попросив несколько моделей написать анализ влияния разблокировки токенов на ликвидность, основываясь на моих довольно сложных подсказках. Ответы от нескольких основных моделей оказались настолько разными, что я был удивлён.
Начнём с Gemini, его ответ был наиболее похож на исследовательский отчет: структура аккуратная, ключевые данные представлены очень чётко, но читать его как-то скучно — напоминает учебник. В отличие от этого, Claude написал более плавно, логика общения была на высоте, ритм коротких и длинных предложений был отлично подобран, что подходит для вставки в PPT. Ответ Grok был самым коротким, но он вставлял актуальные горячие темы с X, что придавало ему остроту, но глубины ему немного не хватало. ByteDance Seed лучше всего справился с китайскими терминами, некоторые локализованные выражения другие модели не смогли уловить.
Больше всего меня поразило, что я мог переключаться между разными моделями в одном и том же диалоге. Сначала я позволил Gemini создать структуру, затем Claude отшлифовал язык, а в конце Grok добавил актуальный контекст. Весь процесс прошёл без необходимости переключаться между страницами, и мои подсказки не оставляли фрагментов между разными платформами.
Раньше, чтобы добиться такого результата, мне приходилось открывать три-четыре вкладки браузера и сохранять свои вопросы на каждой платформе. Объединив всё в одном окне, я сэкономил массу времени, и при этом шифрование было по умолчанию. Платформа не могла видеть, с какими моделями я сравниваю, и не знала, какой токен я исследую в плане разблокировки.
В этом мире нет идеального ИИ, одному модели сложно одновременно учитывать строгость, читаемость и актуальность; сейчас я могу распределять их по необходимости, и мой путь мышления не будет зафиксирован ни одной платформой.
Вы пробовали бросать один и тот же вопрос разным моделям, а затем собрать из этого самый полный ответ?
Начнём с Gemini, его ответ был наиболее похож на исследовательский отчет: структура аккуратная, ключевые данные представлены очень чётко, но читать его как-то скучно — напоминает учебник. В отличие от этого, Claude написал более плавно, логика общения была на высоте, ритм коротких и длинных предложений был отлично подобран, что подходит для вставки в PPT. Ответ Grok был самым коротким, но он вставлял актуальные горячие темы с X, что придавало ему остроту, но глубины ему немного не хватало. ByteDance Seed лучше всего справился с китайскими терминами, некоторые локализованные выражения другие модели не смогли уловить.
Больше всего меня поразило, что я мог переключаться между разными моделями в одном и том же диалоге. Сначала я позволил Gemini создать структуру, затем Claude отшлифовал язык, а в конце Grok добавил актуальный контекст. Весь процесс прошёл без необходимости переключаться между страницами, и мои подсказки не оставляли фрагментов между разными платформами.
Раньше, чтобы добиться такого результата, мне приходилось открывать три-четыре вкладки браузера и сохранять свои вопросы на каждой платформе. Объединив всё в одном окне, я сэкономил массу времени, и при этом шифрование было по умолчанию. Платформа не могла видеть, с какими моделями я сравниваю, и не знала, какой токен я исследую в плане разблокировки.
В этом мире нет идеального ИИ, одному модели сложно одновременно учитывать строгость, читаемость и актуальность; сейчас я могу распределять их по необходимости, и мой путь мышления не будет зафиксирован ни одной платформой.
Вы пробовали бросать один и тот же вопрос разным моделям, а затем собрать из этого самый полный ответ?