大模型时代的生活变革在科技迅猛发展的当下，AI 大模型正以空前的态势深入渗透至我们生活与工作的各个领域，彻底重塑了我们的日常节奏。从文案撰写到数据处理，从智能推荐到问题解决，这些功能强大的语言模型犹如具备超凡能力的助手，为我们化解难题，极大地提高了工作效率与生活体验。 自 ChatGPT 引发全球关注以来，过去两年间，我一直在探索各类大模型，并将其应用于工作和日常生活中。从国外的 OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Claude AI，到如今的国产大模型，我都进行了深度体验。随着各公司大模型产品的成熟，近几个月，我发现国产大模型产品已经完全能够满足我在工作中编写代码、日常信息检索以及文档撰写等方面的需求。经过对众多国产大模型产品的使用实践，我发现豆包、Kimi 和DeepSeek 这三款产品组合使用，能够最大限度地发挥各自的优势。 TL, DR;简而言之：
长文档编写：豆包的出色表现在长文档编写方面，豆包产品最为成熟、体验最好、表现最为出色。它遵循常规写作流程，首先为我们生成可灵活调整和编辑的文章大纲。待我们审阅、编辑大纲及各小节主要内容后，豆包依据此输入生成适配的文档正文。文本生成后，豆包还支持交互式调整，比如润色、扩写、缩写或调整语气等操作，这些功能是 Kimi 和 DeepSeek 目前所不具备的。  然而，在使用过程中，我遇到了一些问题。例如，有时候会出现大纲符合用户想法，但生成的正文由于过度依赖网络搜索结果或模型内部的「幻觉」，而未能充分利用用户提供的参考文件，导致最终文本无法有效完成写作任务。针对这种情况，我们可以通过特定的提问技巧或修改参考内容来避免。 信息检索：Kimi 探索版的高效检索在信息检索方面，Kimi 探索版的表现尤为出色。它能够根据用户的需求，精准规划需要搜索的信息内容。在极短的时间内，Kimi 可以快速阅读几十甚至上百个网页的内容，并整合出最终结论，同时明确标注结论的出处。这种高效的检索方式不仅节省了时间，还能让用户快速获取准确的信息，非常适合需要快速查找资料的场景。
文本阅读：多场景下的智能助手对于普通文本阅读，尤其是需要整合多个来源的文本内容时，豆包是一个不错的选择。豆包的产品化程度较高，支持多种上传方式，无论是网页链接、本地文件还是其他形式的参考文本，都能轻松处理。它在处理多源信息时表现出色，能够帮助用户快速整合和理解不同来源的内容，并可生成和展示文章脑图。  但对于长文本阅读，Kimi 的表现更好。Kimi 支持的输入文本最长，并且会明确提示文档的多少内容被阅读，警告用户可能因大模型阅读不完整而导致答非所问。相比之下，豆包没有这样的警告、DeepSeek 由于深度思考需要消耗大量 token，支持的最长输入文本较短。   代码编写及解释：DeepSeek 的精准支持除了上述常用功能外，对于有代码编写需求或自学编程的人来说，DeepSeek 的深度思考功能生成的代码准确度最高。目前我还没有遇到过出错的情况（除提问描述不准确外）。DeepSeek 不仅能生成准确的代码，还能根据实际数据情况进行调整和优化，有效提升编程水平。 综合运用：打造高效生活工作流在实际生活与工作场景中，综合运用豆包、Kimi 和 DeepSeek 三款大模型，能打造高效工作流。 例如大型项目策划时，先用豆包生成策划书大纲，明确各板块内容；再通过 Kimi 检索行业数据、案例及竞品信息，为大纲提供数据与案例支持；接着让豆包依据大纲和数据生成长篇正文，过程中可与豆包交互优化。若涉及数据分析代码编写，如 Python 数据可视化，可借助 DeepSeek 生成并优化代码 。 学术研究场景下，撰写学术论文时，先由豆包构建论文整体框架大纲；再通过 Kimi 在学术数据库精准检索相关文献资料；整理后交给豆包生成初稿；之后用 Kimi 检查论文逻辑和内容完整性；论文中的代码部分则由 DeepSeek 编写优化。 在不同场景综合运用这三款大模型，发挥它们在文档编写、信息检索、代码编写方面的优势，能更高效完成任务，提升生活和工作的质量与效率。 拥抱大模型，开启智能生活豆包凭借其在长文档编写与普通文本阅读方面的出色表现，成为了我内容创作与信息处理的得力助手；Kimi 以强大的信息检索能力和长文本阅读优势，帮助我在海量信息中快速定位所需；DeepSeek 则在代码编写领域展现出卓越的准确性与创新性，为编程爱好者和开发者我提供了有力支持，并帮助我提升编程水平。 这三款国产大模型各有所长，为我们的生活和工作带来了诸多便利。它们不仅提高了我们的工作效率，还为我们的学习和创作提供了新的思路和方法。在这个科技飞速发展的时代，不妨积极尝试使用这些大模型，让它们成为你生活与工作的得力伙伴，一同开启更加智能、高效的生活新篇章。 |
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