garygaligo
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国内 AI 产品 vs 国外 AI 产品 是否会演变成今天的 baidu vs google 的分化?

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  •   garygaligo · 1 day ago · 971 views

    叠甲:本人也觉得国外的大模型就是好用,包括但不限于 coding 、写文档。但受限于精力、金钱问题,本人已经从 中转 转回到了 国模( glm 、deepseek 等)。

    最近看论坛里每天都有大量的 claude 有关的 "订阅"、"KYC"、"被封"、"记录"的帖子,这类 claude 帖一定程度上冲淡我刷论坛的乐趣(不仅是这里)。

    我能理解 Opus 等模型就是 nb 、就是好用,但是我不太能够理解这种近乎"病态"的追求。

    也因此有一个问题从我的脑子里冒了出来:为啥要如此"折腾"地"追求"国外的模型?

    从个人体验上来说,给定精准的上下文信息,国内模型不存在说完成任务的能力不够,差距更多的是在于完成的好坏(个人觉得当前这个差距不至于太过巨大)。

    不过,转念一想,我在搜索引擎这件事上似乎也有类似的经历:已经很多年没有用过百度了。百度的搜索结果实在有些离谱,之前想搜索某个产品的官网,前五个结果居然全是一眼假的网站。

    结合最近使用豆包的一些体验,我开始有点担心:国内的 AI agent 产品,最终会不会也走上今天百度的老路?

    ps:

    • 我手机豆包每次打开都是固定的一个对话,既不是最近的对话也不是空白对话,而是几周前的某个会话(过一段时间可能会变)
    • 最近双十一问了豆包一点问题,他推荐了一些我一眼就"绝对不会买"的产品(杂牌 + 廉价感)。

    我不担心模型的能力差距,而是担心当 AI agent 产品逐渐融入我们日常生活后,会不会越来越多地受到特定国情/环境、商业利益、流量分发等因素影响,最终牺牲用户真正想要的东西?

    有没有大佬分享下你的看法?

    7 replies  •  2026-11-15 04:16:12 +08:00
    yomogi
    yomogi
    1 day ago❤️2
    1
    和搜索类似,AI 也是建立在现有互联网环境基础之上的建筑。而国内的互联网环境劣币驱逐良币很久了,所以有这样的差距很正常。
    劣币驱逐良币的行为包括但不限于:睁着眼睛胡说八道、私域流量、充斥欺骗信息但没有或者从轻处罚、重包装轻科研等等……
    yeyeye
    yeyeye
    1 day ago❤️1
    2
    我用的是工具。
    而不是成为谁的信徒。
    谷歌我也用,百度我也用,豆包我也用,各种我都用。

    每个东西都有它的场景,每个东西或许也要搭配一些东西来用,
    用不上只能认为场景太偏门不适合我。
    就像 V2 有很多我不爱看的话题,我直接关键词屏蔽就完事了,很方便。
    我不会因此说“xxx 帖一定程度上冲淡我刷论坛的乐趣”。

    这个不好用就用那个,没必要强求,想再多也无法影响决策,那就换成更好用的就行。
    另外……你也写程序吧,一个 bug 长期存在,为什么不反馈呢,对于人家来说根本没发现这个问题,而不是不想改善。另外如果别人没有遇到你的同样问题,说明真的是个例,那应该卸载干净重新安装就行了。
    garygaligo
    garygaligo
    OP
    1 day ago
    3
    @yeyeye 谢谢您的回复,我说“xxx 帖一定程度上冲淡我刷论坛的乐趣”的出发点一方面是这类帖子占满了眼球(这当然可以通过添加屏蔽词解决),另外一方面是体感上其他内容的帖子明显比以前少很多了,无论是技术、生活或者其他内容的分享。
    豆包这个 bug 我反馈、卸载都没有用。同样的我 mac 微信打不了中文,这个反馈、卸载重装也没有用。。。可能我比较倒霉吧。。。
    我相信 AI 肯定是未来的一种基础设施,但是出于对这帮国内移动互联网大厂的节操考虑,我是有着一定的担心,担心咱们国内的 AI 产品 vs 国外 变得越来越像 baidu vs google 。。。。
    YsHaNg
    YsHaNg
    1 day ago
    4
    你觉得 v2 上这东西多就别上 v2
    Ley
    Ley
    1 day ago
    5
    不是追求国外的模型,而是追求最好的模型。
    如果最好的模型是国内的模型,就没国外模型的事情了。
    在人群中有一部分人愿意付出很多时间精力金钱就为了追求用上最好的东西,其实,还挺好理解的呀。
    举个不好的例子,有人愿意花更多的时间精力金钱买进口车(这里甚至不讨论进口车是不是最好的东西),买绝版的东西,买原版书原版专辑原版影碟,大家都觉得正常。相比之下,买最好的工具,甚至更加合理了。
    当然每个人也都有资格疑惑不解这类人就是了。
    Ley
    Ley
    1 day ago
    6
    好吧回归原题,我觉得你的担心很正常,也很可能会发生,发生了也没办法,绝大部分人也只能接受。
    datocp
    datocp
    6h 54m ago via Android
    7
    百度是垃圾,百度也配和谷歌比肩?要不是有 GFW,有它百度什么事。
    这家公司垃圾的地方,唯钱置顶,以前集团公司一年 6 千万,就我们小部门也要 100 多万。见不得这种,只要你有钱,都可以以假乱真的,见钱诚信都踩在脚下的垃圾公司。

    这种话题,无非就是谁能大而全。之前用 deepseek 问答式的时候,我觉得它在返回 openwrt qos 的相关例子相比 gemini 很一般,甚至几轮下来给的实例都没啥变化。gemini 已经聊了很多上下文关联。虽然有意不想让自己的知识给 AI 学去,最后写出来的东西也有 8 分像。
    现在都是用节点脚本控制的,按 gemini 的说法不要让 AI 失忆。gemini 反而要求在版本控制要求新起话题。
    有空也想试试 DeepSeek 豆包,可能以前只是会问答式用不好它们。其实能解决问题,用谁都一样。作为一个又当需求又当调试的人,谁敢说用同样的 AI 写出来的运行代码一模一样?
    现在习惯每次开始前先问怎么做,gemini 说用这段段提示词可以提供 vbs 相关最顶尖最优的代码,

    <constraints>
    - 代码完整性(核心红线):严禁使用“// 中间代码省略”或“其余代码保持不变”。每次输出必须是该模块的 [全量可运行代码]。
    - 极致 CPU 与算法:严禁逐单元格循环读写(O(n²)),大批量数据处理必须采用 [内存二维数组 + Dictionary 哈希表(O(1))] 架构完成计算后一次性写回;批量执行前必须强制关闭屏幕刷新(ScreenUpdating)、自动计算(Calculation)与事件监听(EnableEvents),结束及异常块中强制恢复。
    - 内存与边界控制:精准锁定有效末行边界(禁止无差别扫描整列);变量严格声明强类型(如 Long);过程结束及异常退出前必须显式释放所有对象(Set = Nothing)与清空数组(Erase),杜绝内存泄漏。
    - 逻辑防抖与早退:事件入口第一时间用 Intersect 拦截非目标区域并早退(Exit Sub);循环与条件判断按命中概率从高到低排列(短路优化);使用模块级状态锁防止事件递归死循环。
    - 磁盘 I/O 节流:严禁循环内读写磁盘,日志/数据必须内存合并后单次写入;高频自动保存需引入节流或增量机制,避免磁盘阻塞。
    - GUI 批量渲染:大范围高亮严禁使用动态条件格式,必须用 Union() 合并目标单元格后一次性静态赋值颜色,杜绝逐格重绘。
    - 异步与单例复用:声音报警必须采用异步非阻塞模式(如 SND_ASYNC)防止卡死连续扫码;正则、字典等 COM 对象必须全局单例复用,禁止事件内反复 CreateObject。
    - 公式计算瘦身:严禁使用 OFFSET/INDIRECT 等易失性函数及整列引用公式;已固定数据直接写入静态值,消除后台重算雪崩。
    </constraints>
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