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2025-06-29 0
自从deepseek掀起各个公司接入模型的大风之后,最开始秘塔ai率先接入了deepseek,把ai搜索和带脑子的deepseek结合起来。
联网搜索+深度思考,那搜索到的内容质量直接上升一个档次。
可是又有一个很细节的问题。
到底是先思考,再搜索需要的资料好呢?还是先搜集到一大堆资料,再思考整理好呢?
管他呢,都用好了。
这不秘塔ai新上线了新的研究模式,将研究模式又细分成了两种情况:先想后搜和先搜后扩。
简单理解两种模式的区别就是。
先想后搜就是更侧重先思考清楚复杂问题和场景,然后再进行搜索资料。
先搜后扩就是甭管三七二十一先搜一堆信息,然后再思考进行整理输出。
有点像你的员工,一个是思考性的,想了再干。一个是直觉性的,干了再说!
没有哪个人更厉害,看怎么用!
所以今天就体验一下秘塔ai搜索的这两种新模式,对比一下有什么区别,以及什么场景下更适用哪个。
本来找了很多测试的问题,但是都太专业了,从中选了两个既有恶搞味儿但又能测试回答质量的问题。
01 如果猫咪统治了世界,互联网会变成什么样?
看着简单的问题,但要回答的是非常复杂的“猫咪宇宙”的问题。
我就先丢给秘塔开启了先想后搜的模式,然后它开始先思考拆解我的问题。最终拆分成了五个小问题开始处理。
并且拆分完之后又是边思考边联网整理资料的过程,最终给出了回答。
回答的内容是真的像一个理科生一本正经在给你研究这个课题,重构了“猫咪世界”,从行为适配,技术重构,内容形态,社会模式这几个维度进行了分析。
可以看一下它的回答。
连vr场景下的情况也考虑到了,还有甚至成立 了《喵星伦理局》,在猫咪的世界不允许使用激光笔超过十五秒。
有趣还有料。
最后再看看涉及到的资料有149份,真是不少了。
对比一下先搜后扩有什么区别?
同样的问题,这个模式下你就能看出明显区别了,回复当中就可以看到它先搜集了部分资料,然后再想怎么回答。
给出的答案你就能感受到它是在有种“复制黏贴”把问题回答了就行的感觉。
回答内容量也非常少,后面附上的一个补充问题《猫咪在互联网技术发展中的具体作用和贡献是什么》,这个倒是长篇大论说了很多,占了得有五分之四。
但是跟问题关系并不大。
再来 测试一个更深入的问题,刚好 最近oppofind n5上新了,结合之前我印象特别深刻的用oppo k12砸核桃的测试,我问了这样一个问题:
OPPO Find N5手机上线了,和OPPO K12相比,哪个更抗摔,如果拿他们来测试砸核桃的话,分别能砸多少个?
不是简单搜索给到我他们俩的性能对比就足够了,我要具体让它算出到底能砸多少个核桃。
第一种模式先想后搜,会发现整个思考过程真的是很细致了,足足有五千字左右,翻了好几页才翻到下面的结果。
得出的分析结论也是有理有据,两款手机的详细对比都有,以及最后给到了砸核桃的可行性分析。
结论是至少10个以上的核桃对于k12,find n5则是1-3个核桃。
再看下面引用的资料,真是吓到我了,足足有286篇。
神啊,这要是人,看完这些写个报告那不得累死?
再对比先搜后扩的模式。
基于搜索资料得出的结果,“多篇测试显示”,而不是深度思考分析它为什么能砸核桃,以及推理能砸多少。
这一点就有些区别了和先想后搜。
而且,后面一堆给到的内容我是真的看不懂了,列了一些无关的问题,资料引用也就69篇。
妥妥的像文科生把资料给你收集整理了一遍的感觉。
而不是理科生思考原理和背后的原因。
当然两种各有优劣势。
这里我也让ai列了他们俩的优势,可以作为参考:
先想后搜优势:
先搜后扩优势:
还是那句话,没有谁更厉害,只有适合你自己的才最厉害,小孩子才做选择,大人都是一块用!
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