作者｜Hayward
原創首發｜藍字計劃
AI的聊天功能一向被網友們調戲為“人工智障”，網友和他們聊天以找樂子的居多。真的有人會和 AI “交心”嗎？
你好，有的。上週一位網友曬出一張截圖，是自己身患重病的父親在去世前夕和與豆包的對話，第一句是“我要去世了，豆包”。
現在的 AI 工具越來越“聰明”，和它聊天時往往還能得到窩心的回覆，不少小學生、老年人已經開始把 AI 聊天助手當作朋友。
我們對 AI 的依賴、AI 和我們生活的結合度，正走到歷史新高。
發現了嗎：過去搜索問題我們會先問百度，現在則會“問問DeepSeek”、“問問夸克”；如果需要做旅遊攻略，還可以交給豆包、夸克生成答案。
經過大浪淘沙後，中國海量的 AI 工具還漸漸形成了三條不同的前進路線，上面提到的 DeepSeek、夸克和豆包，正是三類工具的代表產品。
AI 工具的“三國時代”，已經悄悄開始了。
說 2025 年是 AI 元年一點都不誇張。
QuestMobile的資料，截至2025年2月，AI原生App月活躍使用者（MAU）突破2.4億，較去年同期淨增超1.15億，也就是說已經有接近 2.5 億的人接觸過 AI 工具。
在商業領域，行業資料顯示，2024年中國AI核心產業規模達5784億元，同比增長13.9%；到了 2029 年，這兩個數字還會分別攀升至 1 萬億元和32.1%。
說 DeepSeek、夸克和豆包三分天下，三款軟體都擁有 Top 級別的月活是一大原因。
DeepSeek是國內AI 原生App 排名第一的軟體，今年 3 月的資料顯示月活能達到 1.94 億；夸克也不遑多讓，同期月活達 1.48 億，去年暑期時夸克的峰值月活更是接近 2 億；豆包則經歷了月活的暴增，從 2024 年的 173 萬增長至今年 3 月的 1.1億，增速達到了 35 倍。
另一方面，在技術路線、應用場景上三個軟體剛好又“涇渭分明”。DeepSeek、豆包和夸克，分別代表了底層技術突破、使用者體驗重構和產業場景深耕三個維度，勾勒出中國AI工具的立體化發展脈絡。
相信天天都在用這三款軟體的人不少，但大家有沒有想過，為什麼夸克豆包沒有像 DeepSeek 一樣擅長邏輯推理？
夸克的 AI 搜尋功能結果，為什麼會和DeepSeek 搜出來的有明顯的區別？
這正是 DeepSeek、夸克和豆包代表著中國 AI 工具三條不同發展路線的具體表現。
先說大家很熟悉的 DeepSeek。
DeepSeek作為中國AGI領域的代表，其核心競爭力體現在通用大模型的研發與開源生態構建，他們和其他 AI 廠商最大的不同在於專注於底層技術突破，而非商業化。
雖然也有傳統模型產品 V3，但在今天提起 DeepSeek 大家最先想起的肯定是推理模型 R1。
既然是「推理模型」，推理能力自然是R1 的優勢，它在數學推理、程式碼生成和複雜任務處理上實現了突破性進展，數學任務上的效能可與OpenAI的O1相媲美。
傳統大模型在回答同類型問題時，更容易遇到知識精細度不足與領域適配困難、複雜推理能力缺失、算力消耗與部署成本過高等問題，這都被 DeepSeek R1 一一解決了。
其中的關鍵是，DeepSeek R1 可以依靠混合專家架構（MoE）實現效率躍升，以強化學習突破資料依賴，借開源生態加速場景滲透，解決數學推理、複雜任務處理場景的各種問題。
技術架構上，強化學習驅動的高效推理帶來了大模型訓練的“規模效應”革命，對MoE架構進行最佳化，相比傳統全引數模型降低30%的算力消耗，回答專業領域問題時延遲更低，實現“小力出奇跡”。
當然更加驚豔世人的是 DeepSeek R1 首次以長鏈邏輯與思維視覺化的方式，展現了推理模型的特性，它也是全球首個展示完整推導過程的推理模型。
在推理能力的加持下，R1 的複雜任務分解能力大大提升，可逐步拆解跨領域問題。比如在解答高考數學題時，R1會逐步呈現機率計算路徑，而傳統模型只會直接輸出最終結果，使用者也可以從推理過程中找出模型的思考漏洞並進行改進。
DeepSeek的技術路線，決定了它更擅長自然語言處理和複雜推理類的問題，在程式碼生成和程式設計輔助上也展現出了極強的能力。特別對金融、銀行和科研機構來說，DeepSeek 的出現能大大增加資料分析的效率，也算是掀起了一股產效比革命。
而且這種技術路徑不僅提升了模型的泛化能力，還透過MIT開源協議降低了開發者的使用門檻，推動AI技術的普惠化。
從行業趨勢看，DeepSeek的發展與《2025中國AIGC應用全景圖譜報告》中提到的“模型層關鍵趨勢”高度契合。
報告提到，中國大模型的競爭正從“技術有無”轉向“代差級領先能力”，而DeepSeek透過混合專家系統（MoE）和多模態技術突破，在模型深度推理能力上確實建立了差異化優勢，還成為了全世界學習的物件。
此外，深度求索主張的開源策略與國內廠商“協作創新”的趨勢一致，現在還有自稱AI 工具的軟體沒接入 DeepSeek 嗎？
DeepSeek，偉大。
然後來談談夸克。
夸克和 DeepSeek 的最大不同之處在於，DeepSeek 的網頁搜尋功能是一種輔助功能，誇克則把 AI 搜尋作為了工具的核心。
阿里在定義夸克的時候，將這稱為“AI與行業場景的深度融合”。
阿里對夸克的期望很高，把它定位為「AI普惠平臺」：以“2億人的AI全能助手”為品牌核心，依託阿里生態實現“搜尋+生成”雙向增強，確立了“AI+搜尋”“AI+辦公”“AI+教育”三大主線。
阿里在打造 AI 時代的夸克時，在“提升搜尋效果”上下了非常大的功夫，所以今天的夸克，是這樣的：
能搜到幾秒前發生的大新聞。夸克可以依託阿里雲通義大模型與搜尋生態的深度融合，實現 10 秒每次的更新頻率，抓取新訊息的延遲也降低到了 3 分鐘以內。
弄了一個「超級框」。夸克將將AI對話、深度搜索、內容生成（PPT、文案）、學術研究等功能全塞了進去，它有點像過去的“百度一下”，不需要分門別類，簡化了使用者在搜尋時的思考成本和操作邏輯。
擁有相對更低的 AI 幻覺。夸克設定了三審三校機制，醫療、法律等專業領域生成需經行業專家稽核，結合知識圖譜校驗，據稱可以將醫療問答錯誤率控制在5%以下。
從結果來看，避開 DeepSeek 和豆包等軟體的鋒芒，主攻 AI 搜尋的夸克是成功的。每月擁有 1.5 億上下的月活基本奠定了它在 AI 搜尋工具的龍頭地位，並在去年高考期間靠著填報志願、成績分析、職業規劃等功能狠狠出圈。
為了助力夸克成功，阿里也是費盡心思。夸克 AI 能力依託於阿里的心血結晶：通義千問大模型。
雖然是一款基於Transformer和MoE架構的、不時髦的非推理類傳統大模型，但能力還真挺行。
實際上根據基準測試平臺Chatbot Arena的評測榜單，通義Qwen2.5-Max超越DeepSeek-V3、Open AI o1-mini和Claude-3.5-Sonnet等模型，以1332分位列全球第七名，是中國非推理模型中最強的。
具體來看，Qwen2.5-Max在數學和程式設計等單項能力上排名第一，在硬提示（Hard prompts）方面排名第二。
而在LMArena的盲測榜單中，Qwen2.5-Max 的數學推理（如MMLU-Pro、LiveCodeBench）和硬提示（Hard prompts）處理能力分別位列全球第1和第2，超越DeepSeek-V3（排名第8）。
夸克正是從通義千問力得到了文字、圖片、音訊、影片聯合解析的多模態融合能力，在一些需要邏輯推理的場景中也可以發揮通義千問數學能力強的優點。
夸克讓阿里看到了進軍在AI 領域的機會，2024 年開始夸克在年度下載量、年度月活兩個關鍵資料上屢創新高，也是疫情以來阿里在C 端增幅最快的產品之一。
或許對輕量化瀏覽器出生的夸克來說，延續“瀏覽器”這一歷史定位，從搜尋路線切入 AI 的 C 端，期待成為DeepSeek、豆包這樣的國民級軟體，已經是最好選擇。
最後，是今天開頭那則小故事的主角：火山引擎的豆包。
實際上，可能對大多數的使用者來說，豆包更加符合他們對 AI 工具的認知。能吟詩作對、能畫畫做影片，為使用者改文案，生成某些平臺專屬的風格文案…
位元組對豆包的定位是“全民AI入口”，主攻消費級市場，創意生成和社交娛樂是它的最大賣點，多模態互動是整個工具的靈魂。
豆包代表了中國AI工具在C端場景的深度滲透。比起 DeepSeek它功能更多；比起夸克，它生圖效果更好。
如果你覺得豆包不行，位元組還為它安排了兩個馬仔打手保駕護航：即夢 App主打輕量級的影片和圖片生成，MagicEdit 等則面向專業級的企業使用者。
再依託位元組的流量生態，AI 產出的影片素材直接給到短影片平臺使用，圖片素材可以同步到飛書上作為插圖，美美實現生態閉環。
為了實現這些創意生成效果，過去豆包 AI依靠Transformer與擴散模型結合的基礎架構，結合語音-文字聯合建模和視覺生成技術的多模態技術融合，為使用者提供多模態功能。
4月17日，豆包釋出了全新的1.5深度思考模型，採用了 MoE 架構，總引數 200B、啟用引數 20B。
在繼續提高多模態能力的同時，豆包1.5 強化了模型的數學、程式設計、科學和推理能力，測試表現甚至超過DeepSeek-R1、QwQ-32B等國產推理模型，與OpenAI o1、o3-mini-high等模型能力相仿。
隨著架構最佳化、資源分配最佳化和推理效率的提升，深度思考大模型讓豆包的圖片生成、影片生成能力進一步升級，不僅支援了“邊想邊搜”、“視覺理解”等實用能力，豆包文生圖 3.0 也將生成圖片的最大解析度提高到了 2k 級別。
依託位元組系應用的海量流量，豆包預計還能持續在月活上創新高。哪怕在創意生成的絕對水準方面還沒有達到 GPT-4o 的高度，但作為一款使用門檻低、上手簡單的國產 AI 軟體，豆包完全還可以美美地偏安一隅。
最終，DeepSeek代表的通用大模型、豆包代表的消費級應用、夸克代表的行業解決方案，構成了“基礎研究-場景落地-生態協同”的完整鏈條。
三個 AI 工具都已經各自搶好賽道。誇張點說，只要你需要用 AI 工具，就繞不開上面三個軟體裡的任意一個。
回過頭來，還是不勝唏噓。去年的今天，主流的 AI 工具搜尋的內容、生成的文字都幾乎處於不可用狀態，當時也不會有人想在工作上用 AI 工具作為輔助，畢竟大機率是會幫倒忙的。
但一年之後，我們身邊湧現了各種各樣的 AI，不僅查資料的豐富程度、準確程度大幅度提高，AI 製作的頭圖、插圖已經司空見慣。從 DeepSeek 平地驚雷的那一刻起，我們的生活就被深深改變了。
就是，這也不完全是一件好事。
AI 工具氾濫的一大問題是 AI 幻覺問題日益嚴重，比如大家信賴的 DeepSeek R1，偏偏是眾多工具中 AI 幻覺偏高的；其他的 AI 軟體雖說各種手段降低了幻覺率，但其實也沒好到哪去。
在一部分的測試中， R1 的事實性測試幻覺率高達22.33%，更糟的是一些由幻覺產生的“AI胡說八道”又會成為語料，重新喂回給 AI，形成惡性迴圈，最終把整個中文網際網路都汙染了。
哪怕你不用AI，也不知道網上哪些是由 AI 編造的假資訊。
｜又是一次言之鑿鑿的胡說八道
另外，開頭那個關於豆包的新聞，總讓人止不住擔憂：老人家寧願向 AI 告別，也不願意和家人傾訴。
畢竟遠在大洋彼岸的美國，一年前有一位名叫Sewell Setzer 的弗羅里達州男孩，在聊天機器人程式 Character.ai的“慫恿”下選擇自殺，年僅 14 歲。現在他的家人還和 AI 軟體的公司打著官司，這是一宗“人類和 AI 走得太近”引發悲劇的典型案例。
當 AI 越來越智慧，聊天機器人越發像人，我們就像身處由 AI 構築的圍城裡。把作品、言論、思想餵給 AI 作為語料，把最後的心情、感覺、心願留給 AI，會不會終有一天，人類變得和 AI 太“親近”，又和人類太“疏遠”？
在這 AI 三國鼎立的一刻，人類和人工智慧之間的關係，開始慢慢變得微妙起來。
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本文轉載自“藍字計劃 ”，原標題《中國AI，正分裂出三條路線》。
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