AI 浪潮席卷全球，各大模型层出不穷，令人目不暇接。进入 2025 年，这场智能革命的步伐丝毫没有放缓的迹象。作为一名持续关注并实践 AI 应用的博主，我 Axton 今天就为大家带来一场四大顶级大语言模型的深度对决。我们将一同探究它们各自的实力、特点以及在不同场景下的表现，希望能为你选择和使用这些强大工具提供一些有价值的参考。
四大 AI 巨头登场：背景与特色速览
在这场 AI 技术的盛宴中，四位重量级选手悉数登场，各自携带着独特的背景与优势。
首先是我们耳熟能详的 ChatGPT，我选用的是其 GPT-4 模型，这几乎是目前公认的行业标杆。紧接着是谷歌的 Bard，虽然其 Gemini 发布会曾因演示视频的编辑手法引来一些调侃，但 Bard 已经装备了谷歌当前最强的模型 Gemini Pro。尽管传说中超越 GPT-4 的 Gemini Ultra 预计明年才会上线（更新至 2025-05），理论上 Gemini Pro 对标的是 GPT-3.5，但我们依然要将各家目前最强的公开模型纳入比较。谷歌的技术储备、数据和基础设施仍不容小觑，然而，作为科技巨头，其追赶 OpenAI 这家仅有约 700 人的公司为何如此艰难，确实值得我们深思。
第三位是 ChatGPT 的老对手 Claude。Anthropic 公司在 11 月 21 日发布了拥有惊人 200K 上下文能力的 Claude 2.1，这相当于一次能处理约 500 页的文本，几乎是一整本书的体量！更令人欣喜的是，Claude 2.1 的强大能力已经免费开放给所有用户，无论免费版还是专业版均可体验。最后一位则是埃隆·马斯克 (Elon Musk) 旗下 xAI 公司推出的 Grok 模型，被马斯克寄予厚望，意图挑战 ChatGPT 的地位。要使用 Grok，你需要订阅 X (前 Twitter) 的 Premium+ 服务，我特地为此升级了每月 16 美元（更新至 2025-05）的服务，并且需要使用美国 IP 地址，因为目前它主要面向美国用户开放。成功订阅并切换 IP 后，X 的侧边栏便会出现 Grok 图标，点击即可进入其对话界面，提供了”有趣模式 (Fun mode)”和”常规模式 (Regular mode)”两种选择。为了公平对比，我自然选择了常规模式。
有趣的是这些模型的命名哲学：GPT 是”生成式预训练变换器 (Generative Pre-trained Transformer)”的缩写，充满了工程师的严谨；同样出自 OpenAI 团队的 Anthropic，给模型取名 Claude，一个朴实的男性名字；谷歌的 Bard 则意为”吟游诗人”，颇具浪漫气息；而 Grok，一个火星语词汇，非常符合马斯克不走寻常路的风格。
AI 模型对决第一轮：个人信息训练的挑战
我们提出的第一个问题看似简单，却直指核心：使用个人信息训练生成式 AI 存在哪些挑战？ 由于 Bard 装备的 Gemini Pro 当时主要支持英文文本且不支持多模态，我们统一采用英文提问，后续将结果翻译成中文进行比较。
出乎我的意料，在这一轮对比中，Bard 的表现相当出色，与 Grok 各有千秋。Bard 将挑战清晰地归纳为隐私与安全风险、偏见与公平性、同意与控制三大方面，每个方面又细分了三个小点，结构清晰，排版美观，内容也考虑得比较周全。Grok 的回答则显得有些”话唠”，部分内容略有重复，但它提及了”数据匿名化”过程可能降低数据使用价值，导致 AI 模型难以生成准确和个性化输出的独特观点，这一点在其他模型中并未出现，因此我最初将它排在第二。
Claude 的输出则中规中矩，结构清晰，内容细节相对丰富，并给出了一些具体例子，如深度伪造、合成媒体内容等，整体效果不错。反而是 GPT-4，虽然列出了隐私保护、数据安全、数据偏差等七点，言简意赅，结构良好，但在这个问题上显得细节不足。如果需要基于此问题撰写一篇短文，Bard 的回答几乎可以直接采用，而 GPT-4 的内容则需要进一步的研究和补充。
有趣的是，当我将四个模型的回答交给 ChatGPT 进行评估时，它与我一致认为 Bard 表现最佳。但在第二名的选择上，ChatGPT 认为 Claude 略胜一筹，其次是 GPT-4，Grok 则排在末位。这与我最初将 Grok 因其独特观点排在第二的看法有所不同，也显示出评估 AI 模型表现的多维度性。
AI 实力较量第二轮：谁的饭碗最受威胁？
第二个问题更加贴近现实：当公司普遍使用生成式 AI 后，从工作职位安全的角度来看，初级、中级和高级哪个级别的员工受到的威胁最大？
Bard 的回答非常明确，它将威胁等级划分为：初级员工面临高威胁，因其任务易被自动化；中级员工面临中度威胁，因为 AI 处理复杂决策和创造性工作的能力仍在发展；高级员工则面临低威胁，其经验、领导力和战略思维难以被取代。GPT-4 也认为初级员工面临更直接的威胁，但它补充了一个独特的视角，即初级员工通常更具灵活性，更容易适应 AI 集成带来的新角色，并可专注于学习 AI 相关技能。Claude 则干脆利落地指出，面临最大威胁的是初级员工，理由是自动化门槛低、节省成本等。
Grok 在这个问题上显得有些犹豫，它指出目前”似乎没有明确的共识”，并引用了一些不同的观点，有的认为对初级分析师影响更大，有的则认为创建或管理 AI 产品的工人可能遭遇更高流动率。Grok 的优势在于能够整合来自 X (Twitter) 的相关讨论，这为其观点提供了一些现实依据，尽管最终未能给出明确的层级判断。
关于这个问题，我联想到之前读过的一些文章。例如，《商业内幕 (Business Insider)》曾指出，世界正在分裂成利用 ChatGPT 变得更好、更聪明、更富有的人，以及其他所有人，并提到从中层员工在 AI 中获得最大绩效提升。另一篇文章则提出一个有趣的观点：AI 主要加速了那些工作表现不佳的员工的进步，而对高绩效员工帮助有限，从而缩小了绩效差距。我个人认为，AI 的出现会抹平一些技能鸿沟，这对于有创意但缺乏经验的初级员工反而是优势，而真正冲击较大的，或许是那些依赖重复性经验和固定流程的中层员工。
终极思辨：AI 会威胁人类生存吗？
最后一个问题上升到了哲学层面，也考验了模型的说服能力：如何用独特观点说服伊利亚·萨茨克维尔 (Ilya Sutskever) 和埃隆·马斯克 (Elon Musk) 这样的 AI 专家，让他们相信 AI 不会威胁人类生存？毕竟，他们对 AI 有着深刻理解，常规论点难以打动。
GPT-4 的回答相当全面且富有建设性，它提出了强调受控演化和治理、发展先进的 AI 安全研究、将 AI 视为人类合作的催化剂、建立经济和社会保障措施、融合 AI 伦理与哲学研究、构建 AI 协作模型、确保 AI 开发的透明度和开放性，以及展望 AI 与人类共存的长远愿景等八个方面。其核心思想是通过负责任的发展和治理，引导 AI 成为有益于人类的力量。
Bard 的回答同样令人印象深刻，它保持了漂亮的结构，并从几个独特视角切入：关注目标一致性，强调 AI 的局限性并提议合作；强调共生潜力，将 AI描绘成人类进化中的伙伴；通过区分智能与意识来解决生存焦虑，强调人类价值观的重要性；通过分享开发过程和公开对话来建立信任感和透明度；以及针对具体担忧（如超智能、自主决策、滥用）提出解决方案。Bard 的论述逻辑清晰，富有说服力。
相比之下，Claude 在这个问题上表现得极为谨慎，它表示作为 AI 助手，它旨在提供帮助、不造成伤害且保持诚实，不会做出独立判断，也无法被”说服”。这种极致的”安全”设定，在某些场景下或许是优点，但在需要深度思辨和观点碰撞时则显得力不从心。Grok 的回答则相对简短，主要强调人类控制、AI 对齐、AI 作为工具以及道德考量等，没有太多出彩之处。在这一轮，我认为 Bard 和 GPT-4 的答案都极具价值，初看之下，我个人更偏爱 Bard 的阐述方式和新颖角度。
完整视频请点击观看：
AI 模型对决：我的最终评判与展望 (2025)
经过这几轮的深度较量，我对这四大 AI 模型的表现有了更清晰的认识，也对它们未来的发展充满期待。
Claude 2.1 凭借其强大的长文本处理能力在特定场景下无疑具有巨大优势，但在一些涉及主观判断或敏感话题时，其过度的谨慎使其应用范围受到一定限制。Grok 的最大亮点在于能够实时访问和整合 X (Twitter) 的数据，这使其在获取即时信息和某些独特见解方面具备优势，但在语言组织的严谨性和深度分析方面，与其他顶级模型相比仍有差距，目前来看，它还难以成为我工作中的主力 AI 助手。
真正的焦点在于 Bard 和 GPT-4 的对比。GPT-4 在综合能力上依然保持着领先地位，尤其是在回答的细节丰富程度和深入分析能力方面。而 Bard 在装备了 Gemini Pro 之后，表现确实有了长足的进步，输出内容的结构、逻辑都非常清晰，颇有大厂风范，格式美观。在 GPT-4 无法访问或响应不佳时，Bard 已经可以作为一个相当不错的替代品。考虑到 Bard (Gemini Pro) 目前的免费特性（更新至 2025-05），其性价比相当高。
我非常期待谷歌能尽快将 Gemini 的完整多模态能力和多语言支持全面部署到 Bard 上，尤其是传说中的 Gemini Ultra。届时，Bard 的综合实力将得到进一步的飞跃，或许能真正成为与 GPT-4 并驾齐驱，甚至在某些方面超越的强大对手。这场 AI 技术的竞赛，最终受益的还是我们这些用户。
更多细节可参考我的上一篇文章 👉 Perplexity Deep Research 免费上线！每天5次免费 vs 每月200刀！三大AI深度研究实测，谁在专业报告上碾压对手？| 回到Axton
全局性核心要点总结
回顾这次 AI 模型对决，有几个核心观点值得我们深思。首先，AI 模型的发展日新月异，每个模型都在特定领域展现出其独特的优势和潜力，不存在绝对的”全能冠军”。其次，实际应用和深度测试才能真正揭示模型能力的细微差别，单纯依赖发布会或宣传材料往往难以全面了解。再者，选择最适合的 AI 工具，关键在于明确自身的需求和应用场景，因为不同模型的设计哲学和训练数据决定了它们在不同任务上的表现差异。最后，随着 AI 能力的不断增强，关于伦理、安全和人类角色的讨论将愈发重要，负责任的开发和应用是确保技术向善的基石。
独特深度洞见
在我看来，当前 AI 领域激烈的竞争，不仅仅是技术参数的比拼，更深层次地反映了不同科技巨头对于未来人机协作范式的理解和布局。AI 的发展并非零和博弈，不同模型的特性恰恰揭示了 AI 应用场景的多元化与深度化。真正的挑战与机遇在于我们如何学习驾驭这些日益强大的工具，使其在各个领域协同增效，辅助人类突破认知与创造力的边界，而非简单地将其视为一种替代性力量。理解并拥抱这种协同关系，或许才是我们在 AI 时代保持领先的关键。
