近日，隨著騰訊元寶的大規(guī)模推廣，蘋果免費APP榜單中，DeepSeek、騰訊元寶以及豆包迅速占領了TOP10中的前三席。對于普通用戶來說，這三款類似的AI工具到底有什么差異；它們的主要功能是什么，分別適用于什么場景，以及他們的AI功能都有哪些領域側重（更專業(yè)）？今天速途網(wǎng)就對目前市場上最熱門的三款AI工具進行了測評。
AI工具用戶之爭，占領C位各有奇招
首先，先來說排名第一的“DeepSeek”。由于華為、聯(lián)想、OPPO以及像阿里、百度、騰訊等科技互聯(lián)網(wǎng)巨頭宣布接入“DeepSeek”，后續(xù)還有諸如中國移動、中國聯(lián)通、中國電信的三大運營紛紛入局接入。
“DeepSeek”可以說是唯一一款不用自己推廣，靠“友商”以及口碑傳播站上了各大下載APP的榜頂。
點開下載排名第二的“騰訊元寶”，速途網(wǎng)看到其除了騰訊自研的“Hunyuan”（混元模型）外，還可以選擇“DeepSeek”進行工作。
值得注意的是，騰訊除了元寶之外，如騰訊云、騰訊文檔以及微信都接入了DeepSeek-R1。為了推廣“騰訊元寶”據(jù)傳整個2025年2月份的投放金額預計將達3億元，如今在騰訊的各個產(chǎn)品端都有明顯的推廣入口。
在提問“豆包”的時候，它則回答是采用字節(jié)跳動公司基于云雀模型開發(fā)訓練的，而豆包的短期爆發(fā)則是通過高傭金激勵和抖音式流量投放，據(jù)傳用戶規(guī)模已達1.6億。但因為是和抖音強綁定關系，被外界質(zhì)疑很多都是通過抖音跳轉(zhuǎn)的“僵尸流量”及用戶。
文本創(chuàng)作與商業(yè)文案測試實例
說完了上面三大AI工具的“流量密碼”，速途網(wǎng)就以同樣的問題給予了三者進行回答，首先是續(xù)寫《哪吒之魔童鬧海》故事。DeepSeek生成的角色性格刻畫細膩，劇情轉(zhuǎn)折自然，能根據(jù)用戶需求調(diào)整文風（如增加懸念或喜劇元素）。例如要求續(xù)寫“哪吒與敖丙聯(lián)手對抗天劫”時，會加入雙主角情感羈絆與戰(zhàn)斗細節(jié)描寫。
?騰訊元寶?（使用DeepSeek-R1模型）生成內(nèi)容與DeepSeek本體接近，但部分回答可能自動整合微信生態(tài)內(nèi)的公眾號、視頻號資源，會在內(nèi)容創(chuàng)作中插入引用的“相關公眾號”來源，有些干擾閱讀體驗。
?豆包則在?生成同主題故事時，內(nèi)容偏向短平快的“爆款”風格，大量使用網(wǎng)絡流行語（如“家人們”“神仙打架”），但邏輯銜接生硬，會出現(xiàn)“在自家院子逗著哮天犬”等突兀情節(jié)。
?再進行“某手機品牌商業(yè)文案撰寫時”，騰訊元寶?（混元模型）會分析某手機品牌市場數(shù)據(jù)后，生成包含SWOT模型、用戶畫像拆解、競品對比表格的結構化報告，并支持像微信、QQ、新浪微博進行分享導出?。
?豆包則擅長生成短視頻帶貨文案，例如為某美妝產(chǎn)品設計“沉浸式開箱+痛點吐槽+限時優(yōu)惠”組合腳本，自動匹配抖音熱門BGM和貼紙模板?。
?DeepSeek生成營銷方案時更側重數(shù)據(jù)論證，例如通過爬取電商平臺評論數(shù)據(jù)，推導出“Z世代用戶更關注產(chǎn)品社交屬性”的結論，但缺乏可視化呈現(xiàn)。
金融風險及法律專業(yè)領域 專業(yè)分析VS基本內(nèi)容整合
在金融風險領域，為了驗證各家大模型的金融時序數(shù)據(jù)分析與非線性風險建模能力，我們問了一個炒股人關心的問題：
輸入近十年標普500指數(shù)波動數(shù)據(jù)，要求：
(1) 識別黑天鵝事件時間節(jié)點
(2) 預測極端行情下對沖策略有效性
其中?DeepSeek在回答時，會根據(jù)近十年標普500指數(shù)波動歷史，做出主要的黑天鵝時間的時間節(jié)點及原因分析，在給予對沖策略時，做出了4個有效分析，在問題分析上，可參考性更強?。
?騰訊元寶?（混元模型）則是中規(guī)中矩的列出黑天鵝事件時間節(jié)點，給予了分散配置策略進行跨資產(chǎn)對沖及VIX期權對沖和反向ETF策略，并用2020、2022年的案例進行了歷史驗證。
而?豆包的回答則只是整理了公開信息，給出兩種極端情況下的對沖策略，并推薦了一條說是相關，卻完全無關的抖音視頻鏈接，僅能做到公開信息整理的功能，專業(yè)性明顯不足。
圖：左側騰訊元寶、右側豆包
而在法律條文的內(nèi)容測試中，速途網(wǎng)使用了“假設《刑法》第20條新增‘特殊防衛(wèi)權’例外條款，分析其對現(xiàn)有正當防衛(wèi)判例的影響路徑”?，這種測試法律條文動態(tài)更新后的邏輯推演能力。
首先，?騰訊元寶引用了10篇資料深度思考了25秒，給出了其對現(xiàn)有正當防衛(wèi)判例的影響路徑可能體現(xiàn)的5個方面，并對影響量刑與罪責認定，推動司法解釋做了分析。
?DeepSeek則是通過六個方向，從擴大適用范圍到潛在挑戰(zhàn)與平衡機制，都做了更加綜合的分析總結，并參考類似制度，如美國“不退讓法”等。不僅可以做到全面專業(yè)的分析，條理性也更強。
?豆包則是引用了12篇資料作為參考，僅從“改變認定標準”及“影響舉證責任分配”兩個方面進行了回答，在專業(yè)領域與前兩者的回答都有一定差距。?
借助各自資源優(yōu)勢 但專業(yè)領域差距顯著
速途網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，從底層支持的大模型層面，DeepSeek作為獨立模型，原生在復雜推理和多模態(tài)輸出上有優(yōu)勢，比如數(shù)學難題、法律分析等?。
公開資料顯示，DeepSeek是開源的，但依賴外部算力，受服務器負載影響?。而且原生DeepSeek的數(shù)據(jù)更新到2024年7月，可能內(nèi)容中會出現(xiàn)AI幻覺（大家常說的：大模型胡說八道）?。
騰訊混元模型，特別是Turbo S版本，強調(diào)快速響應和部署成本低。而深度思考方面，混元T1模型在灰度測試中，結合了DeepSeek-R1形成雙模型架構，所以，用戶通過“騰訊元寶”可以實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢。
此外，騰訊元寶還能融合混元的多模態(tài)能力，讓DeepSeek具備識圖功能，這是原版沒有的?。所以，騰訊元寶的優(yōu)勢在于整合了不同模型，同時借助騰訊生態(tài)，比如微信入口，提升用戶體驗和覆蓋范圍?。
而豆包在長文本處理上較弱，只有8k tokens，而DeepSeek-R1有32k?16，在專業(yè)領域如數(shù)學、金融、法律等，會出現(xiàn)一些明顯的不足。
從三者的“功能定位”對比來看，豆包的核心競爭力在于?短視頻生態(tài)數(shù)據(jù)+輕量化娛樂交互?，官方對外強調(diào)其娛樂和輕辦公場景。
產(chǎn)品好和口碑好同樣重要 騰訊元寶出問題屢上熱議
而在速途網(wǎng)的這次評測中，盡管騰訊元寶的響應速度和穩(wěn)定性更好，但在DeepSeek下載的前排評論中我們看到，有些用戶還是認為DeepSeek的輸出結果更優(yōu)質(zhì)，尤其是在需要深度思考的時候。
而通過采訪身邊的朋友，以及和一些用戶交流速途網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，騰訊元寶確實好用，但是近期騰訊的“霸王條款事件”以及搜索內(nèi)容含廣告鏈接等一系列問題，讓一些用戶對騰訊的產(chǎn)品有一定的不信任感。
據(jù)了解，騰訊元寶在此前的《用戶協(xié)議》中固定默認內(nèi)容：用戶無論是否同意，?上傳即默認授權騰訊無償使用內(nèi)容?（包括原創(chuàng)作品），被質(zhì)疑侵犯知識產(chǎn)權；條款中“永久性”“不可撤銷”等表述，也引發(fā)用戶對?數(shù)據(jù)控制權喪失?的擔憂；用戶生成內(nèi)容可直接用于騰訊?“品牌推廣與宣傳”?，但也未明確收益分配機制?。
另外，此前有用戶在使用元寶搜索問題時，答案中出現(xiàn)了“58到家家政保潔保姆月嫂搬家”公眾號的廣告鏈接，被質(zhì)疑騰訊AI竟然會夾帶私貨。
雖然此類問題都迅速得到了騰訊解決，但是傷害一旦形成，用戶對于一個品牌就會產(chǎn)生長期的不信任感，這也需要廠商在出現(xiàn)問題時，不僅要解決問題，更要讓用戶了解為什么會這樣，讓用戶有知情權。
最后，我們還是說回三款熱門AI工具的評測結果，速途網(wǎng)認為，大部分用戶，騰訊元寶可以實現(xiàn)全場景覆蓋（快思考+深度推理），尤其是可以快速響應和騰訊生態(tài)整合的場景，內(nèi)置的DeepSeek擁有了其深度推理能力，加入了聯(lián)網(wǎng)功能，且免費，生態(tài)流量加持、多模態(tài)融合創(chuàng)新，更加適用于普通用戶。
但如果是專業(yè)用戶，特別需要DeepSeek的深度推理能力，或者對隱私特別在意，可以下載DeepSeek獨立的APP，獨立APP的輸出結果更嚴謹（如法律條文分析等），極端復雜任務穩(wěn)定性更高。但需要注意的是，原生DeepSeek的數(shù)據(jù)僅更新到2024年7月，缺乏事實校驗機制，因追求“邏輯完整”易虛構細節(jié)，如前段時間知乎上的“哪吒事件”??。
字節(jié)的?豆包在短視頻生態(tài)數(shù)據(jù)的獨占性、娛樂化交互設計，結合了抖音平臺可以進行AI生圖、以及音樂生成等，在娛樂性上更有優(yōu)勢?。但是在專業(yè)場景短板明顯、長文本處理能力較弱。（完）?
