Gemini到底好不好用？用AI文章生成写一篇客观评测

提及Gemini, 不少人在第一时刻所想到的, 乃是谷歌于AI赛道途中的重大回击。

身为Google DeepMind用心捣鼓出的多模态大模型, 打它一问世起, 就承载着要和GPT展开正面强烈对抗的任务。

这回我的测试, 涵盖了内容创作这个方面, 还包括逻辑推理这一范畴, 以及实时信息获取这个维度, 得出的结论, 或许跟你心里所设想的, 并不是特别一样。

多模态能力是不是真的实用

Gemini最让我惊讶的是它对视频和图片的理解能力。

我神情兴奋激动地把一段时长是3分钟的烹饪视频给上传了, 这段视频可不是普普通通容易的, 它拥有强大厉害的功能, 不仅可以准确无误毫无差错地辨别出烹饪进程当中所运用的各种各样各类的食材以及每一个详尽细致的步骤, 并且还能够全面周到且精细入微地归纳出这道菜品的营养组成结构。

单单分析文字描述的方式, 相较于这种处理方式, 直观程度是远远比不上的, 对于从事社交媒体内容相关工作的人而言, 这种处理方式是极为合适的。

但它在纯文本生成上表现参差不齐。

撰写一篇产品文案, Gemini的初稿常常在逻辑方面表现得极为严谨, 然而却欠缺感染力, 仿佛是按照教科书模式进行的段落拼接, 是这样的情况。

这时候我会让它放松限制，增加一些口语化表达开云app官方入口网站，效果会好很多。

在我试用AI文章生成工具的这一过程里面, 我察觉到, Gemini于那些要求深度思考的领域之中呈现出颇为出色的表现, 于类似技术文档总结或者论文摘要这样的领域当中, 它的准确率是相当高的。

它的问题在于对复杂指令的理解有时会跑偏。

例如, 我向其提出“以具有嘲讽性质的语气去创作一篇吐槽类内容”的要求, 然而, 它所输出的相关内容, 却好似是那种正儿八经的科普类文字。

这表明它依旧在尝试权衡安全性与创造性, 对于情绪的掌控不像预期那般灵活自如。

联网能力能不能替代搜索引擎

Gemini支持实时联网，这是它和很多离线模型最大的区别。

我向它询问“今天之时半导体版块走向势头状况”, 它径直实施拿取了最为崭新的财经方面新闻资讯, 并非是依据训练数据予以揣测估摸。

这表明, 从事行业分析工作的人, 能够将其视作助手, 进而省去手动进行搜索所耗费的时间。

但联网能力的代价是响应速度变慢。

每次请求都要等待几秒钟，不像本地模型那样秒回。

并且, 它针对中文互联网的抓取深度欠缺, 一些国内小众论坛的信息常常被遗漏。

如果你存在撰写具备时效性内容的需求, 诸如针对热点事件开展解读之类的情况, Gemini在一定程度方面是能够发挥作用的, 然而在使用的时候必须要亲自动手去认真仔细核对来源。

我尝试用它做竞品分析开云app在线入口，让它对比几款AI写作工具。

它将功能差异罗列了出来, 然而对于用户体验的总结偏向肤浅表面, 欠缺真实用户的痛点方面的反馈。

这说明它更擅长整合公开信息，而不是深度挖掘。

对于那些致力于追求迅速完成稿件创作的内容生产者而言, Gemini算得上是一个较为不错的起始点, 然而, 最终所完成的稿子依旧得依靠人去进行细致的润色处理。

测试到最后，我发现Gemini更像一个全能的入门级助手。

它于处理多模态信息之际, 所展现出的能力, 于联网查询之时, 所露出来的本事, 确实处在领先位置。可是开云app官方最新下载，在语言表达的细致程度层面, 以及针对中文语境的适应进程当中, 它的发展依旧存在许多困难。并且, 有着相当漫长的一段路程, 需要持续不断地向前行进、探寻。

要是你所需求的是专业等级的创作辅助, 或许得借助其他工具来相互补充。

标签： AI评测 多模态能力 联网能力 内容创作 用户体验