近日,有用户对不同AI模型的回答能力进行了实测对比,重点关注了Gemini 3 Pro、DeepSeek和GPT-5.2/GPT-5.1的表现。测试发现,GPT-5.2在回答问题时仅提供’数学期望下是大概率亏的’的简短回答,而GPT-5.1则忽略了用户提及的某些关键情况。相比之下,DeepSeek和Gemini的分析更为全面和详细。这一对比结果显示,不同AI模型在处理复杂问题时的能力存在明显差异,DeepSeek在回答完整性和分析深度方面表现更为突出。这一发现对于选择适合特定需求的AI工具具有重要参考价值,也反映了当前AI模型在理解和回答复杂问题上的技术差距。
原文链接:Linux.do







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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。