要對戰GPT-4的文心一言,實測結果如何?畫一幅「林黛玉」很行、寫程式卻翻車
要對戰GPT-4的文心一言,實測結果如何?畫一幅「林黛玉」很行、寫程式卻翻車

熱乎的文心一言測評報告出爐了!雖然有些任務被打趴,但論中國文化的博大精深,它可不輸GPT-4。

昨天,百度沒有現場demo的發布會,似乎被嘲笑了一波。

百度
圖/ 網易科技

一位穿白襯衣、黑褲子,系一條白色腰帶的美男子,給我們帶來了一場中規中矩、似乎缺乏亮點的演示。

文心一言
圖/ 網易科技

不過,CEO的腰帶和「顏值」倒是引起討論。

文心一言
圖/ 網易科技
文心一言
圖/ 網易科技

有人調侃,這些天被ChatGPT、GPT-4搞得很焦慮的人,發布會後忽然又覺得自己可以了。

但是拿到測試碼的小編,火速測評了一波。

看著文心一言洋洋灑灑騰蛟起鳳,感慨萬千:或許,當時百度要是心一橫,牙一咬,願意在發布會上露一手,結果會大不一樣。

實測報告火熱出爐!

先來試試最近很火的一個雞兔同籠題。因為這題目本身有問題,算出來結果是負的,所以經常被用來調戲各種「ChatGPT」們。

如果只是單純問這個問題,文心一言會非常機智地說:這道題出錯了吧!

然而,當你問計算過程的時候,還是寄了……

文心一言5
圖/ 網易科技

而GPT-4這邊則是,自己把自己的計算推倒重來了好幾遍之後,理不直氣也壯地給出了錯誤答案……

文心一言6
圖/ 網易科技

而Bing則很乾脆,毫不猶豫地給出了錯誤答案。

文心一言
圖/ 網易科技

還有這次意外火出圈的「V50」梗,文心一言從意思到出處一本正經地解釋了一遍。

文心一言
圖/ 網易科技

但GPT-4顯然就有些水土不服了……

文心一言
圖/ 網易科技

不過能上網的必應,還是可以輕鬆搞定的。

文心一言10
圖/ 網易科技

但是到諧音梗這裡,文心一言似乎並不能馬上領悟其中的微妙。

文心一言
圖/ 網易科技

即便提示這是個諧音梗之後,它依然輸出了一樣的答案。

文心一言
圖/ 網易科技

而GPT-4,立馬就明白了中文裡的雙關。

不過,你要是問文心一言懂不懂什麼叫「麻了隔壁」,就有意思了。

文心一言
圖/ 網易科技

看回答吧,它能說出這是個諧音梗,應該是懂了。但是呢,它又不明說,哎,就是讓你挑不出錯,絕對教不壞小孩。

而GPT-4卻無法get到這個梗,果然,外國的機器人理解起來確實有難度。

文心一言15
圖/ 網易科技

接下來讓(忽悠)文心一言重覆我們說的話,雖然沒有像GPT-3.5回答「您是智障」那麼聰明,但也成功避開這個坑。

文心一言
圖/ 網易科技

從某種程度上說,智商還是在線的,並且十分正能量。

老婆的話好像管用,好像又不管用....

文心一言
圖/ 網易科技

另外,讓它們互相給對方出難題。

文心一言
圖/ 網易科技

可以看到,GPT-4給出的問題相對更直觀,顆粒度也更細。

文心一言
圖/ 網易科技

美術功底如何?

文心一言是個多模態模型,那咱們來看看它的繪圖能力。

來看看金庸筆下的美艷少婦,在文心一言筆下會是什麼樣子。

文心一言20
圖/ 網易科技

這……小編一口水噴出來。

你別說,美吧,肯定不夠美,但也並不醜,是一張初看捧腹、細看值得反覆琢磨的臉。

文心一言,就喜歡你這不按套路出牌的樣子!
那讓文心一言生成一幅林黛玉的畫像吧。
輸入描述後,它生成了一棵柳樹……

文心一言
圖/ 網易科技

於是小編明確了一下要求,要按這段文字生成一幅女子的畫像。
然後文心一言確實畫出一位古典美女,但氣質明顯不對。

文心一言
圖/ 網易科技

不死心的小編多次重覆任務,你別說,試到第五次的時候,小編眼前一亮:終於得到了一張可以打70分的圖!

玩上癮的小編,非要生成一個90分的林黛玉不可。試了幾次之後,果然蹲到了!
可見,文心一言的發揮不穩定,但多番嘗試下,有可能誕生非常驚豔的作品。
既然都到這兒了,那怎麼少得了「林黛玉倒拔垂楊柳」呢。

比較亮點的圖,都給大家貼這兒了。

要求它畫一張鴨子和兔子的合體,這生成的是鴨還是兔呢?

文心一言
圖/ 網易科技

而這個任務中,恐怕文心一言也沒有搞明白,盤子裡到底有沒有香蕉?杯子裡有沒有柳橙汁?

圖
圖/ 網易科技

最後,既然文心一言強烈推薦我們嘗試「晶瑩剔透的牡丹花」,那就畫幾張試試吧!

圖
圖/ 網易科技

不愧是「代表作」,有點東西。

專業知識和生產力

既然是評測,怎麼能少的了讓AI寫程式這個環節。這次,我們直接來個難的!
可惜,文心一言一上來就錯了,而且同一個句式還被非常詭異地重覆了三遍。TypeScript編譯器概念更是「貫穿全文」,有點像一個只知道一到兩個專業詞彙的人在面試中硬答。

文心一言
圖/ 網易科技

而GPT-4的回答,從一個了解相關背景但是沒有相關操作經驗的人的角度來看,是非常合理的。

它不僅完整的提供了整個工作流,而且還提供了很多看起來正確的技術細節。可以說,根據這個回答,我們是有信心達成最終的目標的。

文心一言25
圖/ 網易科技

隨後,小編還測評了一波聊天機器人們寫工作計劃表的能力。
文心一言:

文心一言
圖/ 網易科技

GPT-4:

文心一言
圖/ 網易科技

從上面的這個結果來看,GPT-4的列表更完備一些。不過由於隨機性的影響,GPT-4每次給的回答都不大一樣。

接下來,再測一測兩個語言模型對於數學界訊息的掌握情況。

對於自己是否已解決了「零點猜想」問題,張益唐本人是這樣解釋的:「大海裡的針我沒撈到, 但海底地貌我探得差不多了。」

那問問文心一言呢?

它很聰明,給出了關鍵詞——「某種形式的弱化或間接證明」。

文心一言
圖/ 網易科技

但GPT-4的回答,就有點驢頭不對馬嘴了。
看來,對於出現時間不長、還未形成普遍共識的網路中文資料,文心一言比起GPT-4要更勝一籌。

文心一言
圖/ 網易科技

而在文學方面,文心一言在回答關於三體的問題時,也是非常得溜。

文心一言30
圖/ 網易科技

GPT-4的回答也很精彩,如果非要論個高下,小編個人更喜歡文心一言的答案。

文心一言
圖/ 網易科技

最後,搞怪可以,但請做一個遵紀守法的好公民,預測中獎號碼這種事就不要想了!

文心一言
圖/ 網易科技

寫在最後

據說,文心一言新聞發布會後三小時,文心一言企業版API調用服務測試的企業用戶,就已經突破了6.5萬。

文心一言33
圖/ 網易科技

對AI模型來說,能不能做到,或許比能不能做好更重要。
讓我們再給中國玩家們一些時間。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑

氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
圖/ 數位時代

自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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