为了让AI替你上班，我们实测了两款爆火的长文本AI工具

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文章来源于：头号AI玩家

作者：石濑

编辑：卷毛

AI 的“记忆力”越来越好了！

过去，如果你把一份长文本粘贴到 ChatGPT 对话框，或者忍不住和它多聊了两句，它会告诉你“文本过长，请开个对话框重新聊。”

如今只需把文件传给 AI，就能在几分钟之内完成多个长文本的总结、检索和提取。

或者直接丢一个网址链接，让 AI 模仿你最喜欢的原神角色，轻松实现超长多轮对话聊天。

以上两款长文本 AI 工具，一个是出自国外 Anthropic 公司的 Claude；另一个则是国内 MoonshotAI 公司的 KimiChat。

虽然远隔重洋，但两家初创公司不约而同地把赌注押在了大模型的长文本能力上，近期又都动作不断，Anthropic 先后从亚马逊、谷歌等巨头手中拿到了巨额融资，旗下被誉为“ChatGPT 最强竞品”的 Claude2 上线全球 95 个国家和地区；

而之前一直很低调的 MoonshotAI，10 月初上线了首个智能助手产品 KimiChat，称把大模型上下文输入长度提升到了 20 万汉字。

目前，Claude2 可以通过官方测试网站或 Poe 免费体验（每天有一定额度），KimiChat 也开放了内测通道，申请拿到权限后即可使用。

长文本能力加持下的 AI 工具，实际应用优势在哪里？都是主打“长文本”，Claude2 和 KimiChat 谁更好用？“头号 AI 玩家”拿到 KimiChat 的内测资格，第一时间对两家产品测评了一番。

看不完的报告论文，AI 为你“量子速读”

大家最为熟悉的免费版 ChatGPT，即 ChatGPT3.5 处理长文本一般需要写“咒语”引导并分段上传。

即便付费使用的 GPT4，处理上下文 token 最多也才 32K，而 Claude2 直接扩展到了 100K（约 7.5 万个单词），翻了三倍不止。

多的三倍文本量能用来做什么？

不止内容创作者，像律师、分析师、咨询师、市场营销员等职业在日常工作中也都离不开大量报告、文件、论文的整理。

比如，39 页的全英文资料总结，放在以前只能写 prompt 一段一段投喂 AI，还要面临 ChatGPT 随时“失忆”的风险。现在直接上传文件到 Claude2，或是 KimiChat，简单输入需求就能让 AI 替你工作。

MoonshotAI 称，KimiChat 实际使用效果能够支持约 20 万汉字的上下文，2.5 倍于 Anthropic 公司的 Claude-100k（实测约 8 万字）。

考虑到实际工作中报告动不动就上百页，我们继续提提难度，让 Claude 和 KimiChat 一起分析下贵州茅台 2022 年 127 页的财务报告。

从营业总收入到财报最重要的三张表，Claude 不到 1 分钟都整理总结了出来。不过与报告对比，数据上有一些明显的错误。

KimiChat 则在一开始上传文件时有些波折，会提示“内容超过对话长度”或“无法解析文件”，最后通过多次尝试才成功上传了文件。

但相比 Claude，KimiChat 的财务分析报告更完整，没有额外“调教”下的排版表现也更好。

Claude2 目前支持同时上传 5 个文件，每个文件不超过 10MB，格式包括 pdf、txt、csv 等；而 KimiChat 可最多上传 50 个文件，每个文件 100MB，支持 pdf、doc、xlsx、ppt、txt 等格式。

于是，我上传了两份共计 136 页的中文文档，要求 Claude2 和 KimiChat 分析每个文档的核心主题和观点，以及它们之间的联系。

整个体验非常丝滑，Claude2 和 KimiChat 很快总结好了两份文档的核心主题，对比原报告内容都没有太大出入。

另外，跨文本分析能力也足够让人惊喜，它们都从异同点着手，把文档之间的联系捋得明明白白。

KimiChat 的官方演示里还有一个有趣的多文本玩法：把出差发票拖进 KimiChat，快速整理需要的信息。

对此，仅支持上传 5 个文件的 Claude2 只能望尘莫及了。

除了上传数量限制外，Claude2 支持的格式丰富度也不及 KimiChat。例如，在 KimiChat 中，你还可以把 Excel 表格拖进对话框，让它提取相关数据，做数据分析。

除了长文本的实际应用优势，作为国内用户，也许你还关心的一个问题是：KimiChat 作为国产大模型在中文能力上能否吊打 Claude2？

作为开胃前菜，先给国外来的 AI 一点小小的中文震撼。

请合理断句，并解释以下这句话中每个“粉碎”的词性：“用粉碎机粉碎粉碎机粉碎机会被粉碎机粉碎吗？”

Claude2 表现得很礼貌，面对不太熟悉的语言，小心翼翼地询问自己有没有答对。相比之下，KimiChat 更显自信。

但 Claude2 和 KimiChat 对每个“粉碎”的词性分析都不完整，且回答有错误。

语法分析上没法分出胜负，不妨再看看双方写作能力如何。

先让它们仿写下《百年孤独》的开头。

原句为：“许多年之后，面对行刑队，奥雷良诺·布恩地亚上校将会回想起，他父亲带他去见识冰块的那个遥远的下午。”

“李明”“马力”“小蓝”……不得不说，Claude2 取名还挺有梗，深深怀疑是不是训练模型时用了太多“李明”写给外国友人的信。

KimiChat 则出现了 Bug，重复生成了五次原文，像极了 AI 被罚抄课文（狗头）。

多次尝试上传文件无果后，我发了《三体》百度百科的链接给 KimiChat，让它模仿《三体》第二部的主要情节，写一篇 500 字以内的短篇科幻小说。

为了方便对比，Claude2 也收到了一样的要求。需要补充的是，百度百科链接 Claude2“拒收”了，换了英文版的维基百科链接才让 Claude2 顺利生成内容。

品读下来，不论是背景设定，如外星人的“思维控制技术”，还是主要情节“心灵迷宫”计划，KimiChat 生成的短篇科幻故事都更吸引我一些。

几轮实测下来，明显感受到随着长文本能力的提升，AI 的“记忆力”有了显著提高。处理更长的文本不仅让 AI 更加靠谱，也提升了用户体验，解决了之前使用 ChatGPT 的“字数焦虑”。

总的来说，长文本能力的提升不仅让 AI 工具在日常工作流中更好用，还能更好地辅助人类进行跨领域、跨学科主题发散思考。这也就不难理解为什么国内外两家大模型初创公司都选择先卷“长文本”。

另一方面，虽然两家公司都主打“长文本”，但实测下来 Claude2 在用户交互上体验更流畅，KimiChat 近期才开放内测，所以在上传文件、生成内容时偶尔会出 Bug。

但瑕不掩瑜的是，KimiChat 作为国产大模型，对国内用户来说足够友好，使用方便，无需魔法。

此外，KimiChat 在处理长文本、跨文本分析等硬实力上并不输 Claude2。而且 KimiChat 在支持上传的文档数量和格式方面提供了更多的可能性，让用户有更多探索的空间。

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