一手實測豆包新發佈的視覺理解大模型，他們真的捲起飛了。

人在字節火山發佈會現場。

眼睜睜看著他們發了一大堆的模型升級，眼花繚亂，有一種要一股腦把字節系的AI底牌往桌上亮的感覺。

有語音的，有音樂的，有大語言模型的，有文生圖的，有3D生成。

真的過於豪華了，字節真的是，家大業大。。。

但是看完了全場，我覺得最值得寫一寫，聊一聊的，還是這個：

豆包視覺理解模型。

效果不僅出奇的好，最關鍵的是，他們的價格。

價格直接低85%，直接把視覺理解模型拉入了「厘時代」。

字節，還是那個字節。

說實話，過去一兩年，人人都在講文字推理，講大語言模型的爆點。

但是視覺理解，才一直是我們認知世界的第一道關卡。

當你來到這個世界睜開眼睛的第一刻，沒有學會語言的時候，靠的就是你的眼睛。

我們先看到光影、顏色，才逐漸分辨出父母的面孔，屋子的空間，那時沒有詞彙、沒有句子，只有模糊的光影與輪廓。

當我們對這個世界，通過視覺，一步步認識父母的臉，認識身邊的玩具，認識窗外的樹影，有了基本的認知後，然後才有了咿呀學語的過程。

它是我們觸及世界的第一道門，不僅僅是看見了什麼，更是用看去建立理解，進而觸發思考與關聯。

語言是有門檻的，你要先懂詞語的意思。可視覺先於語言，是不需要翻譯的輸入。

有太多普通人，不知道如何描繪自己的需求，無法組織語言清楚的表達一件事，但是把圖片扔給AI，問一下，這是任何人都會的。

上至80歲老人、下至10歲孩童，都可以。

所以，對於視覺理解模型，我才如此看重。

而這次新發佈的豆包視覺理解模型，除了在火山開放了API，也已經在豆包上上線可以直接體驗了。

我也第一時間，在發佈會現場拉著我的朋友@賽博禪心和@Max，在會場廁所門口，從早上跑到中午，飯都沒吃，跑了大概100個case，跟GPT4o對比做了個詳細評測。

雖然感覺有點對不起他兩，但是最後的結果，還是很讓人有點驚喜的。

我們測的第一波例子，也是很多視覺大模型最痛苦的，就是數數。

我這有一個萬惡之源的圖，在好多論文裡面都出現過，就是讓大模型來數這張圖裡面有幾隻狗。

正常人類直接數中間的狗頭，都非常清晰的能數清楚，一共是12隻狗。

但是對於AI來說，那就炸了。數數這事，是最難的。

GPT4o非常自信的給了一個11只的答案。

Claude3.5也一個樣，自信的爆出了11只的答案，Claude和GPT這兩冤家，差點弄的我以為自己數錯了。

直到把這張圖發給豆包。

我還怕豆包是不是幻覺了，連續roll了5次，每次都是堅定不移的12只。

而且相比於GPT，還準確的識別了這是金毛巡迴犬的幼犬，在答案的準確性和豐富度上，都比GPT4o要強。

於是，我又讓它倆，做了另一件更難的事。

紅框里有幾個手辦？分別是什麼角色？

不僅需要精準的識別出數量，還要知道每個角色是什麼，這個能答上來，那才是真的懂了。

結果GPT上來直接抽風，上來就是忽悠我4個。

然後那些角色也在那給我瞎掰，不是，哪有孫悟飯啊？哪有金髮角色啊？你家孫悟飯藍頭髮啊？

真的，槽點太多，我都不知道從哪「抽水」起了。

再回頭看豆包。

數量6個對了，4個《火影》系列的手辦，從左到右其實是波風水門、漩渦鳴人、迪達拉、蠍，豆包對了前面兩個水門和鳴人，再加漫威的一個雷神和綠巨人。

正確率66%，雖然沒能完美識別，但也算是一個巨大的進步了。

這一波，說一句把GPT4o摁在地上打不過分吧。。。

測完數數後，我們又測了一波看圖識景點。

直接掏出了黑悟空裡面的十大景點，測了一波。

大部分GPT4o和豆包都差不太多，幾乎打了個平手，像大足石刻、懸空寺、開元寺這種都識別出來了，而像小西天、水陸庵野都一起翻車了。

本來我覺得這兩會在這個點上打個平手，結果，最後一題，GPT4o翻了車。

這個塔林，是山東濟南靈岩寺塔林。自唐以降，墓塔成林。

早為鍾，黃昏為鼓，白為方，才有了所謂「晨鍾暮鼓白天方」。

而豆包，在這最後一題上，守住了自己的榮耀，回答了上來，從而險勝GPT4o一籌。

在一些世界常識中，GPT4o也落敗了。

比如這根經典的滾珠絲杆，做了個視覺誤導，問哪根最長。

豆包沒什麼問題，準確的回答了左邊第二根最長。

但是GPT4o，卻又翻車了，我roll了5次，每一次都信誓旦旦的告訴我，就是最左邊最長，我都甚至懷疑是不是我自己的眼睛瞎了。。。

我們也做了一個非常詳細的統計表格。把豆包和GPT4o的評測，每個跑三次放在了一起對比。

也能看出來，在大多數的任務上，豆包的這個視覺理解大模型都比GPT4o識別的更精準、更詳細，對中國文化的一些內容，懂的也更多。

而且還有個很有趣的點，就是GPT4o因為那坑爹到家的安全限制，所以他沒法看到任何人臉。

但是，豆包可以。

當然，也並不是說豆包在視覺理解上，它就強到爆炸了。

不行的點，當然也有。

比如我們發現，在一些數學公式的計算上，錯誤率還是會有一些的。

比如這道題。

答案其實是A。

但是扔給豆包的時候，會發現，回答還是會有一些錯誤。

在一些複雜的計算上，還是會有一些差距，畢竟做題，真的一直以來都是大模型的短板。

但整體來看，這波升級就是解決了很多基礎的常識性問題，讓大模型，有了更強的眼睛，也有了更好的腦子。

還是非常有用的。

文章的最後，我突然想說一個關於我朋友和他想要的AI的故事。

這哥們是一個大概40歲出頭的中年人，壓力很大，背著房貸，四腳吞金獸還在地上跑。人在一線城市，平時要上班養家餬口，又在業餘時間搞了點自己的小買賣，想減輕一點家裡的壓力。

他以前和我說過，他最大的痛苦就是沒有時間學更專業的技能，他那個網店是賣點數碼的小玩意，但是吧自己又不會拍好看的商品圖，不懂設計，也沒有錢請專業攝影師和設計師。

我當時給他推薦了一些電商的AI生圖工具，能自動給產品做美化背景，能改色調、能幫他處理一些雜事。

但有個問題，這哥們沒什麼想像力，審美上也有點差異，所以對於AI繪圖的那些Prompt描述能力不行，總是詞不達意，AI給出的圖經常也有點離譜。

後來有天，他跟我說過，他真正想要的那種AI產品，是他不用管那些亂七八糟的，是想讓自己的數碼小玩意融入一個夏日海灘的場景的時候，他只需要拍張桌上堆滿物品的亂七八糟的圖，然後把那個產品圈出來，對AI說：

「給我用這件單品，搞個夏日風海報，然後把我桌面上那些雜亂的東西都變成整潔的道具擺放。」

AI看懂後，直接創作出一張清爽的營銷圖，就完事了。

這個哥們跟我聊天說這樣的需求時，他眼睛里放光。問我有沒有這樣的東西。

我說，現在還真沒有。

然後看著他可惜的眼神，嘴角輕輕的歎了口氣。

但是我相信，隨著視覺理解模型的進步，隨著一句話改圖的進步，隨著這兩者，發光發熱繼續融合。

一定會有那麼一天，能讓那哥們，有眼睛里發光的那天。

而且可能，就在不遠的將來。

讓每個人，都能享受科技的樂趣，這就是技術，真正該發揮的作用。

不是替代，而是幫助。

幫助一個普通人在沉重生活里找到一絲自我創造的樂趣。

幫助那些有想法但缺手段的人，讓他們用更少的時間把腦中藍圖變為現實。

我覺得，這可能才是，最酷的事吧。