等呀等，上周，OpenAI 终于发布 GPT-5。目前从反馈来看，毁誉参半。这可能和之前大家的预期过高有关系。

其实 GPT-5 的模型还是有不少提升的，比如大幅减少了幻觉，提升了长期记忆能力。但不可否认，GPT-5 在智力方面的提升幅度不大，甚至我们很难感觉到。

这种变化的幅度，体感肯定不如当年从 GPT-3 跨到 GPT-4 那么明显，所以用户的吐槽也很正常。 

这有点像过去十多年里的 iPhone。乔布斯时代的 iPhone 4 曾经一骑绝尘，稳坐智能手机之王，而在库克接手后的很长一段时间里，几乎每年都会被骂缺乏创新。

但真没有创新么？库克这些年，一手构建苹果的芯片，统一多端的用户体验，这些看起来只是渐进式的改进，拉长到十年维度去看，依然是翻天覆地的变化。

诚然，iPhone 4 创造了新的智能手机范式，但往后同样需要围绕用户需求，年复一年地沿着确定的范式改进和优化。

GPT-5 也是如此道理。

我能感觉到的是，GPT-5 开始真正把模型当成产品一样看待。幻觉的优化并非模型智力层面的提升，但这对用户而言却意味着模型更靠谱，更准确。同样是一本万利的事情。

智能的突破并非永无止境，也并非每次都有大招，而基于智能能力为用户提供更好的解决方案，同样重要。

因为，很可能接下来，模型智力的突破会遇到天花板。过去这五年时间，AI 大模型能取得长足的进展，主要有两个原因：

第一，大家发现随着算力、内存和数据量的提升，模型的智能程度会持续变好。

第二，再通过 RL，让模型知道哪些答案好，可以提升推理能力。

现在，很可能这两种方法都进入了瓶颈期。

如果真是如此推断的话，我觉得头部 AI 产品的竞争在一段时间内，会成为产品能力的竞争。

周末两天，用户吐槽 OpenAI 最多的问题是他们贸然下线了之前的老模型，Sam Altman 发 X 说他没想到用户的需求如此多样。

类似的问题，你能看出来，它早已经超出模型层面，而是关乎产品怎么设计。这恰恰证明了产品能力的重要性。有人开玩笑说，也许此刻，OpenAI 需要一个像张小龙一样的产品经理。

所以，如果你现在还把 ChatGPT 当成模型的套壳，那这种认知就太过于落后。

包括最近两天，Sam Altman 一直在反思说之前 ChatGPT 的缺点是太过于迎合用户，虽然很多用户喜欢这种迎合，但长期看，他觉得这样的模型对社会发展无益。这种问题，本质上也是产品层面的问题，关乎一个产品的价值观和是非观。

继续聊聊腾讯的元宝。

我感觉，腾讯至少从今年年初，就已经判断出来 AI 的竞争，已经从单纯的模型竞争，过渡到了模型和产品能力的竞争。大家记得吧，DeepSeek R1 发布后，其他头部互联网公司还在观望，腾讯的元宝就已经快速接入了 DeepSeek。

DeepSeek 有自己的模型，同时也有自家的客户端，那为什么还要选择元宝呢？这是当时我的困惑。而现在，问题的答案已经摆在桌面。

大家可以对比看下，半年了，DeepSeek 的客户端仍旧很简陋，梁文锋的志向不是做应用，不是像 OpenAI 那样想成为一家消费互联网公司，而是孜孜不倦地追求 AGI。

他们团队所有的焦点几乎都在模型层面，做基础能力的优化，试图找到性价比更好的模型训练方法，然后达到更高的智力水平。

元宝则在接入 DeepSeek 的同时，做了更充分的产品化。腾讯的追求可能和 OpenAI 很像，他们希望能在 AI 时代，继续找到像微信那样可以卡位的超级应用。春节之后的阵势我们见到了，元宝多次冲到了应用排行榜的榜首位置。

DeepSeek 的原生客户端不支持多模态，我经常吐槽。比如路上走着想发个语音，不行，人家不支持，更别提直接识图。上传图片时，它只能扫描文字，根本无法理解图片内容……这些我感觉本该是 AI 应用的基础能力，但在 DeepSeek 那里人家压根没做。

梁文锋志不在此。我查了下 DeepSeek iOS 应用的版本更新记录，近半年来，他们的迭代主要还是集中在 Bugfix。

元宝在 DeepSeek 开源模型的基础上，叠加了腾讯的产品能力，在交互、细节和生态整合上差异明显。例如 DeepSeek 不支持多模态，不能语音提问或直接理解图片内容；元宝则补齐了这些能力，并与其他功能结合成连贯的使用体验。

这让我想起 OpenAI CPO 的那个观点：“未来最优秀的 AI 产品，一定来自研究和产品深度融合的团队。” 

OpenAI 团队周末在 Reddit AMA 的帖子中还提到，虽然现在很多人仍然把 ChatGPT 当作聊天机器人在用，但从产品上，他们的考虑是希望能帮助用户完成越来越多具有经济价值的工作，而不仅仅局限于聊天。

所以，ChatGPT 的交互方式也会从聊天逐步发展为更适合完成工作的模式。

腾讯的元宝也是类似的逻辑。

举个例子，腾讯元宝集成了 Mermaid 的图表功能。我将一篇中文文章输入到元宝，再告诉它，帮我用 Mermaid 生成思维导图，几秒钟后就能得到一张思维导图。

这是 DeepSeek 原生客户端没有的能力，相当于元宝在 DeepSeek 的基础上进一步进行了产品化。

除了思维导图，腾讯元宝还支持流程图、时序图、决策树和甘特图等多种图表类型。

这些能力不是模型天生具备的，而是元宝在产品层面实现的，模型负责给出结构与关系，产品把它转成可视化的图表。这个功能中，模型即产品，产品即模型展现的淋漓尽致。

其实，我一直觉得，真正好用的 AI 产品，绝对不是单方面看模型能力有多强，而是回归到产品的本质。

产品嘛，最终还是要解决用户的真实问题，要不然只是强调模型的 BenchMark 数据，强调模型多厉害，但产品却很拉跨，那用户也很难真正用起来。

最近如果你关注 X，会发现 OpenAI 的人也在强调这个逻辑。毕竟，OpenAI 已经是一个超级 App，他们必须从产品的层面思考问题，而不能只谈技术。

再举个元宝的例子，在搜索的场景中，元宝把腾讯生态内的产品，诸如公众号、微信读书、QQ 音乐、腾讯地图、视频号进行了打通。我们知道，数据是 AI 的石油。这方面，腾讯确实有自己的积累。

比如前阵子我跑步时，总觉得膝盖有些不适，不确定是不是姿势问题。我在元宝里提问，不仅

像这种教程类内容，单靠文字很难讲清楚细节，配合视频就能一目了然。视频号在这里，和元宝的搜索有机的整合到了一起。

这些例子说明，在相同模型的基础上，产品层面的整合和设计，会直接改变用户体验。

现在 AI 发展得很快，我们似乎很乐于谈论 Transformer、RL 等技术细节，但却忽略了技术并非直接等同于产品。

Anthropic 的生意是卖 API，它的产品能力是交给像 Cursor 这样的第三方公司完成的。而 OpenAI 则是要做一家消费互联网公司，所以，他们必须从根上思考产品的问题。

模型不是 AI 应用的全部。GPT-5 这次的发布，以及一系列的争议，恰恰说明了产品能力的重要性。现在各家模型之间的差距已经越来越小，这种情况下，我觉得大家的竞争在未来一段时间内，可能会成为产品能力的竞争。

好的、聪明的模型当然是根基，但产品能力的好坏，也是决定用户留存的关键。

我记得之前马斯克曾经多次夸赞微信的产品能力。如果现在不考虑模型的因素（毫无疑问，GPT 的模型仍然领先，这个我觉得没必要辩驳），让我评判元宝和 ChatGPT 的产品能力强弱，那我觉得腾讯的团队在产品的设计上有独到的品味。前面提到的几个特性，设计都很精妙。

好像不知不觉间，OpenAI 和腾讯就都踏入到了同一条河流之中。大家都开始不约而同的卷产品。有点意思。