为了让AI替你上班，我们实测了两款爆火的长文本AI工具

　　本文来自于微信公众号 ​头号AI玩家公众号，作者:石濑。

　　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。

　　体验网站和申请链接已整理放到文末，欢迎自取。

　　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。

　　跨文本分析、整理发票、数据分析…

　　多文档打开AI工具新玩法

　　不止单文件分析，两款长本文AI工具的超能力还体现在多文档处理。

　　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。

　　Claude2vs KimiChat， 谁的中文更厉害?

　　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。