其实，至此我们大概也就能明了，Kimi探索版就像国产版的o1，拥有像人类一样深度思考的能力，更适合那些需要多步推算判断才能得到最终答案的问题。

在勾选Kimi探索版之后，我给出我的问题——“假设我在2024年9月2日有100000元，对比一下截至9月30日，购买腾讯港股和购买贵州茅台哪个方案的收益率更高？具体收益额会高出多少？”

用人的直觉来拆解，其实就是查询腾讯和贵州茅台分别在9月2日和9月30日两个时间的股价，进行收益率比较，并且代入最初的本金计算出具体的收益额。

而Kimi探索版的思考过程也确实如此，将这个问题分为了①查询——查询两个时间点上两只股票的价格②计算——计算各自收益率③结论——给出购买贵州茅台收益率更高的结论，并输出具体高出的收益额有多少。

更令人惊喜的是，在输出相关的结果之后，Kimi探索版还有着即时反思搜索结果，补充信息的能力。

据官方表示，就像人一样，Kimi探索版可以借助反思能力，来提升和改进回答的质量。面对开放探索型问题，Kimi 探索版发现第一次回答的信息存在缺失，会主动补充回答更多。面对数字相关的搜索问题，Kimi 了解更多信息后如果发现了数据冲突，则会及时补充提供多方视角的信息供参考决策。

面对这样的情况，我不禁想发出疑问，同样的问题、不同的检索范围、不同的结果，究竟是技术、所处环境的问题还是算力的问题？毕竟OpenAI的o1计算时的所需成本，可不是一个小数字。

之后官方也对我的疑问进行了回答，表示无论显示的阅读网页数量是多少，相同问题给出的答案都是一样的、没有区别。但这样来说，究竟是我的Kimi探索版谦虚了，还是其他大V博主的Kimi探索版略有不实呢？

而在这个相对来说有些“无关痛痒”的问题外，Kimi探索版还是有着其他大模型无法解决的问题。

在我问及“1到100之间奇数的英文单词有多少个字母‘e’”的问题的时候，虽然Kimi表现出了较强的逻辑性，但在具体的数“e”上却翻了车——以图上红框内的英文数字为例，thirty-one中明明只有一个“e”，但Kimi探索版却给出了错误的回答。

此外，还有之前大模型会出现幻觉和出现错误的问题，Kimi探索版也同样掉进了坑里。其实这也就意味着Kimi只是在“思考”方法上进行了改变，“思考”的能力并没有提升，这或许也是月之暗面将其定义为“搜索版”的主要原因吧。

还记得在不到一年之前，某几家大模型厂商，还在疯狂输出商业合作给各个宣传口，告诉大家“如何调整提示词大模型才能输出给你想要的结果”、“要在调整提示词后和大模型进行多轮对话，一步步引导大模型跟随你的思考路径给出答案”。

而如何解决这个问题，让大家不再被繁琐的提示词困扰，正是这次Kimi探索版的意义所在。

正如官方所说，Kimi探索版希望帮助用户节省花在搜索调研任务上的时间，让大家可以有更多时间专注于提出问题、思考和创造。不过，截至目前每个账号每天只有5次提问机会，想要用作生产力还是有些距离，不过月之暗面也回应了我对未来使用次数是否会增加——“后续根据用户的使用情况会考虑逐步增加，给用户更好的体验”，就让我们一起期待吧。

此外，如果将其当作一个纯搜索引擎的话，Kimi探索版的表现也远远超过市面上的主流搜索引擎，毕竟与其在几秒钟得到一个不一定正确且解释乱七八糟的结果，我更希望它可以多花点时间好好想想，给我一个高质量的结果。

1.《懂股票、爱计划，体验完Kimi探索版我回不去了。》，差评X.PIN；

3.《迟来了1个月，但Kimi的慢思考似乎比OpenAl更有用》，阿虚同学；

4.《一文看懂LLM推理，UCL汪军教授解读OpenAI ο1的相关方法》，机器之心。

特种兵们被ᴄ的合不拢腿

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