chatGPT问世后，各大公司都在“大模型”上下了苦功，模型能力也成为大家最关注的话题。ChatGPT也直接定义了基于大模型的生成式对话机器人这个产品类型，其模型的强大导致大家都忽略了它在产品使用上的问题。其实不管是底层模型开发的大厂还是专注于应用层的小厂，又或者是开源的独立开发者，都在模型能力之外的产品体验上暗自较劲，试图能够参与到这场能够定义新的人机交互方式的对话革命中来。除了模型，他们还在卷什么？
chatgpt作为行业标杆，直接定义了生成式对话机器人行业标准。免费版本的chatgpt早期只有对话、对话管理以及简单的主题设置功能，靠着模型的能力席卷全球。随着用户的增多和抱怨，chatgpt的产品经理也做不住了，开始逐步增加一些功能。最令人深刻的当属”Upgrade to Plus”，牢牢霸占左下角的设置页，一眼望过去只有2个字，“充钱”。除此之外，也逐步增加了主题设置、隐私管理等功能，但仍然突出一个克制，颇有小龙哥真传。
ChatGPT的web app界面，由对话功能、对话管理、账户管理三个分区构成
付费版本的ChatGPT主要的区别在于增加了模型切换的按钮，以及在设置中增加了Beta Features的功能，可以使用联网搜索功能[Browsing]或者使用其他丰富的插件。
三巨头的剩下两家Google Bard 以及Bing Chat，也都各有各自的风格，但总体上还是维持着极简风。
Bard的功能设计逻辑与chatgpt几乎一致，对话功能为主，融合必要的对话管理、账户管理以及界面设置功能。作为搜索大拿，Bard在对话的基础上也引入了搜索的功能，能够自然地根据问题引入搜索，并呈现融合处理过的结果，体验上更加up to date。对于天气、实时信息的查询都表现良好。
大模型在生成答案时会有多个答案并且有相应的权重，Bard的“查看其他答案”功能给用户提供了更多选择，当我询问北京市天气的时候，它甚至给出了文字版本、表格版本和极简版本，非常惊艳。值得一提的是，Bard的回答生成在交互方面是一次性生成而非打字机模式（文字一个一个出现，有打字机效果，参考ChatGPT），上缺乏了生成过程，体验上感觉不够丝滑。
Bard的“查看其它答案”功能，可以查看多个答案
与ChatGPT和Google Bard不同的是，Bing Chat的定位是基于搜索的，它的工作原理是从输入中总结搜索关键词进行搜索，然后对搜索结果进行总结。每一条回复都会引用相应的来源，这同时导致它在创造力方面更缺乏，但是来源可考，保证了准确性。
Bing同样也是极简风，整体的产品界面设计与其他两家区别不大，但色彩上明显更活泼一些。功能上最开始甚至连对话管理的功能都没有，聊完了您就清空，不留下一丝痕迹。后来才增加“最近活动”的功能，用户能够看到自己最近的对话。Bing唯一的特点在于设定了三种对话样式“更有创造力、更平衡、更精确”。这与GPT模型中的高级参数[Temperature]是对应的，能够根据此参数确定模型是更精确还是更有创造性。然而在使用体验上，用户很难感受到差别，因为无法同时对比几个模式，同时即使是更有创造力的选项，受限于Bing更偏向搜索的定位，搜出的结果依旧缺乏创造力。
对比下来，三巨头比拼的主要还是模型能力，目前ChatGPT还是比较领先；Bard比较好地融合了搜索和生成两种模式，体验上是更优秀一些。Bing则缺乏使用上的亮点，但靠着一句GPT4模型就足以吸引大部分用户。
不同于大厂卷模型能力，中小厂和个人开发者们更多将注意力放在了模型层上的应用层，依托各家大厂的底层模型能力，在功能和体验方面卷的飞起。
首先要说的就是Perplexity，一家对话式的搜索引擎，体验上可以说是完爆Google Bard和 Bing Chat。Perplexity。翻译为困惑度，是人工智能领域用来描述语言模型效果的一个常用指标，模型困惑度越小，说明模型越强大。Perplexity是一家只有14个员工的小型跨学科团队，但在产品力上可以说是完爆大厂，堪称more is more的典范。