讯飞星火，AI燎原or熄灭？
本篇文章作者将从文本、问答、翻译、逻辑、代码编写和计算能力等几个方面，对比讯飞星火和ChatGPT两个应用的差别 ，希望这篇文章能对你有所帮助。
讯飞星火6月9日迭代在即，一起来看看它是否能成为真的中文ChatGPT？本文将从多种指令角度，全面对比并评测下讯飞星火认知模型与ChatGPT的差异。
讯飞星火：继百度文心一言与众多国内AI平台发布后，讯飞星火发布的一款认知大模型，主要能力包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。
笔者有幸成为讯飞星火体验的受邀人员，以普通工作者的身份，接下来分别从“文本生成、问答能力、语言翻译、逻辑推理、代码编写、数学计算能力”这几个方面进行评测对比。
（注：ChatGPT测试模型为3.5版本）
一、文本生成
讯飞星火在中文语言理解能力一定程度上是优于ChatGPT的。
可以看到下方对“七言绝句”的处理结果明显好于对方；但是对于日常工作的文本生成，ChatGPT文本更为自然。
对于文学小说故事的生成，讯飞理解更为透彻，而ChatGPT更像是生硬的文字联想堆积而成。整体上，中文的理解能力星火略胜一筹，但普通文本生成的自然度，ChatGPT大部分情况下更为优秀。
关于生成诗词与邮件的对比：
二、问答能力
- 工作上常规问题回答，讯飞星火更为通用化些，ChatGPT更为细致化，从匹配度上说，ChatGPT的参考价值会高些。
- 都能理解普通的上下文记录。ChatGPT的记忆能力略强。
- 中文常识问题，特别涉及到历史文化文学，星火对信息的检索与分析明显优于ChatGPT。
工作问题1：
以下是讯飞星火：
工作问题2：
表格与数据检索的处理看起来星火更为厉害，获取了数据，但是数据并不真实，二次让它回答直接变成负增长。虽然ChatGPT无法获取准确数据，但至少不会提供假数据给用户，这点星火急需改进。
常识问题：
三、语言翻译
两者都具有直译能力，但是涉及到中文的理解力，星火翻译的更有感染力一些.
例如下图示例中，ChatGPT使用的是“sprouting up”-发芽；而星火使用的是“emerging in droves”-“涌现”，明显字意表达更为贴切。
四、逻辑推理
- 逻辑陷阱。例如询问“爸妈结婚为啥不叫我”类似问题时，国内大部分语言模型都无法正确处理，ChatGPT的答案更为全面，星火直接选择不答。
- 基础的逻辑能力两者都具备。对于复杂的逻辑题目，两者回答的出错率都很高
- 逻辑分析的广度、深度总体ChatGPT优于星火。但ChatGPT这类语言模型只要脱离了常见的“常见区域”基本都会犯错，只是在错误中，ChatGPT的错误概率或者出错的离谱度小于星火。
逻辑问题1：
正确答案：
逻辑问题2：
可以看到此时ChatGPT就已经出现错误了，但仍然有一定的正确率。
再看星火，从第二个问题开始，“cpu”就已经被干烧了。
五、代码编写
两者都具备一定的代码编写能力，包括代码编写、代码注释、代码debug能力。
由于笔者不是专业开发人员，不能实际验证是否能真实编译但是从外部资料和输出结果看，讯飞星火对比刚发布时代码编写能力有一定提升，找错的准确度也更好于之前。
咨询过很多开发同学，ChatGPT整体实力上还是比星火优秀。
以上是星火纠错的一个实例。
六、数学计算能力
对于数学计算，所有的语言模型都存在短板，高难度的数学问题是十分严谨的，只要其中一个步骤出错答案就会出错。
而计算机语言并不能人性化去理解一些含义，比如说可能会把“10”理解为“1”和“0”。而且大部分数学问题伴随着很多推理逻辑，计算机再处理这些“定量推理”问题是十分的棘手的。
可以看下星火的数学计算实例：
可以看到，星火连题意都没理解清楚，但ChatGPT至少举例了一种情况。
七、总结
在全面体验讯飞星火后，同时将其与其他产品在工作中使用的情况进行对比，我发现在问题处理和多次prompt的情况下，ChatGPT提供的答案在参考价值和回答广度方面仍然更优。
但作为国内的AI模型，自从百度文心一言以来，讯飞星火目前是我使用过的最好、最流畅的产品。可以说它完全配得上“星星之火”的称号。
然而，与OpenAI的技术相比，仍存在一定差距。同时，作为生产力工具，它的实用性稍弱一些。但在中文语言理解和特定常识问题方面，它具有一定的优势。
客观地说，讯飞已经取得了很大的进步，希望国内的互联网科技公司能够加紧追赶，不要让“西方成为潮流”，让“华流才是最吊的”。
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