從模型到痛點，中間還差一公里？

最近“模型即產品”的呼聲很高。

從Deep Research到Claude 3.7再到最近的GPT 4o，“消滅你，與你何干”的戲碼，似乎一次次在上演。

然而，在處理日常很具體的問題時， 從模型到痛點，中間還總是差了一公里。

哪怕大模型99%都完成得很好，想找出那1%的錯誤，可能就要花掉我不亞于從頭再來的時間。

從通用強大的模型，到真實瑣碎的需求，中間巨大的Gap，就是從Perplexity到Monica、Liblib再到Manus的巨大空間。

體驗了那么多產品，“問小白”是最近讓我驚喜的玩家。

幻覺問題，誰能兜底？

AI圈產品更新迭代速度很快，新玩家、不太被人熟知的名字，可能在短短幾個月就會有顛覆性的體驗升級。

說實話，我第一次知道“問小白”的時候，覺得只是一個面向AI小白的工具。

雖然有普適價值，但可能更 適合我爸媽，替代性也較強。

但最近深入體驗了最新版本之后，不得不承認，日常讓我有粘性的不一定是Deep Research、4o這些說起來fancy的，還真可以是問小白。

比如DeepSeek在AI學術問題上常出現的幻覺問題、數字不準，大致看起來不影響，真的出問題就很致命。

還有GPT等很多大模型的通病，比如意圖識別很難一次到位、上下文多輪連續(xù)性失真等問題。

問小白在這些問題的基礎上，相當于多做了一層過濾和檢查。

比如我想寫一份關于AI Agent的研究報告：

問小白除了常規(guī)的信息檢索、整合分析，多做一步的，是對工作流的把握和對信息的二次驗證。

比如Agent相關研究報告里，問小白的市場規(guī)模預估、復合增長率等數值，非常精確，而且有理有據。經過我的校驗比對發(fā)現也是準確無誤的。

每一個數據，都是真實可考的數據，就讓我對結果能更有信心。

并且，問小白還給了我PPT的一頁示例，從單純的文字工作，在主動引導我朝著更豐富、更圖文并茂的研報去提供方便。

多想的這一步、兩步，往往才是更有含金量的，在控制幻覺的前提下進一步拓展可用性。

相比原版DeepSeek的通用性，問小白就像是更懂我的“貼心版”，離我的需求更近一點，節(jié)省的時間就多出很多。

比如分享的小細節(jié)，很多朋友用DeepSeek就只能復制粘貼，不利于整合成個人知識庫。

問小白就能把DeepSeek最新版本的優(yōu)質回答，變成鏈接一鍵分享，讓朋友也能直接看到問答和多輪的過程。

RAG，讓信息更精準

越深度使用越發(fā)現，問小白可能是最早能夠體驗到 DeepSeek V3-0324 最佳效果的地方。

問小白DeepSeek V3-0324已經上線，MoE架構，6850億參數，激活參數約370億。更順暢、更沒有延遲。

DeepSeek的 R1 和 V3 問小白都是最先接入的，深度、速度都能滿足。

但效果有時候還更準確是怎么回事呢？

原來是在DeepSeek V3-0324 基礎上，結合了問小白自研的 RAG 增強，這才使得搜索更準，速度更快，答案直出更敏捷。

大模型 + 超強 RAG 能力，完美替代搜索軟件，AI 時代，這才是新的搜索入口。

問小白AI搜索，包括日常搜索（即時獲取最新信息）、和專業(yè)搜索（深度檢索更多資料）。

相比日常搜索，專業(yè)搜索會拆解更多搜索角度，閱讀更多網頁，信息網更深更廣，可以說非常細節(jié)了。

Chinese SimpleQA 評測顯示，問小白 DeepSeek R1 以91.60%的F-score 成績顯著領先GPT-4o及國內主流RAG解決方案，成為中文RAG技術標桿，為用戶提供更加準確、及時、可靠的AI問答體驗。

信息多了好，還是深了好？

很明顯的一個特點是，問小白每次會請求 3-5 個搜索引擎響應，日常搜索差不多索引100多個網頁，專業(yè)搜索最高可達 200+網頁。

同時還有包括多模態(tài)、多領域的高質量知識庫內容，每次搜索有 20-50 個領域知識庫加持。

關鍵讀取還很快，答案出得比我看標題的速度還快，實際生產力場景我就是在被推著走。

雖然很多時候多也未必好，但在“全”的場景上，問小白已經有了量變作為差異。

而且一些專業(yè)的冷門的問題也可以覆蓋。

比如我讓對比RAG和Embedding，想要有論文和海外學術的資料支撐：

問小白就像一個眼里更有活的超級助手，看一步、想三步。

除了論文，還有基于論文的延伸分析和更多場景給到我，一鍵生成ppt這樣的技能肯定不在話下。

本身在RAG框架下，問小白做了很細致的系統(tǒng)設計，關鍵詞捕捉、意圖分別、映射關系，拆的更準，所以結果更優(yōu)。

而有驚喜的是，打通了內容后鏈路更長的下一步。

表面上我是想研究Agent或者RAG，但是不是用PPT或者網頁呈現更能滿足我的需求呢？

問小白就替我想到了，直接在結尾可以一鍵轉成精美的網頁。

模型的競爭逐漸寡頭化，但對需求的理解真還有待深挖。

比寫文本更進一步的，是把東西做出來。

對于大部分普通用戶或者興趣玩家，而更順暢的代碼輔助工具，不一定是Cursor，可能就是問小白這樣更加線性又自然的載體。

還有新的內測功能，“小白研報”，看示例是不亞于Manus等Agent類產品的效果。

比如下面這個雷軍與小米的成功方法論拆解：

https://www.wenxiaobai.com/share/deep-research?url=https://wy-static.wenxiaobai.com/deep-research/f16499e6-8131-42ca-aadd-2f527f9633ee.html

基于研報一鍵生成的網頁，也非常簡潔漂亮。

我自己在做產品、看論文、寫東西的時候，甚至也逐漸習慣了網頁化閱讀，純文字可能不夠清晰，順手做個網站出來甚至加一些互動，對我獲取信息的效率還能再提高。

一鍵將AI智能體研報變成互動網站

元石大模型

到這一步，其實已經覺得問小白是一個不錯的AI應用產品了。

但還不夠。

隨著產品和模型邊界的模糊，一端向用戶真實場景和需求延伸，另一端的觸角，依然需要向模型深挖。

問小白自主研發(fā)的"元石大模型"已通過備案，作為國內最早采用MOE架構的廠商，其開源的輕量級大模型 MetaStone-R1-7B在同級別模型中實現了數學、代碼兩個類別的 SOTA 效果。

MoE（混合專家模型）架構下，最知名的模型產品還得是DeepSeek。問小白可以說在架構設計上與DeepSeek有很多相通的底層邏輯。

這也是“元石大模型 + DeepSeekR1/V3”天然更契合、效果更好的原因。

可以說，問小白 = 最一流的大模型 + 最一流的檢索交叉驗證能力——因為有了強大的雙模型驅動，以及高分的RAG搜索能力，兩相疊加提供了更強有力的技術后盾。

技術儲備、自研能力、模型探索，這些才是很多優(yōu)秀表現背后更基石的東西。

不僅如此，問小白研發(fā)團隊，還已經將很多最新的研究成果開源。

比如開源 MetaStone-L1-7B 模型， 在同級別模型中實現了數學、代碼效果的差異化優(yōu)勢，用 7B 的體量“以小博大”，在性能上超過 Claude-3.5-Sonnet-1022、GPT4o-0513，以及 Deepseek R1 的同體積蒸餾模型。

「多模態(tài)、搜索、推薦」這三大核心技術棧，能同時具備技術能力的團隊極少，而問小白背后的元石科技隱隱有了一些黑馬的勢頭。

雖然問小白的產品流量已經悄悄到達了榜單前列，但團隊和公司依然很低調，不會用“饑餓營銷”的方式渲染緊張感。

反而這是一款讓我覺得輕松和舒服的產品，不會焦慮不會fomo，隨著踏踏實實的底層技術一起越來越好，也讓生活和工作更輕松、更美好。

何妨試一試呢？

也許就會打開新的天地！