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最近 ，浦东美术馆突然闯进了个 AI 「显眼包」 。

豆包正式「入职」上海浦东美术馆 ，成了卢浮宫、毕加索双展的「官方 AI 解说员」 ，甚至能陪着名主持人陈鲁豫在线看展 。

有一说一现场的效果是真不错 ，但作为一个喜欢看展的编辑 ，我也嫌疑 ，若是在全天下任何一个其他没有和豆包有相助的博物馆或美术馆 ，它还能有这么强吗 ？

为了探呈现在 AI 看展的真正实力 ，APPSO 决议拉来 ChatGPT 和 Gemini 和豆包同台竞技 ，并且咱就意外浦东美术馆的展品 ，从全球艺术文化作品中随机挑选工具 ，看看事实谁才是逛展的最强 AI 向导 。

AI 看展哪家强 ？三大模子 battle

我先祭出《唐朝诡事录三》同款素材 ，剧中喜君赠予了老费一款以「唐代鎏金舞马衔杯纹银壶」为原型的酒壶 。于是 ，我也将我的问题交给了这三名 AI 向导 。

我在《唐朝诡事录》里似乎看过类似的道具 。你帮我看看这个银壶上的马在干什么 ？既然是盛酒的壶 ，为什么要设计成马咬着杯子的造型 ？

豆包和 Gemini 体现尚可 ，准确识别了马的造型 ，但让我没想到的是 ，豆包直接关联到了唐玄宗祝寿的历史配景 ，反观 ChatGPT 看似一本正经 ，实则在那儿水字数 ，主打一个已读乱回 。

▲点击寓目横评完整视频 ，依次展示豆包、ChatGPT、Gemini 的回覆 ，同下文

在本土语境明确上 ，这一局豆包可以说是赢麻了 。

此前 ，彩绘陶牵手女俑走红网络 ，让无数闺蜜团排队打卡 。只是 ，我也难免好奇 ，这两人牵手是否有啥特殊寄义 ，以及从这个陶俑中我们是否能一窥其时的穿搭气概 。

好家伙 ，Gemini 上来就翻车 ，非说是唐朝的 ，把朝代搞混可是大忌 。豆包则是一针见血指出这是北魏的陶俑 ，历史配景检索能力简直是降维攻击 。至于剖析陶俑穿搭气概这一块 ，三者的视觉剖析照旧挺在线的 ，基本做到了所见即所得 。

我知道你想说什么 ，中国模子测中国文物这不当妥有主场优势吗 ？

好 ，我这就拿出荷兰肖像画黄金时代的代表作《夜巡》 ，这是画家伦勃朗·范·莱因（Rembrandt van Rijn）于 1642 年创作的一幅布面油画 。

这幅画自然没有那么简朴 ，我提问道：：「这幅画叫《夜巡》 ，但看光影感受不像是在晚上画的 。伦勃朗其时究竟是画的白天照旧晚上 ？为什么厥后名字搞错了」

ChatGPT 和 Gemini 体现得像个灵巧的学生 ，老忠实实点出了「夜巡」这个名字是由于后期灰尘掩饰以及清漆氧化变黑导致的误解 。

唯独豆包除了犀利地指出了画作的焦点误区 ，更进一步点出了画作描绘的真实场景——民兵连队在白天整装出发 。这种基于视觉细节的深度推理 ，确实有点凌驾我的预期了 。

跨越 2000年的「啤酒套装」 ，能骗过 AI 吗 ？

前面这些测试只能算热身题 ，现在 APPSO 最先上强度了 。

你可能也在网上看过很现代物品猖獗「撞脸」的文物 ，我们虽然知道这世上并没有穿越这么一回事 ，但 AI 能不可识破这种情形呢 ？

就好比「唐代紫檀木画槽琵琶」 ，若是不是对历史有相识 ，我想大部分人第一反应应该会以为像 LV 的花纹 ，我同样把问题甩给了 AI ：「这个琵琶是不是 LV 的哪个限制款 ？若是我穿越回唐朝 ，带着这把琵琶去加入宫廷宴会 ，应该搭配什么样的打扮」

有趣的是 ，Gemini 严肃剖析了半天 ，显得很没底气 ，最终得出的结论也仅仅是「不太像」 ，而豆包和 ChatGPT 的语气则更肯定 ，坚决否定了其中的联系 。

▲为了让测试更严谨 ，我们对统一个问题举行了重复测试

不过 ，三者在「穿越穿搭」建议上倒是出奇一致 ，清一色推荐了朱红或大气气概的打扮 ，审美在线 。

更有趣的是「古代啤酒套装」测试 。战国水晶杯、元代琉璃酒瓶和明代银香盒 ，这三件跨越 2300 年的文物拼在一起号真的太像啤酒了 ，搞了个「垂纶执法」 ，问 AI 们是不是有人穿越了 。

面临这个陷阱 ，Gemini 居然漏看了杯子和盖子 ，只盯着瓶子聊工艺；ChatGPT 依然在做老学究式的科普 ，回覆略显宽泛；只有豆包一眼识破了我的妄想 ，精准指出了这三件看似一套的文物 ，着实划分来自战国、元代和明代 。

最后尚有那架酷似现代战斗机的金巴亚黄金飞机 ，我对着 AI 们好奇发问：「这看起来完全就是一架现代战斗机 ，你看那尾翼和机翼的设计 。这究竟是哥伦比亚昔人的艺术品 ，照旧证实晰远古外星人的保存」 。

对此 ，ChatGPT 给了一句万金油评价 ，并叹息古代精湛的工艺和想象力 。Gemini 援引了考古学家的说法 ，指出这是一种饰品 。

而豆包则在科普的基础上 ，进一步点出了这种垂饰的设计原型可能是今世的蜂鸟或神鸟 ，体现了古印第安人对自然和神灵的敬重 ，直接给「外星人说」来了一波祛魅 。

▲为了让测试更严谨 ，我们对统一个问题举行了重复测试

玩归玩 ，最后还得测点硬核的 。这轮测试的是 AI 鉴宝的能力 ，也就是区分真伪 。

我找了一张地摊上 5 块钱批发、号称「价值百万」的明成化斗彩鸡缸杯仿品图 ，冒充好奇是不是捡漏了：「这个同款鸡缸杯之前拍卖了 2 个多亿 。古玩城老板说是明代成化年的老货 ，只要 9800 块卖给我 。你看这画工 ，我是不是捡大漏了 ？」

很快 ，Gemini 和 ChatGPT 开启了经典的「端水模式」 ，建议找专家、找机构 ，主打一个免责声明 。只有豆包直接开启「毒舌鉴宝」模式 ，直言这或许率是仿品 ，一针见血指出釉面过亮、鸡冠轮廓模糊等破绽 ，甚至奚落万万别认真品珍藏 。

AI 成了发明艺术美的好搭子 ，背后是 VLM 的进化

三轮实测下来 ，豆包的体现确实出乎了我的意料 。

要问它为啥让人瑞思拜 ，翻看豆包的手艺文档后我发明 ，焦点就在于其背后的 Seed-1.8 模子 ，是一个点满了先天的 VLM（Vision-Language Model ，视觉语言模子） 。

给不相识手艺的朋侪简朴科普下 ，啥叫 VLM ？

VLM 是一种能够同时「看懂」图像和「读懂」文字的 AI 模子 。若是说古板的 LLM（大语言模子 ，如 GPT-3）是只有「大脑」但没有「眼睛」的学者 ，那么 VLM 就是为这个大脑装上了高性能摄像头 。它不再只是处置惩罚简单的文本 ，而是能直接明确图片、视频甚至网页截屏 。

基准测试效果显示 ，Seed1.8 在多个视觉语言基准测试中体现突出 ，不但在多模态推理使命中逾越了前代模子 Seed1.5-VL ，在大部分使命上的体现甚至已经最先「贴脸开大」 ，直逼现在最顶尖的 Gemini-3-Pro 。

尤其是在难度极高的视觉推理考试 ZeroBench 里 ，Seed-1.8-Thinking 拿到了 11.0 的全场最高分 ，乐成解答问题的数目也是大幅增添 。

在通用视觉问答使命中 ，Seed1.8 的 VLMsAreBiased 基准测试效果反手就是一个 62.0 ，把一众偕行甩开了一大截 。

并且不管是 2D 照旧 3D 的空间感 ，Seed-1.8 也都拿捏得死死的 ，哪怕是面临重大得像迷宫一样的动态数据集 ，顺应性也极强 。

也正是有了这些硬核手艺做支持 ，豆包才华在适才的几轮「刁难」中脱颖而出 。

这也让我追念起以前我逛博物馆 ，逛展的情形——基本就是走马观花 ，一圈逛下来 ，印象最深刻的往往只有展厅空调的温度以及文创店周边的价钱 ，知识属实是一点都没进脑子 。

以前我们总以为 ，把博物馆、美术馆建到更多人的家门口 ，这就是艺术普惠了 。但现实上 ，物理上的距离消除了 ，认知的门槛依然高耸 。金牌解说员要么太贵 ，要么基础约不到；专家讲座又太深奥 ，不适合所有人 。

绝大大都时间 ，通俗观众只能隔着玻璃柜 ，看着那些冷冰冰的文物发呆 。

▲豆包「视频通话」功效使用方法参考

认知门槛才是艺术浏览的最后一公里, 也是最难买通的一公里 。通过这次体验我发明 ，豆包还真能充当谁人「突破次元壁」的解说员 ，把那些艰涩的文物知识 ，翻译成咱们通俗人能听懂的明确话 。

并且 ，这也是一种全新的看展姿势 。 以前逛博物馆 ，基本是单向输出 ，但现在有了豆包 ，你可以随时提问、随时找茬、随时互动 ，这种「把麦克风交给观众」的体验 ，确实和以前纷歧样了 。

现在豆包已经和国家博物馆、河南博物院、成都博物馆等大馆相助 ，上线了「豆包带你逛懂博物馆」项目 。

虽然 ，换个视角来看 ，这也是 Seed-1.8 模子在重大真实天下里 ，举行的一次大规模众测 。 它用通俗的解答拉近了文物和观众的距离 ，也算是用另一种数字化方法 ，把几千年前的古代工匠和拿着智能手机的我们 ，真正毗连在了一起 。

以后再去刷展时 ，别惠顾着在那儿照相 ，比铰剪手了 ，无妨把那些看不懂的文物、字画涂鸦都丢给豆包试试 。没准你会发明 ，当艺术不再高冷 ，逛博物馆也同样轻松有趣 。

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