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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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