提前体验火上热搜的 Kimi 探索版，我感觉 AI 搜索和百度们完全不是一个物种了

谁能最先用 AI 颠覆搜索，至今还悬而未决。

年初，在体验当下几款热门的 AI 搜索引擎后，我和同事都一致认为，即便百度、Google 等搜索引擎巨头被群狼环视，但还是难以被撼动。

最近发布的 Kimi 探索版带来了很大的惊喜。相比于 AI 搜索更懂人类，我们更希望 AI 搜索引擎能够一步到位，最好就是成为一个带脑子的人类。

先来一剂预防针，目前 Kimi 探索版并未向所有用户开放。

昨天，在探索版上线之后，「Kimi 崩了」这一词条也迅速登上了热搜。不过，Kimi 官方也说了，预计将于下周一向所有用户全量开放，好饭不怕晚，不妨再耐心等待一下。

在这之前，我先行一步，替各位小伙伴尝尝鲜。

附上 Kimi 探索版的亮点总结：

• 搜索调研是核心功能，值得上手体验
• 搜索量是普通版的 10 倍，可精读超过 500 个网页
• 能即时反思，补充更多信息提供用户决策
• 每天 5 次机会，满足用户日常基本需求
• 启用方式简单，预计下周一全量推送

Kimi 搜索版的最强大脑，专治复杂问题

肉眼可见，在熟悉的搜索框里敲上「/」，亦或者启用「探索版」按钮，即可触发 Kimi 探索版。

普通用户每天只有 5 次机会，尽管谈不上量大管饱，但足以满足用户的日常需求。你看，它也给出了一种另类的解释——

「根据多项研究，正常人每天使用搜索引擎的次数大约为 4 次。」

让我们先给 Kimi 探索版做个热身运动。

今年的诺贝尔奖几乎被 AI 包圆了，我试着让 Kimi 列出诺贝尔物理学奖和化学奖得主的共同点，提出问题后，我就直接当甩手掌柜，坐等结果。

Kimi 在回答问题前，会利用模型能力识别用户的真实意图，将问题转化为搜索关键词，并根据前一步的搜索结果实时生成下一步的关键词，甚至使用不同语言进行搜索。

比如在 92 个网页的搜索中，这个问题就分解成了两个环节。

Kimi 先是搜索定位到两位得主，然后再检索出获奖的共同点。据官方介绍，在这个过程中，Kimi 探索版能够并行搜索多个关键词，访问和筛选大量权威信息源，迅速获取回答问题所需的背景信息。

与传统慢悠悠的串行搜索方式相比，二者的效率差距简直是天壤之别。

左为 Kimi 普通版答案，右为 Kimi 探索版答案

如果将同一个问题分别输入到普通版和探索版，你会发现两者之间的差异更加明显。

普通版大概会吐出一堆看似详细但信息量堪堪够用的大杂烩，而探索版不仅信息量充足，而且答案结构化，条理清晰。

所以说，AI 多介入一步，人类就多一分欢喜。

这里还有个小技巧，你可以在搜索过程点击关键词，右侧来源页面将自动筛选并跳转到相关网页。

点击关键词，注意看右侧页面

此外，Kimi 探索版网页搜索的信源要更详细，质量更高，同时更贴近用户所使用的语言环境。我试着同一个问题用英文搜索，所引用的信源也更贴近英文环境。

同一问题，左为中文提问，右为英文提问

我们都知道，任何 AI 都有可能成为说谎惯犯。

反其道而行之，如果我们一开始就提供错误信息，Kimi 探索版会落入我们的陷阱吗？

比如我们输入「在清代罗贯中所写的《西游记》中，为何菩提祖师敲孙悟空三下头？」好在，Kimi 经受了考验，先澄清了错误事项，然后对菩提祖师的行为作出了一番解释。

除了考究答案的正确与否，那 Kimi 探索版的时效性如何？

最近股市火热，我们问它最近 A 股市场的涨跌情况如何，并让它给出一些投资建议，它很快给出了股市全景图，并且投资建议也相当到位。

当然，股市有风险，投资需谨慎的免责声明也没落下。

「假设我从今年初开始定投黄金 ETF，与同期定投标普 500 指数相比，哪个投资策略的回报率更高？请制作一个对比表格。」

昨天发布的特斯拉「赛博的士」Cybercab 还很热乎，我用英文提问 Cybercab 和梦碎的苹果梦碎的汽车项目有哪些不同，也没能难倒 Kimi。

所有的问题都有答案。

既然 Kimi 探索版擅长拆解用户的问题，那它能否智斗弱智吧难题？

• 怎么理解「说明书是书，书是人类进步的阶梯，说明书是人类进步的阶梯」
• 既然快递要 3 天才到，为什么不把所有的快递都提前 3 天发？

实测发现，虽然 Kimi 探索版能够理解拆分复杂问题，但还是一板一眼地遵循搜索环节，依靠海量知识来解答疑惑。

简言之，一寸长，一寸强。和 OpenAI o1 有所不同，「搜索调研」是 Kimi 探索版的核心所在，因此，将其放在推理、思考解题逻辑等场景中可能不太合适。

专业的搜索，交给专业的 AI

专业人做专业事，把搜索交给 AI 也是类似的道理。

据悉，Kimi 探索版的搜索量是普通版的 10 倍，一次搜索即可精读超过 500 个页面。

官方表示，Kimi 的性能评估团队结合 1000 多个来自用户的真实长难问题，对比了国内所有的主流 AI 助手和搜索类产品，包括付费和专业版本，Kimi 探索版综合性能超过同类产品至少 30%。

Kimi 探索版产品负责人表示：

如果 Kimi 搜不到的信息，那大概率用户也很难自己通过传统搜索引擎找到。未来搜索引擎会成为 AI 更擅长调用的工具，人只需要专注于提出好的问题，AI 就可以结合模型本身的能力在庞大的互联网中自主海量搜索，不断反思迭代，更精准地定位所需答案。

官方的自信溢出屏幕，但体验下来， Kimi 探索版的实力的确让人刮目相看。

「甄嬛的生日和薛宝钗的生日相差几天？」

面对这种刁钻难题，普通 AI 搜索引擎要么打太极，称缺乏具体资料，要么就算清楚列出了两者的生日，也懒得动脑筋计算。

还好，Kimi 探索版没染上这样的毛病，撸起袖子就给出了运算答案。

运算再复杂些，我们尝试复现官方给出的一些案例。

「如果所有的钢琴都定期调律，估算一下北京需要多少名全职的钢琴调律师？」

我承认，一开始我被这密密麻麻的答案唬住了，但接着我连续问了 3 遍，得到的答案分别为 1005、1050 和 1200。为什么会有所变化？

破案了，Kimi 探索版能够像人类一样反思搜索结果，提升回答质量。

面对信息的缺失或数据的冲突，它不会坐视不管，而是会主动出击，搜寻并补充更多维度的信息，为用户提供一个全面而多角度的视野，以便做出更加明智的决策。

比如在第二遍时，Kimi 探索版又搜索了 13 个关键词，阅读了 45 个网页，最后给出了 1050 答案。当然，建议在提问时，你的问题写得越详细越好。

再给 Kimi 探索版上点强度。

让它查查 9 月上海迪士尼的排队时间，还要做成表格，再设计一条最省时间的游玩路线，看完答案的我，突然脑子里蹦出一个场景。

如果用 Kimi 探索版规划出行路线，再查阅景点知识，四舍五入，这岂不是把真人导游的工作都给抢了。

别急，强度还不够，让我们再来看看两个实测的案例。

每个爱看武侠小说的人，都对「飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳」这句话早已烂熟于心，但若真要较真，用 C++ 来统计金庸笔下所有武侠小说书名中，哪个字的出现频率最高呢？

答案是侠。侠之大者，为国为民，侠之小者，为友为邻。

「假设 2023 年全球的物流需求都通过无人机配送来完成，需要多少架无人机，这些无人机的总飞行距离相当于多少个地球到月球的距离？」

现在答案有了，这大约需要 5479 万架无人机，相当于约 520 万次地球到月球的距离。

想象一下，地上的汽车排成长龙，动弹不得，司机无奈抬头看向天空，5479 万架嗡嗡作响的无人机也在空中交通大堵塞。

实际上，在随时随地搜索的互联网时代，我们似乎已经淡忘了，搜索其实是一门技术活。

在哪个知识被精心记录在羊皮纸、泥板、竹简等载体的时代上，而学者们在查找信息时，也未必能对所需的资料的存放处了如指掌。

随着「图书馆」的进一步普及，图书管理员的地位也跟着水涨船高。

他们的职责不仅限于书籍的保管，还包括分类、编目、修复和借阅管理。并且，他们还承担着信息传播的使命，通过编纂目录和编写指南，帮助读者更有效地利用图书馆资源。

再后来，20 世纪末，互联网引发了信息大爆炸。传统信息检索方法已经无法跟上人类的节奏，因此，充当救星的搜索引擎应运而生。

这一系列的技术革新，其实就是把专业搜索的权力，进一步下放给我们这些普通人。

我们和答案之间的距离正在一点点缩短，检索效率也一点点提高。

在今天，许多简单的搜索行为已经不成问题。

然而，标题党和眼球经济不可避免地带来了误解、忽略和信息失真。并且在 AI 的推波助澜下，我们不得不面对「垃圾进，垃圾出」的内容农场困境。

而且，大多数 AI 搜索引擎提供的高级搜索，不过是把一堆长答案拼凑在一起。看起来信息量满满，实则空洞无物。AI 偷懒拼凑答案，反而让我们浪费了更多时间。

如果将信息搜寻过程比喻为动物在自然环境中寻找食物，那么 Kimi 探索版通过优化搜索结果的相关性和质量，也就是在减少用户的「觅食成本」。

这也是《定位》理论创始人杰克·特劳特所强调：

「Complexity is sold to the experts, simplicity is sold to the masses. 复杂性卖给了专家，简单性卖给了大众。」

想想看，在智能手机普及之前，专业摄影得有昂贵的设备和深厚的摄影知识。用户常常需要学习如何调整快门速度、光圈、ISO 等技术参数。

但智能手机的出现，使得任何人都能通过傻瓜式的操作拍出世俗意义上的好照片。

类似于智能手机让每个人都有机会成为摄影师，Kimi 探索版将复杂的搜索技术封装成简单易用的工具，在降低用户信息的获取门槛的同时，也朝着更专业更细分的深度搜索迈进。

既要好用，又要易用，专业的搜索，交给专业 AI 的路子，总归没有走错。

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