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一、国内 vs 国外 AI 的核心差异（先看本质）

👉 本质一句话：
国内在“可用性”，国外在“能力天花板”。

二、用实验和测评说话（不玄学）

1️⃣ 通用能力测评（参考 MMLU / GSM8K / HumanEval 等）

以下是多家公开测评 + 实测使用结论的综合趋势（不是单点数据）

逻辑 / 数学 / 推理

• 国外 AI：明显领先

• 国内 AI：能用，但复杂多步推理容易“编着对”

👉 实验现象：

• 5 步以上数学推理

• 复杂条件博弈

• 抽象规则归纳

👉国外模型正确率明显更高

2️⃣ 中文理解与表达实验

测试内容：

• 成语隐喻

• 网络语境

• 政策 / 公文 / 中文写作

结果趋势：

• 国内 AI：更像“中国人写的”

• 国外 AI：语义准，但有“翻译腔”

👉 如果你写：

• 汇报材料

• 公众号

• 论文中文摘要

• 商业文案

国内胜出

3️⃣ 编程与技术测评（HumanEval 风格）

👉 实测结论：

• 写 CRUD、脚本、前端 → 国内够用

• 算法 / 架构 / 工程级 → 国外更稳

三、AI 在各领域的应用现状（浓缩版）

📚 学习 / 学生

• 国内：作业辅导、知识讲解、中文总结

• 国外：解题思路、深度理解、跨学科

👉中小学 → 国内
👉研究生 / 自学硬核 → 国外

💻 程序员

• 国内：提效助手、注释、简单代码

• 国外：架构设计 + Debug + 算法

👉 真相一句话：

“国内像一个会写代码的同事，国外像一个技术专家。”

✍️ 内容创作

• 国内：爆款、短视频、种草文、知乎小红书

• 国外：长文、英文内容、脚本结构

👉中文流量 → 国内
👉国际内容 / 深度写作 → 国外

🧠 决策 / 思考 / 咨询

• 国内：偏保守、给建议但不敢越界

• 国外：推理链完整，敢给方案

👉需要“想清楚一件事” → 国外

四、普通人该怎么选？直接对号入座

✅ 你更适合国内 AI，如果你：

• 日常中文使用

• 写材料 / 文案 / 汇报

• 不折腾、不翻墙

• 想要“即开即用”

👉推荐策略：选 1 个主力国内模型

✅ 你更适合国外 AI，如果你：

• 学编程 / 做科研

• 追求答案质量而不是“好听”

• 常做复杂推理

• 英文阅读无压力

👉推荐策略：国外主力 + 国内辅助

五、建议

• 国内 AI：效率工具

• 国外 AI：思维外挂

真正好用的方式是：

• 日常 → 国内

• 硬核 → 国外

如何订阅国外AI呢？可以看看我往期的文章。