作者｜Hayward

原创首发｜蓝字计划

过去半年，  AI   行业可谓是群芳争艳。

DeepSeek R1   横空出世成了明日之星，腾讯元宝、豆包、夸克等也搭上了   DeepSeek   的便车吃香喝辣，还有誓要在技术上和   DeepSeek R1   的一较高下的阿里通义千问捷报频频…

唯独去年的投放王者，铺天盖地出现在各个广告位的 kimi，好像一下子没了消息。

而就在这几天，我们终于等到了   kimi   的 " 大动作 "。4   月   28   日，kimi   宣布和财新传媒达成合作，当用户使用 Kimi   提问财经相关内容时，Kimi   " 将结合财新传媒旗下专业报道内容，通过模型生成答案，为你提供及时、可信、可证的高质量财经信息 "。

好家伙，当我们以为   kimi   已经摆烂躺平的时候，原来还是有在暗地里偷偷努力的。

选择和财新网合作发力财经垂直领域，  kimi   的确对   AI   工具的发展路线有了一些自己的新思考。

毕竟只比模型能力，  kimi 肯定不如能免费接入的   DeepSeek  ，但与专业财经媒体强强联合，甚至日后拓展到和更多垂直领域的专业媒体合作提供信源，能增强 kimi   在特定垂直领域的公信力，长期来看大有可为。

不过在 kimi   发布了合作消息后，我就第一时间测试了拥抱新功能的   kimi。从测试结果来看，我有点想收回上面划线的这段话……

向AI   幻觉开刀

kimi这波和财新网的合作，长期来看是能给其他   AI   工具带来一些启发的。

自 2025   年初 AI   大爆发以来，各式各样的   AI   工具不仅给我们带来了便利，也带来了一些问题，最严重的要数 "AI   幻觉 "。

简单来说，AI   幻觉指由   AI   生成的看似合理但实际错误的信息。这些信息可能是一段文字里的部分数据、可能是不同场景的张冠李戴，甚至可以是某个论断全是无中生有的。

这很容易会给   AI   的使用者带来全方位的不安全感，这就意味着不仅你用   AI   来查数据容易得出错误的信息，甚至一些学术概念、对某些事物的定义都可能是   AI   自己编造出来的。

目前业界对于   AI   幻觉的成因还没有一个统一且准确的答案，但普遍认为   AI   幻觉和训练   AI   的数据缺陷、模型或训练机制缺陷、生成和推理缺陷和外部环境与验证的缺失等有关。

这几个原因中，数据缺陷最为关键。如果在训练   AI   时喂养了错误或过时的数据，输出时就容易给出错误的答案，可以理解为   AI   被 " 教坏了 "。

而数据又是   AI   输出答案的 " 源头 "，一开始的数据就错了，无论后期模型结构和训练数据的方式如何调整、生成和推理过程怎么优化，都很难输出正确的答案。

特别是财经领域的内容，权威数据、专业论断是底色，确保   AI   所引用的数据来源的权威性这件事的确非常重要。

相比过去一些   AI   工具用各种方式筛选可靠信源的做法，kimi   的确算得上 " 简单粗暴 "，直接和权威的信源合作，更加细化地限定了   AI   资料来源的范围，理论上的确能在数据来源层面降低   kimi   出现   AI   幻觉的可能性。

那 Kimi   和财新网合作之后到底效果怎么样？咱们直接来实测看看。

不尽人意

刚好 4   月   29   日瑞幸发布了 2025   年第一季的的财报，当前对财报进行分析的媒体还不多，这是个测试   kimi   能不能胜任财报分析工具的好机会。

在   kimi   的问题窗口中我选中「长思考」增强大模型的逻辑推理能力，提示词为 " 分析一下瑞幸的最新财报 "，可以看到   kimi   的确能识别到所谓的 " 最新财报 " 是指   2025   年第一季度财报。

在关键的数据抓取方面，总净收入、营业利润与利润率还有   GMV   等没有出现数据错误的问题，对于瑞幸大家比较关心的门店数量、扩张情况还有成本等信息，kimi   也能给到了。

不过，kimi   的这份 " 财报分析 "，更像是一种数据的提取和汇总，对于瑞幸业务的整体趋势、变化与增长，没有太详细的见解。

而且更令人无语的是，问   kimi   这个问题，我根本不知道和财新网合作给   kimi   带来了多少助力：因为整个回答的内容引用，根本没见到财新网的影子。

难道是财新网根本没有写瑞幸最新财报的分析？No No No，4   月   30   日财新才新鲜出炉了一篇针对瑞幸最新财报的分析，标题为《瑞幸咖啡一季度同店销售额重回增长 黎辉接任公司董事长》。

如果你想在让   kimi   和财新网的内容联结起来，得把提示词换成 " 结合财新网的内容，对瑞幸最新的财报进行分析 "。

这时，在数据来源这一块终于能看到带有小蓝标的财新网了。除了上面提到的财新网最新的财报分析外，还引用了不少财新网之前为瑞幸撰写的文章，同时   kimi   也会参考第三方财经平台的内容，对瑞幸的财报进行分析。

内容方面，调整了提示词后新的内容的确更加扎实，在数据之外还会对内容进行进一步的概括和总结，比如在谈及瑞幸的财务数据时，会结合历史同期的数据，总结出 " 盈利能力正在不断增强 " 的观点。

另外，由于财新网的文章重点提到了瑞幸的管理层变更及后续影响，kimi   的财报分析也在最后段落增加了相关内容，让分析的段落格式和财新的内容基本保持一致。

客观来说，加入了财新网的关键词后的确能提高整篇财报的可读性，特别是部分段落融入了财新网的观点后，让文章内容更加丰满，能帮助财经小白更容易看穿冷冰冰数字背后的深意。

只是，依然尴尬的点是，调整提示词后的财报分析，只有最开始的一段数据来源是财新网，后续内容的数据依然是来自第三方网站，理想中的 " 财新网为   kimi   背书 " 的作用有限。

特别是如果不添加提示词，kimi   大概率不会主动抓取财新网的内容作为数据来源，这对用户的学习成本就有点高了。而且哪怕添加了专门的提示词后来自财新的内容也不多，这毫无疑问会削弱   kimi   在财经这一垂直领域的 " 专业 " 印象。

再者，对比 kimi   输出的内容和财新原版的内容，kimi   更多只在做提取部分内容进行总结、加工的工作，从内容专业度、权威性来考虑，可能还不如直接看财新网的报道更加简单直接。

不过考虑到想看财新网的全部内容需要付费订阅，或者   kimi   的意义就在于作为一个免费渠道看财新网的付费新闻？

但财新网自身的价值就在于付费订阅业务，于情于理都不可能答应的，而 Kimi   的最终目的肯定也不止于此。

所以目前看来 kimi   看似和财新是 " 强强联合 "，但根本没有发挥出这次合作应有的价值。

Kimi   的根本问题在于，即便有权威媒体作为信源，但依然没有能力在   AI   生成方面结合数据生成独特的、有价值的答案来。

这里再浅浅对比一下   DeepSeek R1，同样的 " 分析一下瑞幸的最新财报 " 提示词，DeepSeek   给出的财报分析十分详细，除了常规的财务表现、门店表现、成本和市场战略等数据外，还主动提到了董事会调整、股权结构变化的关键信息。

最后的瑞幸财报所体现的风险和未来展望，更是   kimi   的财报分析中没有的。

在分析的细致程度上也是   DeepSeek   更胜一筹。比如在分析成本压力时，DeepSeek   会提到和咖啡豆的成本上涨有关，而   kimi   只用一句 " 成本有所上升 " 简单带过。

你看，不需要接入专业、权威信源的   DeepSeek，照样能输出和   kimi   不相伯仲的内容来。

你很难说   kimi   选择的这条路线没意义，但 kimi   的阿喀琉斯之踵，依然是大模型性能。

算力是一切

引用优质数据源，只是对付   AI   幻觉、提升体验最基础的第一步。除此之外还需要更先进的   LLM、匹配更高算力、更强大算法并对内容进行审核检验等，多个步骤协同进化，提升大模型的整体性能，才能将   AI   幻觉降到最低。

所以你可以看到哪怕   DeepSeek   没有像   kimi   和专业的数据源合作，也能提供更优秀的内容，这背后是   DeepSeek   在   LLM   层面、算力 / 算法层面全面领先的证据。

Kimi   和   DeepSeek   模型能力的差距，已经是引入权威信源都无法弥补的了。

同时这也揭露了当前   AI   工具领域的一个残酷事实：算力就是一切。

大公司或技术领先公司，能拿到更多算力、能更高效运用算力、能更好的发挥算法优势，最终训练出更加先进、聪明的大模型，模型能力的差距能抹平一切 " 弯道超车 " 的手段。

" 力大砖飞 "，可能才是   AI   的唯一出路。

其实在测试之前，我对   kimi   还是保有很高期待的。众所周知财经问题对数据的准确性非常高，一些事实判断也需要非常高的专业度，这些都是使用   AI   工具咨询财经问题时最怕出现幻觉的痛点。

本以为   kimi   和财新的合作是一次颠覆，但至少目前看来，kimi   想要开辟出一条全新的道路还 " 任重道远 "。

或许，AI   幻觉问题还是只能交给万众期待的   DeepSeek R2   来解决了？

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