了解 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 和 DeepSeek 在数据源、实时网络使用、引用规则等方面的不同之处。
生成式人工智能不再是一个单一的事物。
如果问“编写公关内容的最佳生成式人工智能工具是什么？ ”或“关键词定位是否像纺稻草变成金子一样不可能？ ”，每个引擎从提示到回答都会采取不同的路线。
对于作家、编辑、公关专家和内容策略师来说，这些途径很重要——每个人工智能系统都有自己的优势、透明度以及如何检查、编辑和引用其内容的期望。
本文介绍了顶级人工智能平台——ChatGPT（OpenAI）、Perplexity、谷歌的Gemini、DeepSeek和Claude（Anthropic），并解释了它们如何：
- 查找并综合信息。
- 数据源和训练。
- 使用或跳过实时网络。
- 处理内容创建者的引用和可见性。
每个人工智能答案背后的机制
生成式人工智能引擎建立在两个核心架构上——模型原生合成和检索增强生成 (RAG)。
每个平台都依赖于这些方法的不同组合，这解释了为什么有些引擎引用来源而其他引擎纯粹从内存生成文本。
模型原生合成
引擎根据模型“内部”的内容生成答案：训练期间学习到的模式（文本语料库、书籍、网站、许可数据集）。
这是快速而连贯的，但它可能会使事实产生幻觉，因为该模型是根据概率知识而不是引用实时来源来创建文本的。
检索增强生成
引擎：
- 执行实时检索步骤（搜索语料库或网络）。
- 提取相关文档或片段。
- 然后根据检索到的项目综合做出响应。
RAG 牺牲了一些速度，以换取更好的可追溯性和更容易的引用。
不同的产品处于这个范围的不同点。
这些差异解释了为什么有些答案附带来源和链接，而其他答案则感觉像是自信的——但没有引用的——解释。
ChatGPT（OpenAI）：模型优先，启用后可实时访问网络
它是如何建造的
ChatGPT 系列（GPT 模型）在海量文本数据集（公共网络文本、书籍、授权材料和人工反馈）上进行训练，因此基线模型可以根据存储的模式生成答案。
OpenAI 将这个模型原生过程记录为 ChatGPT 行为的核心。
实时网络和插件
默认情况下，ChatGPT 根据其训练数据进行回答，并且不会持续抓取网络数据。
然而，OpenAI 添加了访问实时数据的明确方法——插件和浏览功能——让模型可以调用实时源或工具（网络搜索、数据库、计算器）。
启用这些功能后，ChatGPT 可以像 RAG 系统一样运行并返回基于当前 Web 内容的答案。
引用和知名度
如果没有插件，ChatGPT 通常不会提供源链接。
启用检索或插件后，它可以根据集成包含引用或来源归属。
对于作家来说：模型原生答案在发表之前需要进行事实核查和来源查询。在GEO的过程当中也应该遵循这一原则。
Perplexity：围绕实时网络检索和引用而设计
它是如何建造的
Perplexity 将自己定位为一个“答案引擎”，可以实时搜索网络并根据检索到的文档合成简洁的答案。
它默认为检索优先行为：查询→实时搜索→合成→引用。
实时网络和引文
Perplexity 积极使用实时网络结果并频繁显示其所用来源的内联引用。
这使得 Perplexity 对于需要可追溯证据链接的任务（研究简报、竞争情报或快速事实核查）具有吸引力。
由于它每次都是从网络上检索，因此它的答案可以更具时效性，并且它的引用为编辑提供了一个直接验证声明的地方。
创作者须知
Perplexity 对来源的选择遵循其自身的检索启发式方法。
被 Perplexity 引用并不等同于在 Google 上获得良好排名。
不过，Perplexity 的可见引文使作者可以更轻松地复制草稿，然后在发布之前根据引用的页面验证每个主张。
Google Gemini：与 Google 搜索和知识图谱相关的多模式模型
它是如何建造的
Gemini（早期 Google 模型的后继系列）是由Google/DeepMind开发的多模式 LLM 。
它针对语言、推理和多模式输入（文本、图像、音频）进行了优化。
谷歌已明确将生成功能融入搜索及其 AI 概览中，以回答复杂的查询。
实时网络和集成
由于 Google 控制实时索引和知识图谱，因此Gemini 支持的体验通常直接与实时搜索集成。
实际上，这意味着 Gemini 可以提供最新的答案，并且经常显示索引页面的链接或片段。
在谷歌的产品中，“搜索结果”和“人工智能生成的概览”之间的界限变得模糊。
引用和归因
Google 的生成答案通常会显示源链接（或至少指向 UI 中的源页面）。
对于出版商来说，这既创造了机会（您的内容可以在 AI 概述中被引用），也带来了风险（用户可能无需点击即可获得总结性答案）。
这使得清晰、简洁的标题和易于机器阅读的事实内容变得有价值。
Anthropic 的 Claude：安全第一的模型，具有选择性网络搜索
它是如何建造的
Anthropic 的 Claude模型在大型语料库上进行训练，并根据安全性和实用性进行调整。
最近的 Claude 模型（Claude 3 系列）专为速度和高语境任务而设计。
直播网站
Anthropic 最近为 Claude添加了网络搜索功能，使其能够在需要时访问实时信息。
随着 2025 年网络搜索的推出，Claude 现在可以根据查询以两种模式运行 – 模型原生或检索增强。
隐私和训练数据
Anthropic 关于使用客户对话进行培训的政策已经发生了变化。
创作者和企业应该检查当前的隐私设置，了解对话数据的处理方式（退出选项因帐户类型而异）。
这会影响您输入 Claude 的制作人编辑或专有事实是否可用于改进底层模型。
DeepSeek：具有特定区域堆栈的新兴玩家
它是如何建造的
DeepSeek（以及类似的新公司）提供在大型数据集上训练的 LLM，通常带有针对特定硬件堆栈或语言进行优化的工程选择。
DeepSeek 尤其注重针对非 NVIDIA 加速器的优化和模型系列的快速迭代。
他们的模型主要在大型语料库上进行离线训练，但可以部署检索层。
实时网络和部署
DeepSeek 支持的应用程序是否使用实时网络检索取决于集成。
一些部署是纯粹的模型原生推理，其他部署则添加查询内部或外部语料库的 RAG 层。
由于与 Google 或 OpenAI 相比，DeepSeek 规模较小/较年轻，因此集成因客户和地区而异。
对于内容创作者
注意语言质量、引用行为和区域内容优先级的差异。
较新的模型有时会强调某些语言、领域覆盖范围或硬件优化性能，从而影响长上下文文档的响应能力。
对作家和编辑来说重要的实际差异
即使有类似的提示，人工智能引擎也不会产生相同类型的答案 – 或者具有相同的编辑含义。
对于作家、编辑和内容团队来说，最重要的因素有四个：
新近度
从实时网络中提取信息的引擎（例如启用了搜索功能的 Perplexity、Gemini 和 Claude）可以提供更多当前信息。
像 ChatGPT 这样无需浏览的模型原生系统依赖于可能落后于现实世界事件的训练数据。
如果准确性或新鲜度至关重要，请使用支持检索的工具或根据主要来源验证每个声明。
可追溯性和验证
检索优先引擎显示引用并使确认事实变得更加容易。
模型原生系统通常提供流畅但无来源的文本，需要手动进行事实核查。
对于任何缺乏明显归属的人工智能生成的草稿，编辑应该安排额外的审查时间。
归因和可见性
有些界面显示内联引用或来源列表；其他界面则不显示任何内容，除非用户启用插件。
这种不一致性会影响团队在发布之前必须进行多少验证和编辑，以及网站在被人工智能平台引用时获得信誉的可能性。
隐私和训练重用
每个提供商处理用户数据的方式不同。
有些允许选择退出模型训练，有些则默认保留对话数据。
作者应避免将机密或专有材料输入这些工具的消费者版本，并在可用时使用企业部署。
将这些差异应用到您的工作流程中
了解这些差异有助于团队设计负责任的工作流程：
- 将引擎与任务相匹配——检索工具用于研究，模型原生工具用于起草或风格。
- 确保引用规范，不容置疑。发布前务必验证。
- 将人工智能输出视为起点，而不是成品。
了解人工智能引擎对于可见性很重要
不同的人工智能引擎从提示到答案采用不同的路线。
有些依靠存储的知识，有些依靠实时数据，现在很多则将两者结合起来。
对于作家和内容团队来说，这种区别很重要——它决定了信息的检索、引用以及最终呈现给受众的方式。
将引擎与任务相匹配、根据主要来源验证输出、以及分层运用人类专业知识仍然是不可协商的。
编辑的基本原则并没有改变，只是在人工智能驱动的环境下变得更加明显了。
正如兰德·菲什金 (Rand Fishkin)最近指出的那样，仅仅创作人们想读的东西已经不够了——你必须创作人们想谈论的东西。
在人工智能平台大规模总结和综合的世界中，注意力成为新的分发引擎。
对于搜索和营销专业人士来说，这意味着知名度不仅仅取决于原创性或EEAT。
现在它包括如何清晰地检索、引用和在人类和机器受众之间共享您的想法。