為什麼 ChatGPT 比 Hermes 快?AI 算數、畫圖和影片的差距在哪裡?

觀念釐清

我覺得最大的問題可能是出在大語言模型 因為大語言模型可能本身可能就是有一些限制 所以做不出我要的東西。 這種情況在數據比較 畫圖跟影片上都是非常常見 另外,還有一個問題是我有時候用chat GPT 直接做。做出來的結果會比hermes還要好 速度也比較快 可是我在坊間裡面或是新聞上面 都看到了非常成熟的產品。 有些a i已經可以做基因的比對 找出新的藥品開發方向 或是做出了a i短影片。 為什麼差距這麼大 中間的問題到底差在哪裡請幫忙解答謝謝。

感謝你用心的提問!差距大多不在大語言模型本身,新聞裡那些成果背後有專用模型,專用資料和整個團隊,還經過大量篩選,你手上則是一個通用模型直接上場,投入的時間與人力無法相比。

新藥研發那類成果,用的多半是專門拿蛋白質或分子資料訓練的模型,例如 AlphaFold,還要配上累積幾十年的實驗資料庫,最後再進實驗室驗證,跟我們聊天用的語言模型是不同的工具。AI 短影片也一樣,靠的是影片生成模型,再加上人工挑片,剪輯和配樂,你看到的那一支背後通常生了很多次才挑出來。

你遇到的狀況我不了解,但我猜測看看:

數據比較:語言模型是用「讀」的方式在看數字,很容易算錯或漏掉。請它寫程式或用試算表計算,再附上算式讓你核對,準確度會差很多。ChatGPT 有時比較準,很可能就是因為它自動跑了程式在算。

畫圖和影片:語言模型本身不會畫,它是去呼叫生圖或生影片的模型。做不出來的時候,先看有沒有接到這類模型。語言模型比較適合負責寫提示詞,分鏡和檢查。

這就是 C0-1 提到 Ethan Mollick 說的鋸齒邊界,AI 有些事強到嚇人,有些事又會突然出包,而且很難事先猜到,所以要先測過,不要直接假設它每件事都可靠。

至於 ChatGPT 比 Hermes 好又快,這很正常。

ChatGPT 是 OpenAI 自己調好的完整產品,跑程式,生圖和搜尋都內建,單次問答當然順,而且他會把 Hermes 優點學習過去。

Hermes 是一個 Agent,品質主要看你接的是哪個模型,思考強度開多少,對話累積多長,開了多少工具。它還要多做讀檔和選工具的步驟,所以單次會比較慢。

現在比較實際的分法是,我會把大部分工作交給 ChatGPT ,只有 ChatGPT 做不到的才交給 Hermes,但實際上 ChatGPT 做不到的事情非常少。

以下由整理者依課程內容與官方文件補充,不是講師在課堂的原始回覆。

先看背後用了什麼

以藥物研發為例,專門做蛋白質結構預測的工具像 AlphaFold,結果還要結合研究資料和實驗驗證。短片案例往往使用專門的影片模型,再經過多次生成、挑選、剪輯和配樂。比較成果時,把資料、工具、人力和驗證一起算進去。

  • 大量數字比對:請 AI 把資料放進試算表或寫程式計算,附上原始資料和公式,方便你檢查漏項或數字錯誤。
  • 圖像與短片:先確認 AI 能不能呼叫對應的圖像或影片工具。文字模型可以協助寫提示詞、分鏡和檢查,成片還需要試做與挑選。
  • 單次回覆速度:ChatGPT 可以整合搜尋、程式與圖像工具。Hermes 要看你接的模型、思考強度、對話長度和工具,讀檔與選工具也會多花時間。

課程 CH 0-1 提到 Ethan Mollick 的「鋸齒邊界」。不同任務的表現落差很大,拿實際素材測過,就能知道哪些步驟可交給 AI。講師平常先用 ChatGPT 做大部分工作,再用 Hermes 處理需要本機讀檔或其他特定流程的任務。

回課程對照

  • 4-5 · 用 AI 分身寄陌生開發信:用客製化創意提高回信率
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來源與核對紀錄

提問來源:學員提問(已匿名) · 學員提問與講師回覆依課程討論原文保留,只拿掉姓名與稱呼

內容更新 · 編輯核對 2026-11-12 · AI 編輯核對,依 Hans 原回覆整理

對應章節:第 4 章・找出人們願意付錢的地方 · 用 AI 分身寄陌生開發信:用客製化創意提高回信率

依課程原始問答與講師當時回覆整理,學生姓名已隱去。

  • CLASS-17 · 2026-11-01 · 模型、工具與專業 AI 成果的差距
數字比對、影片一致性、畫圖、AI 短影片、鋸齒邊界、Ethan Mollick、AlphaFold、Hermes、愛馬仕、GPT