大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲突然刷屏的Manus。它的来源呢，是个拉丁语单词，是“手”的意思，同时呢还有“权力”和“力量”的意思。现在呢，华为造汽车就全都是《山海经》，做AI产品全是拉丁语单词，好厉害的样子，对不对？

现在这个事情呢，应该是从昨天开始，突然就变得一码难求了。我应该是在昨天看到谁呢？王舒义，天津师范大学的一个老师，他发了一条说：“哎呀，得到那个测试码了，怎么怎么着了。”我当时都没想说这啥玩意儿，没惦记这个事，因为呢他们那个Monica我也没怎么用过。Monica这个产品对于我来说，还是有点太奇怪了一点。待会我们再继续讲。

后来到昨天晚上了，突然就开始传出来说这个东西已经在闲鱼上炒到好几万了。又一个国运级产品出来了，中国人再次震惊了世界，说老美又怎么样了，全世界又如何如何了。今天再一看这个，各种新闻媒体刷屏了。我直到开播之前犹豫再三，说算了，还是去申请一次吧。咱们虽然没用过，但是好歹也算申请过了。本来我是连申请都懒得申请的一个产品。

团队呢，也出来求饶说，有人在攻击和破解他们的网站和服务器。这个很正常嘛，你一旦做的好了以后，大家总要上来看一看。那DeepSeek最近也才是逐渐的，号称要恢复正常。但是我却试了一下，一试还是问三个问题，就停下来那么一个状态。现在团队说玩不下去了。而且呢，说几万块钱在闲鱼上买这个邀请码，这事呢他们也出来澄清说：“我们从来没收过任何钱，您千万小心别上当受骗，上当受骗了也别上我这来找来，我这没收到过钱。”

那么，AI agent是不是真的就要爆发了呢？因为咱们从去年就开始讲，说2025年就是AI agent的一年。突然到3月份，就放出了一个王炸性的产品来。这个事是不是行？首先呢，不要太兴奋，这个东西呢在国内是使不了的，必须到国外去使去。为什么？因为底层是GPT和Claude 3.5、3.7这样的模型，这些模型在中国是没有经过安全审查的。

不能落地。而且人家这些模型上，也是明确的告诉你说：“我不愿意在中国地区为你服务。万一我给你服务了，你拿去维稳了，或者做了点别的事情，我们也担不起这责任。”所以Manus这个产品在中国不能用的。他们家的Monica.im在国内也是不能用的。他们纯纯是一个出海的服务商，而且呢，其实是一个非常非常小的服务商。他们的整个的产品，在海外没有那么多用户。

那么Manus到底是干嘛的，或者你到底能干嘛呢？现在能够出来看到的，绝大部分都是官方放出来的一些视频：晒简历、做房地产的评估、旅游的规划呀，全都是这样的东西。因为拿到邀请码的人不多，就算是拿到邀请码的人，可能也还是要给一些面子。但是也有人说自己上去了，觉得一点都不好使，问的所有问题都翻车了。这个我觉得都是可以理解吧。

Manus最强的地方是什么？就是自己规划任务。因为原来我们都是靠这个，像流程图一样去自己画，说我们先干什么后干什么，每一步怎么怎么做。现在说不用了，他自己来规划。你问他一个问题以后，他自己做计划，说我先查哪些资料，再查哪个网站，然后再怎么把它拼在一起。然后呢，可以自动的执行，自己生成一点Python代码，自己去把它跑出来。然后呢，给出最终的结论呢，实际上像一份大报告似的。而且很多人看到这份报告以后觉得：“哎呀，这个写的实在是太好了，甚至给我画图表、画表格。”

画表格这件事是非常非常容易的，千万不要被这玩意骗了。像我们写Markdown格式，或者在计算机里边，写很多的语言的时候，都是可以画出来的。你让ChatGPT画个表格，它也能画出来。但是你让它给你画图表，肯定是画不了的，还是要去调用一些特殊的语言功能才可以画出来。ChatGPT他没做这事，现在统统都干了。

非常多的人一看了以后说：“哎呀，这个简直是如虎添翼，每一个人都可以成为研究者了。”而且说，这是不是AGI看到曙光了，这个东西就是未来了。所以也有很多人说，这就是下一个国运级产品。

DeepSeek的这个辉煌再次上演了，那么是不是值得这么兴奋呢？又一次国运级的创新诞生了吗？我觉得一个不能在中国使用的服务距离国运就还稍微有一点点遥远。你DeepSeek再怎么说，咱们全国上下都在部署，你一个无法在中国合法落地的产品，中国人在这呼哧呼哧在这炒作，这个是很无聊的一个事情。而且DeepSeek本身在代码生成方面，其实差得也还比较远。Manus这种产品，它是不可能靠DeepSeek大模型就在国内部署起来的，它必须要有Claude，必须要有ChatGPT才可以完整的跑起来。如果DeepSeek就可以带着他自己整个跑起来的话，他就可以在国内上架了，但是他不行。

那为什么我说DeepSeek在代码生成的方面差得非常远呢？因为我昨天花了一整天的时间在尝试用DeepSeek去写程序，那叫费劲，比Claude 3.5、3.7真的差的不是一星半点，是差的太老远了。Manus跟DeepSeek比起来，还是有很大的差距的。DeepSeek让国内所有的大厂都跟着走，Manus，国内大厂呢有可能会超他，但是呢也不一定每家都会去抄一遍，因为现在这个方向呢，大家也还在观望之中。它不像是DeepSeek，彻底把国内所有的这个大厂全给翻了一遍，所有跟云计算相关的所有运营商全都装DeepSeek去了。

DeepSeek已经改变了全球的AI格局，还带崩了英伟达的股票。而这一点上Manus就更加没有比较了。DeepSeek自己服务半停摆的情况下，依然可以搅风搅雨，那Manus呢只能算是一个标记性的时间点。他出来了以后说，哦，我们看到了一个新的产品形态，而且大家还挺喜欢，可以自我规划的AI agent可能就能够用了。那么国内的这些大厂，包括一些小一点的厂，系统经营商呢，应该就可以去冲一波了。而这个就是Manus现在带来的一些变化。Manus现在也说我们要开源。

这件事我觉得还是稍微值得期待一下。现在呢，大家最希望他开源的，是他推理和规划的这个“小模型”。但是人家具体什么时候开，开什么东西，现在还没有确定下来。那么讲这么热闹，这东西到底咋实现呢？是不是一套壳产品呢？只要是中国人做的，大家都要问一下。而人家呢，上来也承认了，说我们就是套壳的，没什么好说的。

什么叫套壳呢？就是你没有自己的大模型，大模型用的就是Anthropic、Claude 3.5、3.7、OpenAI的GPT以及DeepSeek。它是没有自己可以拿出来展示的大模型的，使用的都是公开模型。所以呢，可以算是一个套壳产品。甚至还讲了说，我们把套壳做到极致，就如何如何。但是呢，它这个离极致其实还稍微有一点点远。

那么为什么是现在这个时候，Manus这种产品出来了？这种可以有自我规划能力的GPT，其实早就有。最早有一个产品叫OTO GPT，但是一晃眼儿就不见了。现在呢，是Claude 3.7、ChatGPT，特别是DeepSeek R1，这个模型已经变得很强了。而且像DeepSeek R1这样的产品，如果你自己部署的话，你的成本是可控的。像Claude 3.7这样的产品，其实并没有那么贵，整个让它跑起来还是可以去承担的。

原来OTO GPT的时候，当时大家跑，我忘了是GPT3.5还是GPT4了，奇贵无比，所以一会那钱就哗啦哗啦就不见了，所以没做起来。现在呢，就是有可能能做出来。那么进行自我规划之后，能够可控的输出结果，这个是现在这些大模型已经可以达到的这个能力了。其实现在用一些稍微小一点的模型进行规划和微调的话，还是很方便的。

我今天还试了一个东西，就是阿里新出的QWQ 32B的这个推理模型。据说它这个32B的模型呢，是要比DeepSeek R1 671B的模型效果还好。我上去试了试，确实挺好用的，但是要想达到DeepSeek R1那个，还是要稍微差那么一点点。

虽然在跑分上确实是跑赢了DeepSeek R1，但是个人使用体验跟跑分还是不一样的。讲回来，Manus呢，应该是自己做了一个小的规划模型。它呢，构建一个规则的知识库，就是我要做什么事，大概有几种方法，我做另外一件事大概有几种方法。然后呢，输入指令进行规划。我现在要做一个旅游攻略，我现在要去筛简历，把这些命令输入进来以后，他就给你规划了。规划出来以后呢，给你做了一个叫to do.MD的文件。to do嘛，就是马上要做的事情。MD呢，实际上是Markdown。Markdown是程序员经常使用的一种文本工具，就在文本里边直接写一些符号，就可以代替排版。像我们在word里排版的话，你要先写好文字，然后选中了以后，说我们是用几号字，前头要不要写这个点，或者有没有这个编号。markdown等于完全是在文字里边去写，就程序员都是这么干。

当他做完规划以后呢，得再通过自己的一个解释器，把这个markdown里头一条一条的，一步一步去完成。他是这样去工作的。里头呢，还有一大堆小工具，比如解压。筛简历的时候，就是给了一个压缩包给他，那你把他解开。然后呢有一些文档解析，甭管是PDF文件word文件，你都解析出来。然后还要做网页解析。那为什么网页解析要单独讲一下？咱们打开网站看一看，那上面什么弹窗了广告了一大堆东西，你要把真正有用的东西扒出来，还是有点难度的。所以网页解析是专门的一个项目。然后呢，自己还带浏览器，他可以自动的去浏览网页。其实有点像今年1月份，OpenAI发的那个产品叫operator。但是operator发完了以后，只有200美金以上的用户可以用，像我这种20美金的用户还用不了。还有一些API，你比如说我现在需要重新生成PDF了，还有一些API的，它呢是可以通过Python，再生成一点点简单代码，然后可以通过这些简单代码的执行，把这些刚才我们讲的小工具，整个的通顺的串联起来。

它呢，可以设置一套小工具的调用规范。符合规范的就可以进到工具链里边去。当他拿了这样的一大堆小工具，照着todo.MD去执行了以后，就产生了一大堆的中间结果。然后呢，再对结果进行拼接。大模型的能力其实就在这。它能干嘛呢？就是处理很多这种叫非结构化数据。

什么叫结构化数据？什么叫非结构化数据？就是我现在有一个表格，第一列叫做姓名，第二列叫做年龄，第三列叫性别，第四列叫做简介，第五列叫什么职业。这个东西就叫结构化数据了，一行就是一个人。非结构化数据就是，我拿到这个数据里头是一锅酱，我们也不知道这里头到底写的什么。大模型就是你可以把一大堆的非结构化数据扔给他，然后让他去总结分析。他是有这个能力的。

而且呢，这个其实他调用，甭管是网页也好，还是各种的API，从其他的服务那里获取数据也好，实际上都是结构化数据。但是呢，他就把所有这些结构化数据打包在一起，作为非结构化数据直接扔给大模型，说来我这有一大堆数据，我也不去解释里头到底是什么，我也不去研究这个数据结构了，你去给我去总结归纳一下。他是通过这样的一个方式来干活的。

相当于是什么呢？上面的一大堆小工具，进行这种松耦合的组装。为什么要强调松耦合呢？我们正常写程序，我们会去标记，你这个数据应该是怎么排列的，第几个字节到第几个字节写什么，写错了马上报错。有了这个大模型以后，我就都塞进去，反正这个大模型也不挑你这个里头，哪个多写几行，哪个少写几行，多两个属性、少两个属性，他都无所谓。所以他就可以通过这样的方式，把这些小工具凑载起来。

得到了一些结果之后呢，再输出一个漂亮的报告，包括刚才咱们讲图表，表格呀。其实你用DeepSeek R1，用这个Claude 3.7什么的，都是可以生成这样的报告的。像我们以前写程序的时候，有很大的一块时间是干嘛？就是打报表，各种各样的报表。为什么？要对格子，要去取数据，要去做统计分析。这个事是很麻烦的。

他们这块做的还是不错的。Manus真正强的地方在哪？它实际上就是规划。他可以自己去做计划，说：“哎，我要先干什么后干什么，先调哪个工具后调哪个工具，中间出了问题怎么办？如果没有问题的话，我怎么把这些内容再拼起来？”这个是他真正厉害的地方。

当然，我看今天已经有人说是Manus是不是个骗局了。怎么说呢？就是这个东西没有大家想象的，或者说他放出来掩饰的那么美好，但是你也不至于说他是骗局。就是我们也要看看里边到底有什么创新的地方，他怎么能够实现这种规划。

将常用的流程和子流程写出文档来，直接嵌入到本地知识库里边去，再把工具链上面各种各样的信息也把它embedding到这个本地知识库里去，再将各种服务性网站的信息也把它embedding到这个本地知识库里去。然后在规划的时候，直接根据本地知识库做REG输出就完了。我们告诉他：“我要做一个什么事。”他就跑到这个本地知识库里边去查去了，查完了以后说：“你干这个事，好像这三个工具有用，这几个流程可能是有效果的，这些模型可以干活，那些这个网站里头有你要的数据。”它可以通过进行本地知识库辅助的这种生成，直接给你输出一个刚才我们讲叫todo.MD的这个文件出来，就可以照着干活去了。

产品设计本身还是相当不错的，界面也很清爽，用户交互也非常的顺畅，这个还是很好的。这个Manus的结果靠不靠谱？先跟大家讲一个小故事。据说有人拿这个DeepSeek推荐彩票，买完了彩票还中奖了。还有一帮人说：“哎，我用DeepSeek去做量化吧，我去用DeepSeek炒股吧。”官方量化里边不是炒股的吗？这玩意靠谱吗？肯定不靠谱。所以AI这个东西一定是有幻觉的，千万不要觉得AI是有可能把这个幻觉干掉，这个很难很难的。在数据源不能保证正确的情况下，AI更没有能力说：“我一定会输出正确的内容来。”我哪怕是搜索了一大堆东西，你搜索的东西还有可能是错的呢。AI自己根本就没有判断能力说：“唉。”

我搜索回来的这个网页，哪个是对的，哪个是错的？他唯一能判断的是什么？唉，这个是一个官方主流媒体，那是个个人博客。需要去采信的时候，我要更多地采信官方主流媒体。但是我们其实并不希望AI有判断能力。大家自己想一想，如果AI有是非判断能力了，那是一件多么可怕的事情？还是让他糊涂着就算了。

然后，多个数据源进行总结归纳的时候呢，其实也很容易产生幻觉。就是当我搜到了5个相关网页，对5个相关网页的结果进行总结归纳的时候，幻觉是很厉害。特别是像DeepSeek这种东西，就是幻觉一塌糊涂。Work 3什么换节，也非常非常厉害。Manus底层的模型都不是自己的，全都是别人的。在很多的这种幻觉模型上，自我规划以后，其实它输出的内容一定是不靠谱的。虽然可以进行一点点验证，但是呢，现在距离提高正确率还差得比较远。

那么现在的结果都很惊艳。很多人说筛选简历很棒，筛选的什么房地产信息，也都非常棒。你怎么就在这胡说八道呢？怎么可以说人不行呢？其实原因很简单，他筛选简历的结果，筛选简历的过程，筛选房地产的这个呃过程，筛选履行建议的这个过程，他是给外行看的。你真给内行，他是看不了这东西，看了会乐的。这过程呢就像老中医，念着口诀给人看病似的，金木水火土念半天，你一定很专业。这个大模型也是一样的，一本正经的胡说八道。你不一本正经，他就骗不到人了。所以呢他产生的所有的这些结果，是相当容易让外行感到幸福的。所以千万不要觉得这东西就很厉害。

目前为止Manus给出来的东西，基本上是叫桃园三结义孤独一支。这个什么意思？就是怎么说都行。你说这桃园三结义孤独一支，到底是哥几个？哥一个，这孤独一支吗？哥两个，孤独出去一支，还剩俩。三个，哥仨嘛，团圆三结义嘛，大家站在一个枝头上了。这都可以讲。所以目前Manus给出的演示结果，基本上都是短期内无法进行验证的。你没法确认它到底对不对，但是当你觉得Manus……

给出的结果特别厉害，不明觉厉的时候，一定要小心，距离掉在坑里已经不远了。为什么呢？因为人跟人之间的交流和沟通，是通过不断的确认眼神，确认你的工作能力和工作结果，来建立信任。信任了以后就会比较少的进行检查，这个人就可以合作起来。但是大模型这种东西的话，你让他工作100年，该出多少错他还是出多少错。所以这个地方，还是要稍微小心一点。

下一个问题，Manus这样的产品到底有没有门槛？这个东西如果是国运级的创新的话，它一定是有门槛的。你像DeepSeek，虽然大家都觉得说我们能做的出来，而且各种开源各种开放，perplexity也号称自己训练了一个，或者调了一个类似于R1这样的模型，回来去使用了。但是呢，就并不是很多人都有这个能力，去自己训练DeepSeek这样的模型出来。这个还是有很大门槛的，即使是DeepSeek开源了一大堆的，怎么去优化GPU的这些代码库出来，这些东西想用起来也并没有那么容易。

那么像Manus这样的东西，有没有这个门槛呢？现在很多人就说，现在这个时代是模型及产品的时代，最后都会被大模型厂家干掉的。会不会这样呢？像OpenAI，每次开发布会，一帮的中小企业在这敲丧钟说完了，我这条路被OpenAI给瘫过去了。大家都是在这么看这个问题。Manus现在干的这个活，其实就是GPT5要干的活。可能再过个那么一两个月，我们就可以看到GPT5，因为GPT5也说了，我也是自自动规划，规划完了以后，我自动的去调用各种各样的模型，一次给你实现，而不是现在是这样，ChatGPT上来，我要选模型才能用它。这个方向已经在OpenAI的路径上了。但是呢，从OpenAI的deep search的结果来看，OpenAI的产品落地能力，其实并没有特别好。现在我们去看perplexity，DeepSeek的，豆包的，Grok 3的，这种深度搜索下来以后，你会发现OpenAI的。

Deep search其实是最烂的一个，真的不怎么好使。OpenAI算是技术很强，跟谷歌一样。谷歌的产品能力其实也很烂。他们这种公司呢，底层技术遥遥领先，产品烂一点大家也将就用了。中国人呢，是相对来说，比较擅长于内卷产品这一块的，产品体验、产品迭代，这个是咱们比较擅长的。这个底层技术咱们差一点，OpenAI也好，谷歌也好，都是底层技术好。在这块事上我们也很矛盾，为什么呢？广告时代最后实际上，所有的这些广告商都被收割了，被谁收割了？被这个自有流量的大广告平台给收割了。谷歌、苹果、Facebook、Twitter，现在其实都算是苟延残喘的一个广告商。剩下的，你说谁成为广告商，都是自己要有流量的。你如果自己没有流量的话，你是做不了大广告商的。现在的话，模型时代，是不是你如果没有底层模型的话，你就做不出上面这个东西来？这块呢，大家有一些矛盾。当然也有一些产品，就完全靠产品做起来。有一类产品呢，叫PLG产品，就是叫产品引导增长的。这种东西有两个比较典型，一个是Notion，另外一个叫Slack。这两个产品就是典型的PLG产品，它没有特别底层的技术，我就是产品做得好，体验做得好，让大家使着方便，让大家使着舒服，然后大家就愿意去用。这块呢，看看是不是能够走通这条路吧。在大模型时代，这个逻辑是不是还能走得下去？不知道了。因为如果Manus知继续能够做下去的话，他必须要像Notion或者像Slack这样说，我的产品做的特别好，我就愿意为你服务，让你使着舒服，大家就一直一起用下去。你说在大模型时代里头，自己模型做的不怎么样，产品做的特别好的有没有呢？也有，一个是Cursor，就是自动写代码的IDE，还有一个呢叫Perplexity，就是刚才我们抢这个AI搜索工具。目前呢，还算是有一定门槛的，虽然大家都在做AI IDE，都在做AI插件，都在做AI搜索，但这两个产品目前为止活的还都不错。

至少暂时还都挺受欢迎的吧。未来的事情不好说了。大模型时代，模型厂商的服务边界其实没有那么清晰。它跟原来的互联网、移动互联网时代是不一样的。像移动互联网时代，谷歌跟苹果好多事它是不做的。但是你现在到大模型时代，你看有什么事是OpenAI不做的吗？

那么有没有离了模型就玩不转的案例呢？也有。有一个产品叫Character AI，这个大模型团队被谷歌收编了以后，现在产品直接趴下了。现在他的产品被一个中国公司的产品摁在地上摩擦。那个产品好像叫Toki，是这个Mini Max做的，也算是这个中国AI六小龙中的一个吧。

那么Manus的产品到底怎么样呢？这个需求肯定是存在的。大家还是希望能够快速地获得高质量的信息，不是内容，而是信息，就是经过整理分析以后得出来的结果。这是大家有需要的。在产品设计上呢，至少在演示视频上看，交互还是相当不错的。成本现在肯定是不划算的。这个未来到底怎么去收费，现在还不好说。

因为呢，OTO GPT当年出来了以后，为什么马上就挂掉了？因为这东西算一次，那个时间实在是不划算。你让他开足马力去干活，可能干一次俩小时，你回来一看账单，好几百美金不见了。这是当时的一个状态。现在的肯定是要便宜一些了。Manus，据说每次回答问题，就是每一个任务做完的平均消耗是两美金。不再会出现几百美金的事情了。但是呢，他也没法保证，因为呢，他是自动规划的。你有的时候可能花个几十美分就把东西算出来了，有时候花个两美金把东西算出来，但也有的时候可能俩小时就过去了，你再回来的时候一看，100多美金不见了。而且你没法控制他，因为是自我规划，所以到底每次跑多少TOKEN他也不知道。

在这呢给大家讲一故事吧。这个是原来我看的施瓦斯科普夫的传记。这哥们干嘛的呢？这哥们是美国的一个五星唱将。在打这个海湾战争的时候，他是中央司令部的司令。他呢在越战的时候是个程序员。他虽然是军校毕业了。

到了越南以后，他是个程序员，在那儿写程序。后来，从五角大楼派了一帮专家来说：“我们来分析一下月供游击队出现的规律。”他们搜集了大量的资料，在那算了很长时间，进行了数据建模。他也有幸参与了这个项目。最后得出的结论是什么呢？月黑风高的时候更容易被袭击。所以呢，你用Manus这样的自动规划工具去干活的时候，它有可能也是这样的。算了可能很长时间，最后算完了以后告诉你一个：“月黑风高的时候容易被袭击。”

原来还有一个电影是什么？计算机算到人类都灭亡了以后，最后得出宇宙终极答案是42。这个故事大家应该也听过。所以他的这个成本是比较难控制的。后面的大厂跟进一定是必然的。GPT5还有几个月就出来了。GROK3其实现在就已经是自动规划了。大家去GROK3里边，去点击这个deep research。你去给它一个任务的时候，它也是有一个规划清单，在这个上面在滚动的。他会把这个规划清单都整个执行完。所以现在好多人觉得GROK3出来的结果非常好。如果你实在是说我也等不到Manus了，也不得不舍得花这几万块钱，去买这个测试码了。大家就上GROK3上去用掉了。豆包，腾讯的元宝以及WPS应该都会虎视眈眈的，都会把这东西做起来。而且呢，在这块的还有些别的大厂，微软、谷歌、苹果都有可能来玩一下，因为他们自己是有操作系统的。这个事情一定是他们干是最方便的。

这就是这个项目。到底有没有这个门槛的问题？其实没什么门槛。当然你说我产品做的特别漂亮也行。你像Notion那种产品就是做的特别漂亮。现在免费开源的，类似于Manus这样的东西已经出来了。它这个产品发布了大概三个小时，还是几个小时，就有一个叫open Manus的这种开源项目，就直接扔出来了。你们要用自己上去挂去。当然不是程序员的话，挂起来会稍微麻烦一点点。那你说这种产品为什么突然就疯狂了呢？原因也很简单，二级市场实在是太缺话题了，稍微有点话题。

大家赶快要冲上去炒一把，然后再来算谁是Manus概念股。赶快要去买。至于你买的时候是不是有其他人在外面跑路，或者有其他人去赚钱割韭菜，这就不管了。但是有题材总是要炒的，而且这个团队呢，其实相当擅长于运作。

首先呢，他的视频拍得很好。在大模型时代，在AI时代，如果你这个团队不会讲故事，不会拍视频的话，你是混不下去的。他们很擅长干这个事情，做得非常漂亮。

第二个，这个团队原来是做微信私域运营工具的，就是专门给这个微信公众号，或者说这个企业微信的这些人做运营工具的。所以他们很擅长做这种叫做社交媒体裂变，社交媒体爆发这个事情，这是他们的老本行。

有了DeepSeek的铺垫以后呢，现在中国人的这个热情还没下去呢，突然有消息传出来了，肯定还要再跟着热闹热闹，这个是必然的。但是呢，这种突然爆发的传播呢，对于Manus本身来说未必是一个好事。

刚才我们讲这个PLG产品，就是这个产品引导增长的之类的。这些产品的话它有一个特点，就是你一开始一定要低调，你要这个猥琐发展一段时间。你如果一上来就在显微镜下的话，这个事是没法整的。突然爆火了以后，唯一的结果就是被大厂盯上。而且呢，你一旦进入这个显微镜下，你所有的缺点都会被放大。

2015年的时候曾经有过一个产品叫足迹，应该也是2015年春节的时候出的。他呢能够出这个电影感大片那样的照片，随便拍张照片进去，他就给你做一个像电影大片似的那种，等于裁的这种带这个边的吧，还给你写上一句字幕，大概是这样的一个感觉。上线服务器就崩了，很快就销声匿迹了。

所以像Manus可能会走上这条路。AI圈这种突然爆火，又突然死掉的产品其实还是蛮多的。大模型是别人的，算力成本无法承担，用户突然涌入，预算在燃烧，体验在下降，然后就没有然后了。这个是Manus这样的产品很有可能会遇到的问题。像他们呢其实手里没有多少钱，因为他们以前的公司是被腾讯投资过，但是Manus这一块的话。

你说：“我想趁此再去融一大笔钱，也不是那么容易。算一次两美金，一个任务两美金。当真的有一大堆用户涌进来，开始其他开始跑的时候，就想起这个哪吒一开始那句话了：‘天雷滚滚，我好怕怕，劈得我浑身掉渣渣的感觉。’你一个人进来，两北京不见了；一个人进来，两北京不见了。还不是一个人，是一个问题，进来两美金就不见了。你有多少钱够他烧的？”

当然了，现在这些事呢，对于Manus来说，也算是一个幸福的烦恼。还有一大堆人说：“我做出产品来没人知道。”他至少被人知道了。所以，能不能趁机融一笔钱，或者干脆找人卖掉算了？因为像他创始人上一个公司，就直接找了个公司给卖掉了。现在这个产品如果能把它卖出去，也算是不错的一个结果了。

新的阶段是不是已经准备好了？其实Manus代表了一个新的阶段到来了。AI进程呢，实际上有五个阶段，这个是山姆·奥特曼提出来的。第一个阶段是对话，能够进行自然语言交互的聊天机器人，用于简单对话和信息交流，就是我们现在使用的GPT-4、4O什么的，就是对话。然后第二步呢，是叫做推理，具备在特定领域进行问题求解和逻辑判断的能力，可以进行复杂推理和逻辑分析，就是我们现在用的DeepSeek R1、GPT的O1、O3这样的模型，就属于叫推理模型。现在其实我们在努力的走这一块儿。

推理之后呢，就是规划，是agent，可代表用户执行任务，具备自主运行的这个能力，能够在动态的环境中实施决策，这个是现在第三步。实际上Manus就已经走到了这个第三步上。再往后一步，创新，能够参与发明创造，增强人类的创造力，可在科学研究、技术开发等领域推动突破。其实现在什么医学方面，已经开始突破了。然后最后第五步是什么？叫协作，深度融合组织功能，参与社会管理与复杂决策协作，能够管理复杂的组织任务。这个是山姆·奥特曼给AI整个发展的，类似于L1、L2一直到L5的一个状态。

那么当前的状态是什么呢？GPT-4.5已经展示了，对话这件事情基本到顶了。

你再怎么加这个算力，再怎么去扩大模型，也就这么回事了。而我今天发现我的ChatGPT已经可以用4.5了，虽然是迟了两周，我们还是用上了GPT4.5，还没有空跟他去提问题呢。

推理模型现在还在快速发展的早期阶段，推理模型这个阶段并没有过完，现在都在拼命地冲这一块。有机会大家可以去试一试通义千问的QWQ 32B那个模型，还是不错的。因为这种模型32B嘛，你是可以在电脑上本地跑的，我就在自己电脑上装了一个，效果还可以，确实慢一点。

再往后这个规划呢，其实一直都在尝试，逐步有可用的版本出来。OpenAI一月份出的operator就是这样的一个产品，GROK3的Deepsearch也是这样的一个规划类产品。Manus呢算是把这个规划又往前推了一步，它已经离开了原来的这种环境，不需要在OpenAI的这个环境下用，不需要在grok 3的环境下用，完全用别人的模型，批了这样的一个单纯的产品出来。

当然了，现在这个产品到底有多成熟多不成熟，我觉得下结论还太早，因为我自己并没有真正的去用嘛，邀请码还没收到。缩小范围，专业一些的自我规划AI agent应该还是有机会的，因为现在的Manus号称是我可以泛应用，所有的行业所有的领域我都可以干，你让我干啥都行。最终能够做到的结果，大家就不要有特别大的预期了。

Manus出来以后，行业的方向必然会发生一些偏转，就甭管这个产品做的怎么样吧，告诉大家了一些可能性。现在哪怕是两美元算一次，这个可能性存在了，手工规划工作流的这些产品就要开始转型了。比如说像Dify，像Coze这种自己画流程图的这种，可能就要稍微的调一调方向了。未来呢应该都是会有自动规划工作流，这块会获得更大的这种关注。

那Manus有未来吗？首先跟大家下一个结论，没有，哈哈。为什么呢？不是因为产品做的不好，也不是因为它底层是没有自己的模型的，这个都不是。大家知道互联网时代。

第一个倒下的独角兽是谁吗？叫Evernote，就是现在的印象笔记。第一个从独角兽的10亿美金估值里退出来的公司就是他。那为什么是他呢？好多人说挺好使的，我还花钱买呢，像我也是花钱买的，而且这么多年一直在付费。为什么这样的产品就不行？原因很简单，咱们说一个像绕口令的话：“有用是最没用的事情。”为什么像绕口令一样说这个呢？因为大家被Manus惊艳到的时候，是因为觉得这东西有用，他给我的筛选力的这个过程很棒。你到底有多少HR需要筛选力？有多少HR现在不是在忙着裁员，忙着自己不被裁，而是说我要去招人？有多少人需要这东西？有多少人需要去看那些专业的报告？其实没有的，用户必然是很少的。像它这个Monica.IM，现在号称一共有700万用户，其实是累计安装量，它的活跃用户基本上可以忽略不计的。而且它这个700万用户，还是收购了一个叫GPT for Google的，一个300万用户凑起来的，他自己就有400万。收购了这么多东西，现在号称700万这个数，其实基本上你就认为他没有就可以了。而这几天有可能会爆发一波，但是未来应该很快就消减掉了。而且真正的专业人士是不会看他的报告的，我告诉你，真正专业人士看他的报告更累，你还得再一个一个再去校对，再去核验，再去看里头有没有说错的地方，这个事是一个很痛苦的过程。AI工具主要现在还是能够骗外行，就像我前面AI时代，文科生很重要这个视频讲的一样。像我这些程序员，一看AI写的代码，就在那乐，你们这个连拼屎山都拼不出来。但是我看AI写的小说，AI画的画我很开心。一些设计师一看AI画的画，这叫啥玩意？那些真正产品经理这些文科生，你看AI写的那些文字也是没法看。他是这样的一个状态，这个东西最擅长就是骗外行，就跟那个很多相声演员讲的似的：“我是这个说相声里边最会唱歌的，以及唱歌里边最会说相声那个人。”这就是AI现在最擅长干的事情，而且专业看报告的人。

现在还在不断的被裁员呢，你给他们提效干嘛？海外应用还要等OpenAI、谷歌和微软再去发力，它在国外的用户是起不来的。就算Manus让我看走眼了，真的是用户量做起来了，那各国政府能乐意吗？你这数据是不是去中国了？怎么还有这样的问题呢？一个武汉公司，做了这么样的一个产品，到全世界去收集别人的调研报告、各种数据，这不开玩笑的吗？而且两美元一次的这个成本，如何平衡这个事，对于他们来说也是很难回答的。

在AIGC时代，可能真正有价值的东西还是娱乐，不是真正的有用的东西。虽然一大堆人都在研究怎么让AIGC有用，但是我觉得依然是娱乐有效。为什么呢？因为它出来的东西不严谨。你给个小说，你这东西写对了写错了，他没事，不会因为说这小说写错了几个字就造成多大的损失，而且有新鲜感，我还看着很开心，这不就可以了吗？

但是你想，他这边出一大堆报告，告诉你应该上哪去买房，告诉你应该招谁不招谁，等最后你把人招回来，发现不好使，你把房买了以后，发现这个房子有问题，你找他吧，他也不负这个责任。所以现在千万千万不要去做有用的东西，这是今天咱们去讲的Manus的这个故事。

ChatGPT搜索，OpenAI在万圣节给大家讲的鬼故事。这是一个什么样的情况？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲ChatGPT搜索。我使用一天以后的感受，以及为什么觉得它是一个万圣节的鬼故事。

11月1号，北京时间0:35，我收到了一封邮件。这个邮件上写了，说我们发布了ChatGPT搜索，这是OpenAI的官方邮件。首先感谢，我去注册了SearchGPT原型候补名单。这个里头大家注意有三个词：第一个是SearchGPT，第二个是原型产品，第三个叫waitlist。他首先感谢了这件事情，说我们很荣幸地宣布，这个ChatGPT搜索发布了，而且向您和所有候补名单上的用户开放访问权限。只要原来申请过的，现在还没有被批准的SearchGPT的候补名单里的这些人，通通都可以访问了。

现在，其实你即使不在候补名单里头，Plus用户和Teams用户都是可以使用的。免费用户可能要稍微等一等，但我不确定免费用户是不是可以在SearchGPT的候补名单里。这个事我不确定，如果是在里边，可能也能够使用。邮件是这么写的。

再往后一句话是，ChatGPT搜索将SearchGPT的最佳功能直接引入了ChatGPT。这句话大家要仔细琢磨一下，是可以通过单击设置开关开始使用。那这个意思就告诉你怎么用这个东西。它等于是插入GPT聊天窗口，最底下有一个设置，或者叫搜索的一个开关，一个小图标，长得像个地球似的。你点一下，它就点亮了，然后就可以进入搜索模式。再点一下，把它关掉，就不进入搜索模式了。

就是用GPT搜，给你瞎编了。现在在网页端、桌面端和移动端都是可以使用的。我也都试验过了。在我的MacOS上的这个ChatGPT的APP，在我的iOS、安卓上的这种APP，包括网页，都是有这个小图标了。移动端呢……

稍微好玩一点。就是一开始，这小图标没出来。你需要跟他聊一会，他发现你问的是一个需要去搜索的问题的时候，他就问你：“咱是不是搜索一下？”你这边同意一下，这东西就出来了。原因也很简单，手机屏幕小，寸土寸金。一开始他就先不给大家显示了。

那么后边鬼故事就要开始了。为什么说这是OpenAI讲的鬼故事呢？大家要注意，ChatGPT跟SearchGPT它不是同一个产品。我们加入的是SearchGPT的这个waitlist，我们没有加入过ChatGPT Search的这个waitlist。所以你看它的邮件里头写的是：“ChatGPT Search将SearchGPT的最佳功能直接引入ChatGPT了。”他也承认这是两个不同的产品。而且，它只是引入了SearchGPT的一部分功能，SearchGPT的功能很多的，他只把其中的很少的一点点带回来了。

这是一个很神奇的事情。而且大家注意，在前面，他讲的是这个：“感谢注册SearchGPT原型候补名单。”这里的还有一个词是什么叫原型？大家要知道，很多汽车厂会喜欢干什么事，发布原型车。他们经常在汽车展览会上发布一些原型车。原型车干嘛使？是展示一下他们的最高工艺和各种先进技术，以及对未来汽车的想象力。这种原型车通常是不卖的。有极个别的情况，原型车实在太受欢迎了，他们也会把原型车上线生产。但是在上线生产那个版本，还是会跟展示的原型车有一些区别的，因为直接生产原型车可能会亏死的。因为原型车通常是不计工本的，也不计算你最后的这种维护或者长期使用的一些情况。它就是属于很炫技的一个产品。

所以有两种可能。第一种可能，这就是个原型车似的东西，大家看过了以后，这个东西就没有了，以后永远不会量产。这是可能的。当然还有一种可能，没准再过个俩月的SearchGPT，它又冒出来了，说：“你看，我们现在把完整功能的SearchGPT拿出来了。”大家要注意，现在还有什么产品是这种。

叫原型产品。我们现在使用的 O1 模型也是原型。过一段时间，完整版的 O1 也会出来。所以我们现在使用的很多东西都不是最终的版本。按照 OpenAI 的调性，我觉得 SearchGPT 这个产品应该没死，过一段时间还会出来。

现在的 AI 搜索其实已经走得很远了，绝对不是现在的 ChatGPT Search 能够达到的高度。现在这些，甭管是 Perplexity 还是国内的很多 AI 搜索工具，他们会对不同的信息进行分类排序，然后再进行推理。这什么意思？其实咱们通俗地讲，这种 AI 搜索是很简单的。你给它一个搜索关键词，它跑到搜索引擎里去搜一把。搜完了以后，拿到前 5 个搜索结果或者前 10 个搜索结果，再跟你的搜索提示词一起，再加上一个大的提示词工程，然后说：“现在请根据这么多的搜索结果，找到与前面搜索关键词或者搜索内容相关的信息，给我写一个小作文出来。”再加上这样的一个提示词，就得到结果了。

像这种东西，我们在 AI agent 的这个模型里都是可以非常轻松搭建的。但是这种搭建完了的内容会有问题。这个问题是在哪？它是眉毛胡子一把抓的，根本不管什么样的内容，它都放在一起。而且搜索引擎的排序，它更多的是按热度、按照大家的点击率、按照时效性来去排的，所以它跟整个内容的质量以及正确与否是没关系的。如果你是拿这样的结果直接去做总结输出，最后的质量就会很差。

那你说我怎么提高质量？你要对输入的内容进行分类。进来的东西，这个是严肃新闻媒体，那个是维基百科，这个是学术期刊，哪些是论坛，哪些是一些社交媒体。他要分开去排序。然后你首先要去确认说，你需要一个严肃的答案，还是需要一个相对专业的答案，还是说更多搞笑的答案。如果你说你需要一个严肃的答案，我就应该把严肃新闻媒体以及这种学术期刊、维基百科排前头，把一些社交媒体或者论坛像 Reddit 这样的东西稍微往后排一排。如果你反过来说，我现在就想逗个乐……

这个内容正确与否无所谓的。那咱就把这排序反过来。你也可以在做提示词工程的时候，要求生成最终的小作文的时候，我们是优先使用哪一部分内容，更重视哪一块，这个都是可以去做的啊。那么如果你不做这些事，最后眉毛胡子一把抓，其实效果是会很差的。

做完了所有的这些数据准备之后，现在这些AI搜索还是会生成一篇，这个不能算叫小作文了，基本上算是个小论文的一个搜索结果。他会啰里八嗦给你写一大堆，甚至是有条有理的给你写一堆，让你觉得他非常专业。而且还有一些深度搜索的功能也上来。

怎么叫深度搜索？比如说你问了一个简单的问题，他首先会对问题进行理解，你到底想问什么。理解了以后，把他理解的问题跟你自己提的问题都去搜。搜完了以后得到一大堆的搜索结果，在对这些搜索结果进行总结归纳以后，再在里边找到新关键词，问你说：“我们是不是要进行下一步的搜索？”甚至有一些深度搜索压根就不问你，他在把第二层的搜索结果生成新的关键词以后再去搜索，最后把所有的结果放在一起，给你总结归纳出一个更长、更丰富的一篇论文出来。

他们是这么来干活的。所以现在的AI搜索其实已经稍微有点跑偏了。怎么叫跑偏？越来越阳春白雪了，跟普通用户的这个使用体验其实越差越远了，因为已经到炫技的状态了。

SearchGPT原来也泄露了一些视频出来，因为也确实是有人在waitlist里头，收到邮件了，进去使用了当时的SearchGPT。就像我刚才讲的这个AI搜索工具似的，功能非常完整，做的也还非常不错。而ChatGPT Search这个原来应该是比较简单的一个功能，其实ChatGPT Search在这一次发布之前，它也一直在陪伴着我们，在跟我们一起工作。在我们使用GPT-4o进行搜索的时候，他也会去引用一些网络原文，也会去放一些结果的出处出来，都会去做。只是现在多了一按钮，你一旦把这个开关打开了以后，你编出来的这个内容。

可能还不如原来不开开关的这个效果。为什么？因为原来那东西靠编，他给你的文章会比较长，也相对来说比较有说服力。而现在，基本上是一句对一句的这样的回复，他给你的内容都很简短。而且从现在的结果来看，它的GPT Search给出的结果，它所选用的内容并没有那么丰富。什么深度搜索这些东西，应该并没有特别认真的去做。为什么这么讲？因为这个里边幻觉还是挺厉害的。待会儿咱们再讲讲幻觉的事情，这个很难避免，特别是像这个ChatGPT Search这样工作的工具，实际上比较难避免幻觉。

那么，我现在使了一整天的ChatGPT Search了，体验如何？我昨天做直播的内容，就是用ChatGPT Search去准备的。说实话，不太好用。这个，他总是给出非常简短的答案，而且不时出现幻觉。出现幻觉的原因其实也很简单。我以前也被坑过，被当时是微软的Copilot去坑。我当时问他，我说跟Ofo的创始人一起在美国开咖啡厅的女士，在瑞幸和星巴克有没有任职过？就给我了一个回复，说有的，他原来是星巴克的哪个高管，瑞幸哪个高管。我就开开心心的把这东西做到我的演讲稿里去，后来在讲之前我还幸亏看了一眼，发现被骗了。

他这种幻觉怎么产生的？就等于是他搜索了一堆结果出来，有一个结果说是这位女士跟Ofo共享单车的创始人一起去开咖啡厅了。再去讲说这个事情对星巴克有什么影响，对瑞幸有什么影响，星巴克的高管对此事发表了什么看法，而瑞幸的高管对此事发表了什么看法。它等于是三篇文章，在你给了他一个问题之后，他就把这三篇文章给你揉一块，他就认为这位女士在星巴克也担任过高管，在瑞幸也担任过高管。这个幻觉好多的时候是这么来的。

现在的ChatGPT Search给出的出处相对来说会比较少。你比如你去用这个Copilot，他会给你非常多的处理。你问他一个问题以后，他会扫描很多东西去进行总结。如果一句话在不同的地方出来，他还会告诉你说……

这句话在哪些网站上都引用了。所以这一块上，我觉得还没有Copilot的好用。为什么会是这样的一个产品？它为什么会做成这样的一个样子呢？原因也很简单，其实它的底层Bing提供了这个基本的功能，微软的Bing搜索。但是OpenAI也自行购买了一些新闻源，一些严肃媒体，他去跟人做了内容合作。但总的来说，它的内容还是少了一些，信息分类、过滤和排序的过程应该做得比较粗糙。而且它的很多文章在进行总结的时候，也不是很准确，更多的是依赖搜索结果，而不是自己生成。

它下头不是有个小开关吗？你到底是ChatGPT Search这个开关开还是关？如果你把它关上，它也不是说就不搜索了，它也搜索，只是更多地依赖生成。如果你的开关打开，它就更多地依赖搜索结果，给你生成简单的一个回复。所以你会感觉到什么？你一旦打开搜索的这个开关，ChatGPT Search给出的答案会比原来的GPT-4显得简短和呆板。这个感觉，就像是被一众安卓手机所围攻的iPhone。为什么这么讲？基本盘基本功能还是相当牢靠的，绣花边的事情基本不屑一顾，iPhone基本上就是这样。很多奇奇怪怪的安卓手机上有的功能都没有，但是它的基本底子特别好。

现在ChatGPT的基本底子也很好，大模型现在应该还是第一梯队吧。虽然不断有评分说Claude怎么超越它了，Gemini怎么超越它了，或者其他人怎么接近或者超越它了，但其实大家使用下来以后会发现，ChatGPT还是最好使的。那么搜索的部分，如果是卷这个搜索流程，其实ChatGPT已经卷不过了。Perplexity做了这么长时间了，国内这么多厂商做了很长时间，把这个搜索整个的AI流程做得非常复杂，或者是在对于用户的体验，特别是很多深层的体验理解得非常透彻。所以在这块儿它卷不过。而且其他的产品狠抓搜索流程梳理，其实的原因是什么？他们自己的大模型不够强，所以我们只能是想办法。

把这个任务分解掉，让每一个小环节尽可能的清晰地完成一项任务。再把所有的任务凑在一起，进行这个大模型输出。是他们的模型弱，只能这么干。还有他们对自己的模型可能并没有那么熟悉，比如说这个perplexity，它后台用的也是GPT的模型，但是它对于GPT模型的各种属性一定是没有OpenAI自己熟悉的。那么到底能干哪些事，不能干哪些事，如何进行稳定的控制与输出，它没有那么大的信心，所以只能是在模型外边去绣花。

还有一点是什么，就是这些AI搜索的公司模型，对于他们来说成本比较贵，所以他们会尽可能的少用，或者尽可能的用小模型去处理一些简单任务，最终用大模型去输出一个结果。像我自己写的很多AI内容生成的这种AI Agent也是这样的，一些简单工作都是用7B或者是十几B的模型去做完了，只有在最后生成结果的时候，会挂上GPT-4o这种比较大的模型去折腾一次。

而OpenAI玩的东西，咱们叫“一白遮百丑”，这个也是比较有意思的。什么意思呢？就是底子好，那些涂涂抹抹的事咱就稍微简单一些，不那么重要了。现在道理是很清晰的，但是未必大家欣赏得来。你像我现在就欣赏不来这个ChatGPT Search，现在反对的声音也不少。

第一个反对ChatGPT Search的是什么？就是准确性和可靠性没有那么好。我自己其实使用的过程中也发现了。第二个内容的质量不是很高，他们买的这种严肃版权还是少。如果你问的问题没有被严肃版权内容命中，他可能真的靠一些比如Bing给的内容，然后由Bing来排序，他直接把最热门的内容拿回来，总结一下就完事了。这个效果和质量就没有那么好控制了。

像这里举一个Google的例子，Google原来做这种AI搜索的时候，就犯过这种问题。他买了Reddit的一大堆数据回来，只要这些数据像就是个论坛里头，各种的对的错的，妖魔鬼怪什么都有。在很多人去问问题的时候。

他就把这些问题，这些论坛上的内容，就作为正确答案扔出来了，让大家异常惊诧。比如说，在食物上涂胶水还可以吃，它就直接作为正常答案扔出来了。

那么，现在OpenAI肯定也会面临同样的问题，而且有很多人觉得搜索的质量堪忧。再往后是版权的问题，你只要是做搜索了，你不可能把所有人的版权都买下来。他买了一些版权，但是还有很多版权他应该是没有买的。大家对版权的情况也是感觉担忧，而且对于原始创作者，肯定也是有巨大的影响的。因为这玩意，如果没有买我的版权，然后又生成了相应的内容出来，那这事怎么办？我原来网站上是有广告的，我还能收点钱，现在这个钱就没挣着。你挣一个月20美金，你也不分给我，这个事大家就会感觉比较担忧了。

而且还有一个问题，就是幻觉比较严重，这个我现在发现是有的。但是反正从外边来报道上来说，它的幻觉还是不少的。这样的一个功能做得一般，它的野心并不小。Perplexity根本就没放在眼里，Perplexity实际上是个小众产品，阳春白雪，真正能用得起这玩意的人是比较少数的。

现在OpenAI还瞄准的是谁？瞄准的是Google的搜索引擎入口。我在开始使用ChatGPT Search之后，它就弹了个窗，弹窗说：“你是不是装一个ChatGPT Search的插件？”那我就装呗，这是从善如流一下。把它装上以后，这个再到Chrome的搜索栏里边去，输入任何信息的时候，一打回车，就是直接走到OpenAI的ChatGPT Search了，对吧？就不再去Google Search了。

在这点上，Google还算是比较高风亮节的。怎么讲？他发现了搜索接口被替代了，上来问我：“你知道吗？你的搜索的接口被替代了，你同意这么干吗？”我说同意，干呗。Google就没再说什么，就直接给替换掉了。我的Chrome现在地址栏上写任何信息，一回车的时候就去OpenAI了，对吧？是这样来工作的。我自己大概是使用了半个小时左右。

就把ChatGPT Search查件给删了。我还是回去用Google搜索了。原因其实也很简单，我还是喜欢看着一大堆的结果，自己一目十行的，把搜索结果稍微过滤一下，再决定点哪个、不点哪个，而不需要让OpenAI让我选择完了以后，直接给我一个它总结出来的结果。

但是我也蛮喜欢用Copilot。Copilot它会搜索很多的东西，它的阅读速度比你快。不像OpenAI似的，好像没出几条，它就直接给你总结出了一个东西，让你去用了，这个质量是堪忧的。

所以最终总结一下，这就是一个万圣节的鬼故事。OpenAI现在面临很多问题，GPT-5难产，Sora也就是它原来号称的视频模型，世界模型也难产。SearchGPT其实也难产了。我们今天拿到的ChatGPT Search，并不是SearchGPT，以后这个产品可能还会出，所以它需要一些声音来粉饰太平。

GPT-01以及ChatGPT Search其实都是类似这种顶缸产品。为什么这么讲？很多人说GPT-01那么厉害，你怎么可能一说它顶缸？对啊，后边还写着“Preview”这个词，这也是个原型产品。那未来还是会出正式版的。你现在既然着急忙慌地把预览版拎出来了，那你说它是顶缸，这就没有冤枉它。

现在对于OpenAI来说，它最大的困扰是什么？一方面是大量的东西难产，而且很多的元老员工离职。咱不是说元老离职了以后，这东西就塌了，也不是说新进来的人就没有元老那帮人厉害。而是什么？元老这些人走了以后，以前他们很多干到一半的事情，你让新人接，他接不上。对，你给这些新人说，我给你些新任务，你从新开始干，他没准接着咔嚓给你做出来了。你说你把原来那个人做的项目继续给我做下去，这个事是很难的。

现在既然新方向没法往前走了，那怎么办？抢流量。所以我们今天看到了ChatGPT Search出了个插件，直接开始跟Google贴脸开大。我上了插件以后，Chrome的默认搜索引擎。

就是我们家OpenAI的ChatGPT Search了。就不再是你们家的Google搜索了。从我的角度上来，感觉有点操之过急了。他完完全全可以等他的这个SearchGPT出来以后，再去做相应的替换，而不是现在就着急忙慌地把它换过来。

OpenAI手里头基于GPT-4或者GPT-4o的各种功能性模型，应该还有一堆。就是像我们现在看到的o1，看到的ChatGPT Search，实际上都属于是基于4或者4o的功能性模型。那么，今年剩下的时间，我们就看OpenAI继续给我们表演机器猫的次元袋就行了。他不停地从这个口袋里再掏出点什么东西来，待会又从口袋里掏出点什么东西来，但是都不会有什么大的变化。

也许在明年的什么时间，现在新交进来的人，就可以替换掉以前的这些元老们所做的这些工作，可以把原来吹过的牛慢慢圆上，或者再给我们一些眼前一亮的东西。好，这就是我们今天的解读。OpenAI的ChatGPT Search，就是万圣节的一个鬼故事。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。