最近，Poe發布了最新的使用報告，報告顯示，OpenAI和谷歌的地位越來越穩，勢頭很猛。

Anthropic就沒那么好運，有點掉隊了。

AI模型的推理能力，已經成為了各大公司競爭的關鍵戰場。

根據Poe發布的數據，2025年1月到5月這段時間，AI各個主要領域，市場份額都重新洗牌了。

主要結果如下：

• 文本生成：GPT-4o以35.8%穩居榜首，Claude和Gemini緊隨其后。
• 推理：Gemini-2.5.Pro以31.5%登頂，Claude、DeepSeek-R1、最近推出的o3和o4-mini榜上有名。
• 圖像生成：Imagen3、GPT-Image-1和Flux系列三分天下。
• 視頻生成：Runway暫列第一，Kling-2.0-Master來勢洶洶，Veo-2排名第三。
• 智能體：o3拔得頭籌，戰勝了Anthropic的Claude和谷歌的Gemini。

截至2025年5月不同類別的AI模型排名

o3驅動的智能體拔得頭籌，Claude和Gemini緊隨其后。

文本：GPT-4o穩坐頭把交椅，新模型來勢洶洶

在文本生成這個領域，OpenAI的GPT-4o是穩穩的第一，用戶占比達到35.8%，占據主導地位。

OpenAI新出的GPT-4.1系列也不容小覷，發布沒幾周，就拿下了9.4%的份額。

谷歌的Gemini 2.5 Pro表現也不錯，剛上線不久，就有大約5%的用戶選擇它。

不過，Anthropic的Claude可就有點慘了，這段時間它的市場份額下降了10%，被OpenAI和谷歌搶走了不少用戶。

雖說現在Claude 3.7 Sonnet更受大家歡迎，取代了Claude 3.5 Sonnet，但老版本也還有12%的人在用。

還有DeepSeek，今年年初一炮而紅。后來其他公司也推出了不少價格實惠、功能又強的推理模型。

DeepSeek R1的用戶占比從2月中旬7%的最高點，下跌到4月底，只剩3%了。

推理：會解難題成了「制勝法寶」

專門用來推理的模型越來越受歡迎了。

2025年年初開始，推理模型的比例從2%一下子漲到了10%。

Nick Huber表示，這些推理模型別看還在發展初期，但解決復雜問題的能力特別強，給出的答案也更準確。那些喜歡嘗鮮的用戶發現了它的好處，就算用的時候成本高一點、花的時間長一點，他們也愿意，就為了能得到更好的結果。

在推理模型這個熱門領域，谷歌的Gemini 2.5 Pro一騎絕塵。

上線才六周，就占了31%的市場份額，把Claude那些專門做推理的模型都比下去了。

OpenAI在推理模型方面一直在創新。2025年前4個月，就推出了好多款新的推理模型，像o1-pro、o3-mini。

Poe的用戶特別愿意嘗試OpenAI的新模型，很快就從老版本換成新版本了。

還出現了一些新的混合推理模型，像Gemini 2.5 Flash Preview和Qwen 3，它們能在聊天的時候根據情況調整推理的深度。

不過目前用這些新模型的用戶還不多，只占推理模型用戶總數的1%左右。

有行業分析師就說了，現在大家都在卷推理能力，這說明AI市場在慢慢成熟。

基礎的文本生成功能已經沒什么差異化了，想脫穎而出，就得靠這種更高級的能力。

圖像：谷歌Imagen 3「攪局」

圖像生成這個領域現在也是競爭白熱化。

谷歌的Imagen 3系列模型一路逆襲，2025年市場份額從10%左右漲到了30%，已經能和黑森林實驗室的FLUX系列模型「掰掰手腕」了。

到4月下旬，FLUX系列模型的市場份額也就35%左右。

OpenAI的GPT-Image-1也不甘示弱，4月下旬剛接入API，才過了兩周，就有17%的用戶用它來生成圖像了，和它之前在ChatGPT里爆火的情況差不多。

雖然FLUX系列模型在Poe的圖像生成領域還是用的人最多，但從數據上也能看出，它的市場份額從45%掉到35%了，被谷歌和OpenAI搶了不少用戶。

以前圖像生成是Midjourney和Stable Diffusion的天下，現在谷歌、OpenAI和黑森林實驗室三足鼎立，競爭特別激烈。

現在圖像生成的質量越來越好，對用戶給的提示理解得更準，生成速度也更快，已經成為競爭最激烈的戰場之一了。

從行業數據能看出，最近這半年，企業對圖像生成技術的需求暴增。好多公司的營銷部門還有創意機構，都開始用這些技術做設計了。

視頻：黑馬Kling攪局

在視頻生成領域，中國快手實驗室新出的Kling系列模型就像一匹黑馬，直接拿下了30%左右的市場份額。

其中Kling-2.0-Master最厲害，4月底發布，才過了三周，在Poe上的使用占比就達到21%了。

谷歌的Veo2自從2月發布以來，一直保持著20%左右的份額，表現挺穩定。

但這個領域最早的開拓者Runway就沒那么幸運了，在報告期里，它的市場份額從60%大幅下降到20%。

Kling系列能這么快打開市場，說明在新興的AI領域，就算是一開始領先的公司，如果不持續進步，很快就會被新公司超越。

視頻生成特別耗性能，哪怕生成一小段視頻，也得需要很強的處理能力。所以和文本、圖像生成比起來，用視頻生成模型的人相對少一些。

不過現在技術發展快，成本在下降，視頻質量在提高，估計2025年用的人會越來越多。

現在已經有不少廣告公司、社交媒體博主還有教育平臺開始用AI生成視頻了，雖然這項技術還有些不足，但大家都看到了它的潛力。

語音：ElevenLabs稱霸，新公司另辟蹊徑

在語音領域，ElevenLabs還是穩穩的王者，報告期內，差不多80%的用戶都用它來做文本轉語音。

不過，Cartesia、Unreal Speech 這些新公司也來分蛋糕了，它們提供了很多不一樣的語音選擇，還有各種音效，價格也各有優勢。

和其他領域的競爭很分散不同，語音AI基本被ElevenLabs壟斷了。

專家分析，這是因為它進入市場早，語音庫特別豐富，而且一直都在優化，技術比其他公司厲害。

新公司也有自己的辦法，它們不跟ElevenLabs正面硬剛，而是找一些細分市場。

比如Unreal Speech就專門給播客和有聲書制作方提供服務，能模擬各種專業配音演員的聲音，還能表現出不同的情感。

Cartesia則主打多語言、帶真實口音的語音，受到很多跨國企業和教育平臺的歡迎。

隨著文本轉語音技術越來越成熟，越來越接近真人說話的水平，在客服、無障礙服務，還有內容創作這些場景用得越來越多。

語音AI對性能要求不高，用起來更方便，預計2025年這個市場還會繼續擴大。

o3智能體拔得頭籌

在一項針對AI智能體的聯網研究測試中，ChatGPT最新的o3模型戰勝了Anthropic的Claude和谷歌的Gemini。

不過話說回來，最牛的智能體和人類專家相比，還是有不小的差距。

FutureSearch讓11個主流的大模型完成了總共89項實際研究任務，并對每個模型在查找原始資料來源、搜尋數據、收集證據、匯編數據以及驗證主張等能力進行了評估。

最后打分結果出來，最高分才0.51，而滿分預計是0.8。

也就是說，現在最牛的AI智能體，專業研究人員花點時間，也能輕松「碾壓」它們。

這次測評的成績單如下：

• o3（OpenAI）：0.51
• Claude 3.7 Sonnet（Think）：0.49
• Claude 3.7 Sonnet（Std）：0.48
• Gemini 2.5 Pro：0.45
• GPT-4.1L：0.42
• DeepSeek-R1：0.31
• Mistral Small：0.30
• GPT-4 Turbo：0.27
• Gemma 3：0.20

對比去年GPT-4 Turbo才0.27的分數，在一年時間里，優秀通才研究人員和前沿智能體之間的差距縮小了約45%。

此外，像DeepSeek這樣價格便宜的智能體，與來自OpenAI的付費高端產品相比，差距并不大。

OpenAI的o3暫時領跑，Claude和Gemini緊跟其后。

目前看來，閉源模型在搞研究這塊更有優勢，但開源模型也在瘋狂上分。

不過智能體的「短板」也很明顯。

跟人類研究員相比，它們在戰略規劃、全面性、評估資料來源質量等方面更遜一籌，還特別容易忘事，任務做到一半就把之前查到的東西拋腦后了。

更要命的是，好多AI都有「擺爛」傾向，找到差不多能用的答案就收手，不愿意再深挖找更好的。

ChatGPT的o3能拿第一，就是因為它更較真，驗證答案特別仔細，也不會輕易放過更好的解決方案。

照這趨勢，說不定過不了幾年AI就能反超人類研究員了。

不過最近，ChatGPT新版本還因為太過諂媚被吐槽過。AI要想穩定變強，還有很長的路要走。

現在AI智能體給出的結果，還是得自己再檢查一遍，可別偷懶直接抄作業！

企業如何應對快速變化的AI市場？

AI市場變得這么快，對那些想用AI的企業來說，既是機會也是挑戰。

已經在大規模用AI的企業，要建立一套靠譜的評估體系，別只盯著一家供應商。因為說不定這個月最好用的模型，下個月就不是了。

推理能力越來越重要，以前可能更看重速度和成本，現在大家更關注處理復雜任務時準不準、靠不靠譜。

現在前沿的AI公司不停地推出更厲害的模型，企業很糾結：到底是選定一個平臺長期用，還是保持靈活性？

很多企業的AI負責人都選擇兩手抓，不同的任務用不同的模型，一旦有更好的技術出現，馬上就能切換。

從報告里能看出，現在圖像、視頻、音頻這些多媒體相關的AI能力競爭也很激烈。

以后可能得更注重發展一個全面、平衡的AI生態系統，圖像、視頻、音頻生成和文本生成等都很重要。

對企業來說，如果想在AI浪潮里站穩腳跟，最好根據自己的實際需求去挑選AI模型，別盲目追新。

同時，企業也要搭建好技術框架，這樣一旦有更好的技術出現，就能馬上用起來。

那些只守著過去的AI明星產品的公司，說不定很快就會被市場淘汰。