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专栏文章zhuanlan.zhihu.com/p/2040015771137529694

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研究日期:2026年5月19日
数据来源:BenchLM.ai、LM Market Cap、AIHubPlus、Ofox.ai、CSDN稀土掘金联合基准报告
​
## 一、研究背景与研究方法
​
2026年,全球AI大模型竞争进入"同质化时代"。据BenchLM.ai最新数据(更新至2026年5月13日),前10名模型综合评分差距仅约12个百分点,各家厂商在不同维度形成差异化竞争格局。
​
本研究从**编码能力、多模态能力、推理能力、数学能力、Agent能力**五大维度,对全球表现最优的10个AI模型进行横向对比分析,并总结各模型的技术特点和优势场景。
​
## 二、全球Top 10 AI模型综合排名
​
### 2.1 综合能力排名总览
​
| 排名 | 模型 | 厂商 | 综合评分 | 核心定位 |
| -- | --------------------- | --------- | ---- | -------------- |
| 1 | Claude Mythos Preview | Anthropic | 99 | 全维度最强,推理与编码双冠 |
| 2 | Kimi K2.6 | 月之暗面 | 94.3 | 数学推理+超长上下文冠军 |
| 3 | DeepSeek V4 | DeepSeek | 93.8 | 性价比之王,中文代码双强 |
| 4 | GPT-5.5 | OpenAI | 91 | 编码+数学双项亚军 |
| 5 | GPT-5.4 Pro | OpenAI | 91 | 多模态+知识库全能选手 |
| 6 | Claude Opus 4.7 | Anthropic | 93.1 | 复杂架构设计+Agent最强 |
| 7 | Gemini 3.1 Pro | Google | 92 | 推理性价比最优,指令遵循满分 |
| 8 | Grok 4.1 | xAI | \~90 | Agent指令执行最快 |
| 9 | GPT-5.4 | OpenAI | 89 | 通用场景均衡旗舰 |
| 10 | DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 88 | 开源最强,可商用部署 |
​
### 2.2 国产模型历史性突破
​
**关键洞察**:2026年5月,国产模型首次包揽全球评测前两名。Kimi K2.6以94.3分登顶,DeepSeek V4以93.8分紧随其后,OpenAI GPT-5(93.5分)被挤至第三位。前六名综合分差仅约1.6分,竞争极度胶着。
​
## 三、五大核心能力维度对比分析
​
### 3.1 编码能力(权重20%)
​
编码能力是2026年AI模型竞争最激烈的战场,SWE-bench Verified成为行业基准。
​
### _编码能力Top 10_
​
| 排名 | 模型 | SWE-bench评分 | 特点描述 |
| -- | ----------------------- | ----------- | ---------- |
| 1 | Claude Mythos Preview | 100 | 全维度编码最强 |
| 2 | GPT-5.5 | 98 | OpenAI编码旗舰 |
| 3 | GPT-5.4 Pro | 98 | 复杂代码处理强 |
| 4 | Gemini 3 Pro Deep Think | 95 | 深度推理辅助编码 |
| 5 | Claude Opus 4.7 | 94 | 多文件重构最强 |
| 6 | DeepSeek V4 Pro | 90 | 开源编码第一 |
| 7 | Claude Sonnet 4.6 | 81 | 性价比最优编码 |
| 8 | GPT-5.3 Codex | 80 | 终端操作领先12% |
| 9 | Kimi K2.6 | \~80 | 快速响应型编码 |
| 10 | Gemini 3.1 Pro | 80.6% | 大库分析成本最低 |
​
### _编码能力深度分析_
​
**三大编码王者的差异化定位**:
​
| 维度 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3-Codex | Gemini 3.1 Pro |
| -------------- | --------------- | ------------- | -------------- |
| SWE-bench | 80.84%(最高) | 80.0% | 80.6% |
| Terminal-Bench | 65.4% | 77.3%(领先12%) | 68.5% |
| 价格(输出) | $25/M | $14/M | $12/M |
| 上下文窗口 | 200K(1M beta) | 400K | 1M(标准) |
| 核心优势 | 复杂多文件重构 | 终端密集型工作流 | 大型代码库分析 |
​
**关键发现**:三者SWE-bench差距仅为0.84个百分点,标志着编程模型进入"同质化时代"。但在更难的SWE-Bench Pro(多文件任务)上,评分骤降至23-55%,这才是真实生产环境的考验。
​
**国产编码能力**:DeepSeek V4的SWE-bench达到80.6%,Kimi K2.5达65.6%,均已进入第一梯队。
​
### 3.2 多模态能力(权重12%)
​
多模态能力从"视觉理解"升级为"文本+图像+音频+视频"四模态统一处理。
​
### _多模态能力Top 5_
​
| 排名 | 模型 | 多模态评分 | 支持模态 | 视觉分辨率 |
| -- | --------------------- | ----- | -------- | ------ |
| 1 | Claude Mythos Preview | 98 | 文本+图片 | 3.75MP |
| 2 | GPT-5.4 Pro | 98 | 文本+图片+音频 | 高清 |
| 3 | GPT-5.5 | 97 | 文本+图片+音频 | 高清 |
| 4 | Grok 4.1 | 97 | 文本+图片 | 高清 |
| 5 | Claude Opus 4.7 | 92 | 文本+图片 | 3.75MP |
​
### _多模态深度分析_
​
**Gemini 3.1 Pro的差异化优势**:
​
**·** **唯一四模态原生支持**:文本+图像+音频+视频统一处理
​
**·** **1M token标准上下文**:无beta限制,支持完整视频分析
​
**·** **成本优势**:输入$2/M,输出$12/M,性价比最高
​
**Claude Opus 4.6的多模态突破**:
​
· 视觉分辨率提升至2576px(约3.75MP)
​
· 与编码能力形成"视觉+代码"双重优势
​
· 特别适合UI截图→代码转换、错误图分析
​
### 3.3 推理能力(权重17%)
​
推理能力成为拉开差距的关键维度,ARC-AGI-2成为新标杆。
​
### _推理能力Top 5_
​
| 排名 | 模型 | 推理评分 | 核心指标 | 特点 |
| -- | --------------------- | ---- | ---------------- | ---------------------- |
| 1 | Claude Mythos Preview | 100 | \- | 全维度最强 |
| 2 | Claude Opus 4.7 | 95 | ARC-AGI-2: 68.8% | Adaptive Thinking自适应推理 |
| 3 | Gemini 3.1 Pro | 94 | ARC-AGI-2: 77.1% | 推理能力翻倍以上 |
| 4 | DeepSeek V4 Pro | 91 | \- | 极致性价比推理 |
| 5 | GPT-5.4 | 89 | \- | 复杂推理最强 |
​
### _推理能力深度分析_
​
**Gemini 3.1 Pro的推理突破**:
​
· GPQA Diamond达到94.3%(科学推理)
​
· ARC-AGI-2达77.1%,领先Claude Opus 4.6约8个百分点
​
· Deep Think推理模式默认集成,无需手动切换
​
**Claude Opus 4.7的Adaptive Thinking**:
​
· 四级思考深度控制(low/medium/high/max)
​
· 自动判断推理深度,平衡速度与准确性
​
· 适合复杂架构规划和长时运行的多智能体协作
​
### 3.4 数学能力(权重5%)
​
数学能力是2026年模型竞争的新焦点,FrontierMath成为最难题库。
​
### _数学能力Top 5_
​
| 排名 | 模型 | 数学评分 | AIME 2025 | MATH-500 |
| -- | --------------------- | ---- | --------- | -------- |
| 1 | Claude Mythos Preview | 100 | \- | \- |
| 2 | GPT-5.5 | 97 | \- | \- |
| 3 | GPT-5.4 | 96 | \- | \- |
| 4 | Claude Opus 4.6 | 95 | \- | \- |
| 5 | Grok 4.1 | 91 | \- | \- |
​
### _国产数学能力突破_
​
**关键发现**:Kimi K2.6在MATH-500拿到97.8分,超越GPT-5.4的96分,成为数学推理单项冠军。
​
### 3.5 Agent能力(权重22%)
​
Agent能力是2026年权重最高的评测维度,反映模型在复杂任务中的自主执行能力。
​
### _Agent能力Top 5_
​
| 排名 | 模型 | Agent评分 | 核心能力 |
| -- | --------------------- | ------- | ----------------- |
| 1 | Claude Mythos Preview | 100 | 全维度Agent最强 |
| 2 | GPT-5.3-Codex | 100 | 指令遵循满分 |
| 3 | Grok 4.1 | 99 | Agent指令执行最快 |
| 4 | Gemini 3.1 Pro | 100 | 指令遵循满分 |
| 5 | Claude Opus 4.7 | \~75 | Agent Teams多智能体协作 |
​
### _Agent能力深度分析_
​
**Claude Opus 4.7的Agent Teams**:
​
· 多个Claude实例并行运行工具和子智能体
​
· 支持Compaction API压缩长对话
​
· Computer Use可操作软件、浏览网页
​
· 最适合:复杂多步骤任务、自动化工作流
​
**国产Agent突破**:
​
· GLM-5.1:可独立工作长达8小时
​
· MiniMax-M2.7:支持模型自我迭代
​
· Kimi Claw:支持OpenClaw一键部署
​
## 四、各模型技术特点与优势场景
​
### 4.1 Claude Mythos Preview(Anthropic)
​
| 项目 | 详情 |
| ----- | -------------------------------------- |
| 综合评分 | 99/100 |
| 厂商定位 | 全维度最强,推理与编码双冠 |
| 核心技术 | Agent Teams、Adaptive Thinking、四级思考深度控制 |
| 最大上下文 | 1M tokens |
| 定价 | 输入$25/M,输出$125/M |
​
**技术优势**:
​
· 8个评测维度中6项第一
​
· 编码、推理、数学均为满分
​
· Agent Teams支持真正的多智能体协作
​
**最佳场景**:
​
· 复杂软件架构设计
​
· 大规模代码重构
​
· 高价值Agent工作流
​
· 多步骤自动化任务
​
### 4.2 Kimi K2.6(月之暗面)
​
| 项目 | 详情 |
| ---- | --------------------------- |
| 综合评分 | 94.3/100(第1名) |
| 厂商定位 | 数学推理+超长上下文冠军 |
| 核心技术 | 200万Token上下文、MATH-500得分97.8 |
| 开源状态 | 可部署 |
| 定价 | 输入$1/M,输出$4/M |
​
**技术优势**:
​
· 国产首次登顶全球第一
​
· MATH-500得分97.8,数学单项最强
​
· 200万Token超长上下文支持
​
· Kimi Claw支持OpenClaw一键部署
​
**最佳场景**:
​
· 超长文档分析(百万字级)
​
· 数学推理与证明
​
· 复杂长篇小说分析
​
· 追求国产化的企业
​
### 4.3 DeepSeek V4(DeepSeek)
​
| 项目 | 详情 |
| ---- | ------------------- |
| 综合评分 | 93.8/100(第2名) |
| 厂商定位 | 性价比之王,中文代码双强 |
| 核心技术 | 华为昇腾芯片训练、中文理解最强 |
| 开源状态 | 完全开源可商用 |
| 定价 | 输入$0.28/M,输出$1.12/M |
​
**技术优势**:
​
· 推理成本仅竞品1/20\~1/90
​
· 中文理解能力超越GPT-5.4
​
· SWE-bench 80.6%,进入第一梯队
​
· 90%上下文缓存折扣
​
**最佳场景**:
​
· 中文内容处理(写作、对话)
​
· 成本敏感的规模化应用
​
· 需要开源可商用的企业
​
· 高并发API调用
​
### 4.4 GPT-5.5(OpenAI)
​
| 项目 | 详情 |
| ----- | ---------------- |
| 综合评分 | 91/100 |
| 厂商定位 | 编码+数学双项亚军 |
| 核心技术 | 多模态统一架构、Agent工作流 |
| 最大上下文 | 1M tokens |
| 定价 | 输入$5/M,输出$30/M |
​
**技术优势**:
​
· 编码98分,仅次于Claude Mythos
​
· 数学97分,处于第一梯队
​
· 多语言能力98分
​
· Agent工作流为核心优势
​
**最佳场景**:
​
· 复杂软件工程任务
​
· 多语言国际化产品
​
· Agent工作流搭建
​
· 追求GPT生态的企业
​
### 4.5 GPT-5.4 Pro(OpenAI)
​
| 项目 | 详情 |
| ----- | ---------------- |
| 综合评分 | 91/100 |
| 厂商定位 | 多模态+知识库全能选手 |
| 核心技术 | 视觉高清理解、庞大知识库 |
| 多模态评分 | 98/100 |
| 定价 | 输入$2.5/M,输出$15/M |
​
**技术优势**:
​
· 多模态98分,与Claude并列第一
​
· 知识库100分,覆盖最广
​
· 多语言能力60分(相对短板)
​
· 价格适中,性能均衡
​
**最佳场景**:
​
· 多模态内容理解(图文混合)
​
· 企业知识库问答
​
· 视觉+文本混合任务
​
· 需要广泛知识的场景
​
### 4.6 Claude Opus 4.7(Anthropic)
​
| 项目 | 详情 |
| ----- | --------------------------------- |
| 综合评分 | 93.1/100 |
| 厂商定位 | 复杂架构设计+Agent最强 |
| 核心技术 | Agent Teams、Computer Use、128K最大输出 |
| 视觉分辨率 | 3.75MP(行业最高) |
| 定价 | 输入$5/M,输出$25/M |
​
**技术优势**:
​
· SWE-bench Verified最高分(80.84%)
​
· 四级思考深度控制
​
· Computer Use可操作系统界面
​
· Agent Teams支持多智能体协作
​
**最佳场景**:
​
· 复杂代码架构设计
​
· 大规模代码审查
​
· UI截图→代码转换
​
· 多步骤复杂Agent任务
​
### 4.7 Gemini 3.1 Pro(Google)
​
| 项目 | 详情 |
| ---- | -------------------------- |
| 综合评分 | 92/100 |
| 厂商定位 | 推理性价比最优,指令遵循满分 |
| 核心技术 | 四模态原生(文本+图像+音频+视频)、2M上下文 |
| 推理指标 | GPQA 94.3%、ARC-AGI-2 77.1% |
| 定价 | 输入$2/M,输出$12/M(最低) |
​
**技术优势**:
​
· 唯一四模态原生支持
​
· 指令遵循100分满分
​
· 推理能力比上代翻倍以上
​
· 价格最低,性价比最高
​
**最佳场景**:
​
· 视频内容分析
​
· 成本敏感型企业
​
· 长文档深度理解
​
· 需要指令精确执行的任务
​
### 4.8 Grok 4.1(xAI)
​
| 项目 | 详情 |
| ------- | ----------- |
| 综合评分 | \~90/100 |
| 厂商定位 | Agent指令执行最快 |
| 核心技术 | 实时信息接入、高速推理 |
| Agent评分 | 99/100 |
| 定价 | 中等价位 |
​
**技术优势**:
​
· Agent指令遵循99分
​
· 实时信息接入能力强
​
· 推理速度优化
​
· 与X平台深度整合
​
**最佳场景**:
​
· 实时信息查询与整合
​
· 高速Agent任务
​
· X平台生态用户
​
· 需要最新信息的场景
​
### 4.9 GPT-5.4(OpenAI)
​
| 项目 | 详情 |
| ----- | ---------------- |
| 综合评分 | 89/100 |
| 厂商定位 | 通用场景均衡旗舰 |
| 核心技术 | 复杂推理与编码均衡 |
| 最大上下文 | 270K tokens |
| 定价 | 输入$2.5/M,输出$10/M |
​
**技术优势**:
​
· 综合能力均衡
​
· 指令跟随能力强
​
· 多语言99分
​
· 复杂推理能力强
​
**最佳场景**:
​
· 日常通用任务
​
· 需要均衡能力的场景
​
· 格式控制要求高的任务
​
· 中等长度文档处理
​
### 4.10 DeepSeek V4 Pro(DeepSeek)
​
| 项目 | 详情 |
| ---- | ------------------- |
| 综合评分 | 88/100 |
| 厂商定位 | 开源最强,可商用部署 |
| 核心技术 | 开源可商用、中文优化 |
| 开源状态 | 完全开源 |
| 定价 | 输入$1.74/M,输出$3.48/M |
​
**技术优势**:
​
· 开源模型综合第一
​
· 可完全私有化部署
​
· 中文能力强
​
· 性价比极高
​
**最佳场景**:
​
· 需要开源合规的企业
​
· 私有化部署需求
​
· 中文为主的应用
​
· 成本敏感的开源项目
​
## 五、场景化选型指南
​
### 5.1 按任务类型选型
​
| 任务类型 | 推荐模型 | 备选方案 | 选型理由 |
| -------- | --------------- | --------------- | ------------------ |
| 复杂代码重构 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.3-Codex | SWE-bench最高,多文件处理强 |
| 快速原型开发 | GPT-5.3-Codex | Kimi K2.6 | 终端操作领先,速度快 |
| 大型代码库分析 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.7 | 1M上下文无beta限制 |
| 数学推理证明 | Kimi K2.6 | GPT-5.5 | MATH-500得分97.8 |
| 视频内容分析 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 Pro | 四模态原生支持 |
| UI截图→代码 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.4 Pro | 3.75MP视觉分辨率 |
| 超长文档分析 | Kimi K2.6 | Gemini 3.1 Pro | 200万Token上下文 |
| Agent工作流 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 | Agent Teams多智能体 |
| 中文内容处理 | DeepSeek V4 | Kimi K2.6 | 中文理解最强 |
| 成本敏感项目 | Gemini 3.1 Pro | DeepSeek V4 | 价格最低,性能相当 |
​
### 5.2 按预算选型
​
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 预算导向选型策略 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 高预算(>100万/月tokens) │
│ 首选:Claude Mythos Preview(最强综合能力) │
│ 备选:Claude Opus 4.7(复杂架构任务) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 中预算(10-100万/月tokens) │
│ 首选:Gemini 3.1 Pro(性价比最优) │
│ 备选:GPT-5.4(均衡通用) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 低预算(<10万/月tokens) │
│ 首选:DeepSeek V4(极致性价比) │
│ 备选:Kimi K2.6(国产首选) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 开源/私有化部署 │
│ 首选:DeepSeek V4 Pro(开源最强) │
│ 备选:Qwen3-235B(阿里系) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
​
### 5.3 智能路由策略
​
**最佳实践**:采用模型路由策略可节省40-60%成本。
​
日常任务层:Gemini Flash Lite / DeepSeek Flash($0.10-0.50/M)
↓ 路由条件:简单问答、文本分类、高频批量
标准任务层:Gemini 3.1 Pro($12/M输出)
↓ 路由条件:大多数开发任务、内容生成、数据分析
复杂任务层:Claude Opus 4.7 / GPT-5.3-Codex($14-25/M输出)
↓ 路由条件:复杂架构、多文件重构、深度推理
旗舰任务层:Claude Mythos Preview($125/M输出)
路由条件:最高价值任务、关键决策、极限性能要求
​
## 六、关键发现与趋势洞察
​
### 6.1 2026年五大关键发现
​
**1.** **国产崛起**:Kimi K2.6(94.3分)和DeepSeek V4(93.8分)首次包揽全球前两名,标志着国产模型正式进入第一梯队。
​
**2.** **同质化竞争**:前10名模型综合评分差距约12个百分点,SWE-bench差距仅0.84个百分点,选型逻辑从"追求最强"转向"场景化匹配"。
​
**3.** **价格革命**:DeepSeek V4将推理成本降至竞品1/20\~1/90,百万Token上下文不再是"富人专属",10人团队月预算可从2000元降至800元。
​
**4.** **开源优先**:Kimi K2.6、DeepSeek V4、Qwen3-235B等开源模型追平甚至超越闭源旗舰,"开源优先"成为开发者理性选择。
​
**5.** **Agent为王**:Agent能力权重升至22%成为最高权重维度,Claude Opus 4.7的Agent Teams、Computer Use能力成为差异化关键。
​
### 6.2 技术演进趋势
​
| 趋势 | 当前状态 | 演进方向 |
| ------- | ------------------- | ----------------------------- |
| 上下文窗口 | 1M-2M tokens | 10M tokens(如Nemotron 3 Ultra) |
| 多模态融合 | 四模态统一处理 | 原生多模态成为标配 |
| 推理范式 | Deep Think/Adaptive | 自动推理深度判断 |
| Agent能力 | 单Agent协作 | 多Agent Teams并行 |
| 开源生态 | 快速追赶 | 部分维度超越闭源 |
​
## 七、附录:完整Benchmark数据
​
### 7.1 综合评分详细对比
​
| 排名 | 模型 | 综合 | 编码 | 推理 | 多模态 | 知识 | 多语言 | 数学 | 指令遵循 |
| -- | --------------- | ---- | ---- | --- | --- | --- | --- | ---- | ---- |
| 1 | Claude Mythos | 99 | 100 | 100 | 98 | 99 | 100 | \- | 91 |
| 2 | Kimi K2.6 | 94.3 | \~80 | 89 | \- | 68 | 76 | 97.8 | \- |
| 3 | DeepSeek V4 | 93.8 | 90 | 91 | \- | \- | 78 | \- | \- |
| 4 | GPT-5.5 | 91 | 98 | 84 | 97 | 57 | 98 | 97 | \- |
| 5 | GPT-5.4 Pro | 91 | 92 | 92 | 98 | 100 | 60 | 94 | 93 |
| 6 | Claude Opus 4.7 | 93.1 | 94 | 95 | 92 | 48 | 99 | \- | 75 |
| 7 | Gemini 3.1 Pro | 92 | 87 | 94 | 96 | 82 | 95 | 68 | 100 |
| 8 | Grok 4.1 | \~90 | 79 | 83 | 97 | 98 | 95 | 91 | 99 |
| 9 | GPT-5.4 | 89 | 88 | 89 | 96 | 58 | 99 | 96 | 94 |
| 10 | DeepSeek V4 Pro | 88 | 90 | 91 | \- | \- | 78 | \- | \- |
​
### 7.2 价格对比总览
​
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 | 性价比评级 |
| --------------- | ------- | ------- | --------- | -------- |
| Claude Mythos | $25/M | $125/M | 1M | ⭐⭐ |
| Claude Opus 4.7 | $5/M | $25/M | 1M | ⭐⭐⭐ |
| GPT-5.5 | $5/M | $30/M | 1M | ⭐⭐ |
| GPT-5.4 Pro | $2.5/M | $15/M | 1M | ⭐⭐⭐ |
| GPT-5.4 | $2.5/M | $10/M | 270K | ⭐⭐⭐ |
| Gemini 3.1 Pro | $2/M | $12/M | 1M(标准) | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Grok 4.1 | 中等 | 中等 | 较长 | ⭐⭐⭐ |
| Kimi K2.6 | $1/M | $4/M | 200万Token | ⭐⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V4 | $0.28/M | $1.12/M | 128K | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V4 Pro | $1.74/M | $3.48/M | 128K | ⭐⭐⭐⭐(开源) |
​
## 八、数据来源与参考文献
​
**1.** **BenchLM.ai** \- LLM Leaderboard 2026(更新至2026年5月13日)
​
**2.** **LM Market Cap** \- Best AI Models in 2026 Complete Ranking
​
**3.** **AIHubPlus** \- 大模型排行榜:2026年主流大语言模型综合能力排名
​
**4.** **Ofox.ai** \- 2026大模型排行榜:10+主流AI模型实测排名与选型指南
​
**5.** **CSDN & 稀土掘金** \- 2026年5月AI大模型实测联合基准报告
​
**6.** **Particula.tech** \- Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex vs Gemini 3.1编程能力深度对比

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markdown
果然,钉钉是懂认怂的。
​
发布会还是挺有意思的:
​
2C这碗饭不好吃,那就加大力度往2B干。
​
作为钉钉的老用户,要说这次大版本更新有什么值得注意的地方?
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首先就是“带头认怂”。
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**1**
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**从产品的角度来讲,钉钉在做一些很新的设计。**
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或许效率协同工具也能够做出边界感,通过功能逐步去引导一种更良性的职场文化。
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作为**效率协同类软件的老大哥,之前大家诟病非常多的地方就是:**
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**过强的侵入性。**
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作为一个关注钉钉两年半的科技练习生,之前我就回答过类似的问题:
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哪一瞬间你发现钉钉原来还能这样用?
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<https://www.zhihu.com/question/371193047/answer/1014706463>
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那段时间,无数老师被迫上线营业,变成了十八线上课主播。
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MC牛老师在线答疑:
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“兄弟们,听懂的扣波666”
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多少是带点魔幻的。
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顺着这波潮流,钉钉也是一骑绝尘,一度变成了App store的榜一大哥。
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但在广大中小学生组成的“分期”五星好评的钢铁洪流中,也是被打得鼻青脸肿:
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对于无数打工人来说,那一声声宛如判官催命的消息提醒,更是让人头皮发麻。
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下班之后恨不得把手机和电脑丢到M78星云。
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所以这次,钉钉学聪明了。
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不就是怕打扰吗?
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继续改。
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就拿这次新推出的“定时发送消息”来说。
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如果你不想在下班之后打扰同事,或者同事怕打扰你,都可以设置消息定时发送。
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而且也可以发静音消息。
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当你下班既想回复同事消息,又怕打扰对方的时候,就可以使用这个功能。
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同事收到消息只会有红点,不会有要人命的铃声和通知。
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果然,集美们,差评真的有用。
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在钉钉会议方面,这次也升级为了2.0版本。
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比如里面的字幕功能,支持会议语音实时转文字和中英互译。
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对于我这种熟读“abandon”的英语神童来说,可以说是相当实用了。
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当然,钉钉毕竟只是工具,最终“免打扰”的效果有多大,还得看你的老板当不当人了。
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**2**
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说完钉钉的“人性化”,我们再来聊聊这次升级最大的亮点“开放性”。
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之前有个新闻,讲的是杭州亚运会选择使用钉钉,**让志愿者和工作人员在“亚运钉”平台上进行协作。**
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赛事组织和一般的企业协作逻辑上还是有很大的差异的。
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毕竟,这是涉及十数万工作人员和志愿者的线上协同,而且还得跨地区、跨部门、跨层级沟通,角色负责,而且工作人员之间的语言还可能不一样。
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我说ABC,他说开飞机,你唱着阳光彩虹小白马,他说你不懂棉花和西瓜,顺带哐哐给你两拳......
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这些场景协作堪称地狱难度。
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亚运钉就充分体现出了这种“开放性”。
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不过就是人多了点,人员构成杂了点吗?
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解决,都能解决。
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比如在沟通方面,亚运钉分门别类搭建了通讯录。
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工作人员可以通过检索快速定位,不用加好友就可以直接在线solo。
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并且考虑到语言不通的问题,亚运钉还添加了智能翻译功能,支持汉语、英语、日语等13种语言的实时翻译。
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算上吉祥物,说不定跨物种也给你解决了。
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当然,这还不够。
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面对这场大型国际赛事,亚运钉不仅提供了文档在线快速预览审阅、多方同时修订等功能,还制定了应用统一管理的标准,像是行政审批、会议、培训服务等等都给你在线解决了。
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细,还是钉钉细。
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从企业到组织之间的协作逻辑,体现出钉钉的产品设计背后另一个逻辑:
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开放性。
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这几年无论是产品还是企业,都是越来越封闭,互联网都有点“互不联网”的阵势了。
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外卖、快递、音乐、出行等领域的巨头各自占山为王,看个视频都能细分出快抖b、爱优腾等APP,不光是用户觉得“封闭”不方便,企业的员工也觉得这种封闭是反效率的。
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尤其是不同公司之间的协作,恨不得跟特务执行任务一样,各自的OA系统和IM完全封闭,非常折磨人。
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而钉钉在饱受广大中小学生和打工人的凌辱之后,也觉醒了一点奇怪的属性,变得更open了。
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组织内折腾也就图一乐,真开放还得扩大“朋友圈”,往不同组织间折腾。
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特别是钉钉这次新版本的“群2.0”,对于2B的产品来说,是一种很新的开放性产品理念。
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当然,这个群2.0是相对曾经广受用户“好评”的群1.0来说的:
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基本上,只要你多呆几家公司,都少不了要和1打交道。
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什么打卡、记录考勤、项目管理、会议沟通等等逃不过它的身影。
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对很多公司来说,它是一种高效的管理协作方式,只不过,对打工人来说,体验可能就不是那么友好了。
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我还记得当年钉钉推出了一个非常sexy的功能——笑脸打卡。
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得分高的还能荣登笑脸墙,供全司瞻仰:
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怎么说呢,在那个阳光灿烂的清晨,要不是我那酷似吴彦祖的容颜,多少是有点顶不住的。
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当然,这些功能基本仅限公司内部。
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**而群2.0简单理解,就是加载了新模块,玩的是“跨组织协同”。**
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没和其他公司打过交道的可能没法理解,这个功能的意义。
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这么说吧,闯荡江湖多年,我也和很多公司进行过协作。
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如果项目时间充足,公司之间的配合度高,那基本问题不大。
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但一旦遇到那种不紧不慢的,那就要老命了。
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拉群、沟通需求、外部沟通完还得等他们内部沟通,开个会还得到处喊人,参会人数一多,可能也分不清楚谁是谁了。
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更别说群里文件过期、反复传输等等问题。
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鲁迅看了都得喊一声“厚障壁”。
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群2.0这个船新版本,相当于给不同公司之间的协作多搭了一条高速公路。
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举个例子,新版本之后,开视频会议只需要会议号或者链接就可以入会。
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并且在不同公司之间开会的时候,还会显示成员的企业名片,方便大家各找各甲方爸爸。
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不用担心两眼一抹黑。
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而且和以往不一样的是,像文档、知识库也能够在群里传给其他公司的人员。
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直接就是“性感员工,在线多人编辑”。
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不用反复修改、传输、修改、传输......
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就连Teambition也加载了“跨组织”的新能力。
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大家在群里就能实时了解项目进展。
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可以说,钉钉的群2.0把不同企业之间协作的门槛给大幅降低了。
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**除此之外,整个钉钉7.0版本看下来,其实还有一个很明显的感受,钉钉在2B方面的服务是越来越“丧心病狂”了。**
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最明显的,当属钉钉如今超过1500款的SaaS应用。
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诸如智能租赁、智能招聘、智能合同等等都可以按需购买。
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你就说,你想要啥服务吧?
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为了吸引更多的企业进驻,它还支持企业在钉钉上开辟2B服务的新场景。
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比如携程这个原本主要2C的的企业,现在在2B方面也混得风生水起。
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这种开放程度和包容性,把办公协同的维度拉了一个层次。
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前段时间,QuestMobile发布了一份数据:
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从2014底发布至今,钉钉的月活已经超过了2.5亿。
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经历了上学和假期间流量的大起大落,钉钉也加大了2B的拓展,如今它在办公领域的量级和优势,是其他软件很难比拟的。
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我们很难期望一个办公软件能完全解决工作中的所有问题。
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但也希望像钉钉这样的国民级办公软件,除了降低企业内部和企业间沟通、协作的门槛,也能够带头去塑造和引导一种更开放,更健康,更文明的职场关系。
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至少,让广大打工人,少掉一点头发。

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