1. 比较新的AI搜索工具，对比国内秘塔AI搜索、360搜索等检索质量还可以，但是整体能力差别比较大。
2. 集合了国内3个主流大模型，基于固定的8个参考文档生成答案。
3. 跟字节合作比较深，不仅接入字节系下抖音视频、西瓜视频、头条新闻等内容平台；而且跟扣子/coze合作绑定较深，可以支持从扣子发布到博查平台的智能体检索，目前暂未上线。但是这个搜索的前提是，个人需要主动将agent发布到博查，这个前提成本较高，现在博查流量较低，大概率很少有人愿意把应用发布到此，冷启动难~
4. 基于MoE架构打造的AI搜索引擎：一是集成了国内的豆包、通义千问、Kimi的3个大模型；二是正在内测博查自研凌云大模型-13B/70B。

二、公司情况

2.1 基础情况

所属公司：杭州小麦放歌科技信息有限公司。2018年注册成立的公司。

历史产品：公司在做这个产品之前有做主要是做AI语音相关产品，语音机器人、语音质检等。算是AI 行业的老人了。

这个官网看起来是2018年搭建的，现在应该废弃了，跳转链接都不是https，跳转会提示不安全；且企业新闻都已经是最晚是21年3月份的。

核心成员：雷经纬、贾倩弟、刘勋。从企查查看刘勋曾经退出管理团队，但是现在博查AI的操作文档创建人都是刘勋。

2.2 产品发展历史

• 4月20日起博查AI搜索开启公测。

• 4月26日“博查AI搜索”微信小程序正式上线。

• 6月6日正式发布“鲤跃龙门”版本，也就是现在对外的版本。

2.3 产品营销方式

产品营销方式目前比较克制，主要在公众号和新闻媒体等。

6月6日博查公众号自己发的新闻新闻，我看到有一些公众号已经在转发这个文章了，应该是KOL营销，比如新浪有报道，Geek Savvy公众号等都直接有转发。

三、产品介绍

这个版本命名为：鲤跃龙门。看得出主创团队对这个版本的期待。

3.1 产品原理

搜索引擎基于MoE架构，可以识别用户搜索意图，路由至专家领域进行搜索，并提供高质量的正文文本。

MoE，全称Mixture of Experts，混合专家模型。MoE是大模型架构的一种，其核心工作设计思路是“术业有专攻”，即将任务分门别类，然后分给多个“专家”进行解决。与MoE相对应的概念是稠密（Dense）模型，可以理解为它是一个“通才”模型。

现在比较火的秘塔AI搜索，天工AI搜索，都在自研自己的大模型，并且都是声称用的MoE架构。MoE架构之所以受到这些AI搜索工具的青睐，是因为它具有以下优势：

• 增强逻辑推理能力：MoE架构通过结合多个专家模型，充分利用不同模型的优点，从而提高整体预测性能。例如，天工3.0采用了4000亿级参数的MoE混合专家模型架构，其逻辑推理能力得到了显著提升
• 提高响应速度：由于其稀疏性，MoE架构在训练和推理时的计算量更小，速度更快，相比同参数的稠密模型架构更具效率。
• 横向扩展模型：MoE架构可以在已经非常巨大的模型上继续增加模型参数量，从而不断增强模型的能力。这种横向扩展的方式使得模型能够处理更复杂、更多样的任务和数据。
• 灵活性和易用性：MoE系统如FastMoE具有易用性强、灵活性好、训练速度快的优势，可以在不同规模的计算机或集群上支持研究者探索不同的MoE模型。这种灵活性使得MoE架构可以广泛应用于各种场景和需求。

博查AI使用的模型：

• 目前主要是国内知名的大模型：豆包、通义千问、Kimi。

• 博查自研凌云大模型-13B/70B正在内测中，还未正式对外开放。

3.2 产品结构

产品整体现在整体非常简单，如下图，页面“所见即所得”，基本没有什么二级目录。

现有产品模式：网页、公众号小程序。

3.3 产品特点

3.3.1 多模态搜索 (Media Search)--主打首个多模态的搜索工具，但实际是打引号的“多模态”。

对外宣传文案：在搜热点、搜短剧、搜视频、搜图片等场景下，除了AI总结的文本，从高质量视频、图片中可以获得更直观、更丰富的答案。为此，博查与字节签订内容合作协议，引入抖音视频、西瓜视频、头条新闻等字节系的内容搜索，在搜索结果中可以直接播放抖音视频，获取答案。后续博查将继续扩展与夸克等平台的合作，提供百科、小说等更加丰富的内容。

• 可以看出博查跟字节深度合作，信息来源有字节体系下的内容平台，尤其是视频主要来自抖音。
• 目前多模态仅是文搜图和视频，而且视频的内容没有做进一步整合，只是单独在右侧展示。不是我开始臆想的图搜视频，图搜图等效果。

• 跟内容平台合作是AI搜索工具必由之路，搜索本身对内容质量要求是很高的，尤其现在的AI搜索，如果参考内容质量不高，则大模型生成的答案自然容易出现错漏。毕竟AI搜索本质是基于搜索出的内容进行分析整合，而不是创作。
• 跟字节合作是一个很好的选择，字节内容生态很多：抖音、西瓜等是视频内容；今日头条是新闻内容。但只能作为短期营销点，后续很难作为持续优势。一是目前字节的核心原则之一，就是通过各行业的豆包大模型的生态合作，来发展豆包能力和市场占有率。所以这种合作不唯一，没有排他性，其他AI搜索产品可以迅速跟上。二是字节本身在全力发展AI，因此跟字节本身的发展也会冲突：
• 比如豆包其实也算是AI搜索，而且本身也是，参考下图。
• 今日头条本身就是一个信息聚合和分发的平台，当年以个性化推荐起家，因此AI搜索对于字节来说，是必由之路，而且已经在产品里融入了此AI搜索能力。

对比之下，其他AI搜索工具的多模态早就有了，这个“首创”只是个不错的营销卖点：

• 搜视频的方式不是独创，360AI搜索早有了。
• 类比之下，秘塔AI搜索虽然没有搜视频、搜图片等，但是有搜音频-播客，而且是我理解的真多模态。这个能力真的不错，实用--我喜欢听播客，秘塔AI不仅会基于搜索的结果做进一步的整合分析后，结合问题输出答案；而且可以看到播客的原文文字全文，省去了转译的麻烦。

3.3.2 首个智能体搜索 (Agent Search)-实际未上线

• AI智能体将成为一种全新的内容载体。博查会识别用户搜索需求，并匹配相应的智能体进行作答。但实测暂无此效果，经过内测群沟通，才发现是因为目前暂时没有对应的agent发布此平台。

• 内测群响应速度是极快的，看得出创业者的不易。没有搜索到小红书写作agent，但是群内工作人员推荐了2个，还是挺贴心的。

• 目前合作的agent合作的平台仅是字节下的扣子。

目前博查与字节扣子智能体创作平台合作打通智能体发布渠道，未来开发者创作的智能体可以直接发布到博查，既能为大家提供更丰富的搜索内容，也能够为开发者的智能体提供定向流量。

• coze实测，没有看到这个渠道，应该是在内测。猜测发布到这里的好处，应该是会支持检索出来，可以作为引流渠道。但目前此吸引力不大，因为平台本身流量没有起来。

• 搜索agent是个好想法，但是要让各大agent平台开放合作比较难，字节还是非常克制：
• 信息安全和版权考虑：这些agent都是个人制作的，个人信息安全和版权考虑，直接开给第三方确实有一定风险；
• 自身利益矛盾：扣子平台本身有应用搜索和推荐的需求，开放策略需要谨慎。

3.3.3 AI智能体-ESG专家-效果不稳定，测试不出来

产品解释：您好，我是ESG专家，提供全球企业ESG评级评分、ESG报告和气候目标问答式搜索，目前支持查询的范围是在NASDAQ、NYSE、AMEX、HKEX的上市公司，覆盖的评级机构包括Sustainalytics、Refinitiv、MSCI、HSI、S&P等。

我还可以为您解读全球企业在员工关爱、社会责任和可持续发展方面的表现。你可以直接问：阿里巴巴的ESG报告、苹果的ESG评级，问答结果中可以直接查看和下载。

• 是一个创新，有2个入口，分别是基于国内扣子和海外coze搭建的一个专门检索公司情况的agent。
• 配置了一个系统工作流。工作流里具体情况看不出来。
• 实测一直出问题：官方推荐的问题都搜索不出。官方群报问题以后，立刻开始排查和互动，感受还不错。

3.3.4 参考都是8个--猜想是受引入大模型等参数限制

我接连测试5个问题，搜索参考都是8个网页链接。应该是为了控制大模型的输入token，毕竟现在分别用的豆包、通义千问和Kimi这种三方模型，都有token限制。

3.4 试用测试

3种大模型切换作答，豆包、通义千问和kimi。其中，豆包是默认搜索项，但是内容质量对比之下确实是最差的；通义千问责最佳，从问题解答完整度、回答格式上都是最好的；Kimi效果居中。

参考固定8个，来源主要csdn、36kr、腾讯新闻、少数派、腾讯开发者社区、澎湃新闻等……来源还是比丰富。

3.5 对比秘塔AI和360AI搜索

同一个问题我们对比一下国内另外2个AI搜索明星：秘塔AI和360AI搜索。

AI搜索软件有哪些，他们的优缺点分别是什么？你最推荐哪个ai搜索产品

这是一个复合问题，一是看信息检索能力，AI搜索软件是否全；二是看总结推理能力，看AI搜索工具的优缺点；看推荐哪个AI检索工具。

四、产品价格

会员体系

420起开启公测，所有VIP大模型均可免费使用。

博查按Al模型、AI智能体、搜索功能、通道速度、家庭共享等维度共设定普通用户、VIP用户、SVIP用户三个等级。

• 普通用户:永久免费，大模型、Al智能体，一部分永久免费，剩余不定期开放免费体验。

• VIP用户:19.9元/月，大部分模型、Al智能体均可使用，剩余不不定期开放免费体验，走高速通道。

• SVIP用户:59.9元/月，可与5个好友共享。新模型、新功能可抢先体验，走极速通道。

*博查自研凌云大模型-13B/70B正在内测中，测试完成后会公测开放。

• 从定价里看到未来会有新增内容，其中一键生成公众号文章(内测中)、一键生成小红书文章(内测中)比较有意思，盲猜是：提出问题-->通过不同答案生成模式，类似现在的模型切换，生成小红书或者公众号文章-->支持导出，在到其他体系编辑内容。