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优先使用：豆包 和 Grok

提示词

根据历年财报进行投资分析

基于京东健康上市后历年的财报，从价值投资的角度进行分析。

文件：

• 京东健康 2020 年度报告.pdf
• 京东健康 2021 年度报告.pdf
• 京东健康 2022 年度报告.pdf
• 京东健康 2023 年度报告.pdf
• 京东健康 2024 年度报告.pdf
• 京东健康 2025 中期报告.pdf

评估各模型投资分析能力

下面是我使用提示词：“基于京东健康上市后历年的财报，从价值投资的角度进行分析。”对多个大语言模型进行的分析结果。你作为一个评判专家，请对比各模型的分析内容，给出你的综合评价。

评判结果

Doubao

Grok 4.1

Gemini3

ChatGPT

DeepSeek-Think

混元

Kimi-K2-Think

LeChat

LongCat

MiniMax M2.1

Qwen3-千问

综合AI助手，全面回答工作、学习、生活各类问题

Qwen3-Max

千问系列中最强大的语言模型

各模型投资分析结果

Gemini

提示词（DeepSeek）

2026年新年来了，生成一张红色的飞马图像。以这个为基础写个生成图像的提示词

一只雄伟的飞马（天马）在绚烂的夜空中展翅翱翔，周围环绕着金色与橙红色的新年烟火，鬃毛与翅膀边缘散发柔和光芒，背景为深红色星空与闪烁的星光，风格融合奇幻艺术与节日喜庆，色彩以红色、金色为主，充满动态与希望感，4K高清，细节精致，史诗光影。

生成结果

ChatGPT

豆包

Gemini

Grok

可灵 2.1

龙猫

MiniMax

千问

元宝

OpenRouter 是一个创新的统一 API 平台，旨在简化开发者和企业对数百种大型语言模型（LLMs）的访问和使用，提供一个与 OpenAI Chat API 类似的标准化接口，让用户能够通过单一入口轻松切换并调用来自不同提供商（如 OpenAI、Anthropic、Google 等）的模型。它不仅能根据成本、性能等需求智能路由请求，帮助优化开销，还提供统一账单和实时数据洞察，极大地降低了多模型集成的复杂性，提升了 AI 应用开发的效率和灵活性。

OpenRouter

🚀 大模型霸主争夺战：Google、Deepseek、Anthropic三足鼎立！

如果你还在纠结用哪个大模型，不妨看看OpenRouter的数据！截止到2025年7月7日，整个平台上的令牌使用量已经突破了2.4万亿（2.4T）！这说明AI应用场景真的是越来越广啦！

而在这场“AI大混战”中，Google爸爸的Gemini系列模型绝对是遥遥领先，市场份额高达43.2%！几乎占据了半壁江山！其次是黑马Deepseek（19.1%）和我们熟悉的Anthropic（18.7%）。OpenAI虽然也榜上有名，但市场份额相对较小，只有6.2%。看来，大模型的竞争格局正在悄悄发生变化哦！

🤖 热门模型C位出道，实力派选手个个能打！

• Google Gemini 2.5 Flash / Pro系列： 妥妥的“劳模”担当！无论是处理复杂的代码，还是做日常的聊天翻译，它都游刃有余。特别是Gemini 2.5 Flash，在编程辅助、智能代理和简化大型语言模型等方面都表现亮眼。很多姐妹用它来写代码、做智能问答，简直不要太方便！

Gemini CLI 是一个专为软件开发者设计的、由AI驱动的交互式命令行工具。作为一个智能助手，它可以直接在您的终端中帮助您完成各种软件工程任务，例如解释代码、编写新功能、修复错误和自动化工作流程。它能够理解您项目的上下文，安全地读写文件、执行命令，并与您协作，从而提高开发效率，是您开发流程中的得力伙伴。

介绍

一个将 Gemini 强大功能直接带入你终端的开源 AI 智能体。

Gemini CLI 提供了强大的 AI 功能，涵盖了从代码理解和文件操作，到命令执行和动态故障排除的方方面面。它对您的命令行体验进行了根本性的升级，让您能够通过自然语言编写代码、调试问题并简化工作流程。

其强大之处源于内置工具，使您能够：

• 使用 Google 搜索来奠定提示基础，以便您可以抓取网页并为模型提供实时的外部上下文。
• 通过内置支持模型上下文协议 (MCP) 或捆绑扩展来扩展 Gemini CLI 的功能。
• 自定义提示和指令，根据您的具体需求和工作流程定制 Gemini。
• 通过在脚本中非交互式地调用 Gemini CLI，实现任务自动化并与现有工作流程集成。

Gemini CLI 提供业界最高的免费使用限额，每分钟可发送 60 个模型请求，每天最多 1,000 个模型请求。

安装

安装 Node.js

• 安装最新的 LTS 版本

nvm install --lts

• 安装最新的稳定版本

nvm install node

这篇文章是使用 Google Gemini Deep Research 生成的。提示词：研究 Model Context Protocol

1. 模型上下文协议 (MCP) 导论

大型语言模型 (LLMs) 在理解和生成人类语言方面取得了显著的进步。然而，这些模型本质上是孤立的，它们的知识仅限于训练数据，并且缺乏与外部世界交互的能力 1。为了克服这些限制，将 LLMs 与外部数据源和工具集成变得至关重要 1。传统上，这种集成是通过为每个新的数据源或工具开发定制的连接器来实现的 1。这种方法导致了集成工作的重复，难以扩展，并且维护成本高昂，阻碍了上下文感知 AI 的广泛采用 1。

为了应对这一挑战，模型上下文协议 (MCP) 应运而生 1。MCP 是一种开放标准，旨在规范应用程序如何向 LLMs 提供上下文和工具 6。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的通用连接器，类似于 USB-C 标准化了设备和外设之间的连接 6。通过提供一种标准化的方式将 AI 模型连接到各种数据源和工具，MCP 简化了集成，增强了互操作性，并促进了可扩展性 6。

本报告旨在对模型上下文协议 (MCP) 进行全面的解析，涵盖其基本原理、核心架构、通信机制、广泛的应用场景以及客户端和服务器端的创建方法。通过深入理解 MCP，开发者和组织可以更好地利用这一新兴标准，构建更智能、更具上下文感知能力的 AI 应用。