思来想去，GPT-Image2 最牛的应用场景其实是：算命。 我把自己的手掌照片扔给它，它直接给出了带预警的详细分析，看完真的有点惊到。玄学这件事，本质上是把人类已有的规律和经验，通过图像进行结构化解读。 AI 在这块其实特别适合做。 我整理了一个目前效果最好的提示词，直接复制就能用： 给你这张手掌照片，请用中国传统玄学（八字、紫微斗数、手相）、指纹学以及中医学理论，进行深度分析。 要求： 1. 用易经和中医学理论进行分析，要给出精准预警和洞见，让人觉得有参考价值。 2. 用线条在图片上直接标注出每个关键点，并清晰说明含义。 3. 至少给出10个维度的分析报告，包含事业、财运、健康、感情、性格等。 4. 分析要客观且有结构，不要过于玄乎，要结合掌纹特征给出具体解读。 给你这张手掌照片，请用中国传统玄学（八字、紫微斗数、手相）、指纹学以及中医学理论，进行深度分析。 使用建议：可以补充自己的出生年月、性别、目前遇到的困惑（比如事业、感情、健康等），AI 会给出更针对性的分析。 想看更狠的洞见，可以在提示词最后加一句：“请大胆一点，泄露天机”。 想专注某个方向，可以直接指定，比如只分析财运或感情线。 这个玩法目前我试下来，确实是目前图像类 AI 里比较有意思的应用之一。你敢把自己的手掌照片扔给 AI 算命吗？🫪#AI算命# #GPT图像分析# #手相# #玄学# #AI应用#

GPT-5.5 Instant 现已发布，减少啰嗦和车轱辘话，为用户提供更加简洁和准确的答复。该模型在事实准确性方面有明显提升，虚假陈述比 5.3 减少 52.5%，在图像分析和 STEM 相关问题上的表现也非常好，现在该模型作为默认模型向所有 ChatGPT 用户提供，开发者也可以通过 API 调用：

现在对AI模型能力有个挺明确的感受：不再有谁全面领先，关键看你拿它干什么。ChatGPT、Claude、Gemini三家走了完全不同的路，各自的长板短版现在看得清清楚楚。要是你只盯着一家用，碰上不对口的任务，等于拿着锤子找钉子。 先交代一下版本，2026年5月这三家的旗舰分别是OpenAI的GPT-5.5、Anthropic的Claude Opus 4.7，还有Google的Gemini 3.1 Pro。 ChatGPT像个工具箱，什么都往里装。 它的产品矩阵最全，一个订阅下来，GPT Image 2多模态生图、Sora视频生成、Code Interpreter上传数据跑代码分析、Deep Research自动联网爬几十个网页出报告、Codex做编程agent，基本不用再去别处凑工具。语音对话也是三家里面最自然的，语气有起伏，不僵硬，拿来练口语或者做语言交换，体感最好。商业策略类的推理，有第三方盲测对比过，像“竞争对手降价你怎么应对”这种结构性问题，ChatGPT表现排第一。加上它是第一个跑出来的，插件生态、自定义GPTs的成熟度，其他两家暂时还追不上。 Claude走的是精度路线，尤其写作和代码。 中英文输出最不像AI写的，能贴着你的风格要求走，不会冒出那种千篇一律的填充感。有个134人参与的盲测，写作类比拼Claude几乎是碾压式赢下来的。指令遵循也最稳，你给一长串带各种约束条件的复杂指令，它漏掉条件或者跑偏的概率最低。法律文书、合规文档、结构化文档这些高精度场景，Claude的可靠性很突出。代码方面，Claude Opus 4.7在SWE-Bench Pro这个真实世界编程基准上处于领先，复杂代码、大型代码库重构、架构理解，很多专业开发者把Claude Code当首选。上下文支持1M token，整本书、整个代码库、超长合同丢进去，深度理解和连贯性都强。还有一个Cowork功能，是三家里面唯一能直接在你电脑文件夹里干活的，浏览文件、处理、生成交付物，都在本地操作。 Gemini的多模态理解和Google生态绑定是它最硬的两张牌。 图像、视频、音频理解，Gemini 3.1 Pro在三家里最强。举个例子，你给它一段健身视频，它能根据动作给你反馈；你录一段自己说英语的音频，它能纠正发音。这种视频音频层面的理解，ChatGPT做起来慢，Claude基本做不了。然后Google全家桶原生集成，Docs、Sheets、Gmail、Drive、Meet全通，如果你的工作生活跑在Google Workspace上，Gemini可以直接在你的文档和邮件里动手干活。上下文窗口也最大，1M到2M token，处理超大文档集合或者超大代码库，容量优势明显。搜索能力天然整合Google，做需要大量网络信息的研究或者快速查证，它最接地气。响应速度通常也是三家最快。 所以现在没有什么“最好”的AI，只有最适合你手上那件事的AI。你要全功能覆盖、语音交互、商业策略分析，ChatGPT合适。你要高质量写作、精准遵循指令、复杂代码重构、长文档深度阅读，或者需要AI直接在本地文件夹里操作，Claude是首选。你要是频繁处理视频音频图像、深度依赖Google生态、需要超长上下文或者快节奏联网研究，Gemini最顺手。 按任务类型简单速查一下： 写作类（中英文、风格跟随、避免AI腔）：Claude。 复杂编程、代码库重构：Claude。 多模态理解（图、视频、音频分析）：Gemini。 长文档深度阅读（整本书、超长合同）：Claude或者Gemini，前者连贯性强，后者容量更大。 商业策略推理、结构化问题：ChatGPT。 语音对话、口语练习：ChatGPT。 直接操作本地文件夹：Claude的Cowork。 Google生态内干活（邮件、文档、表格）：Gemini。 联网研究、大量信息查证：Gemini。 产品功能集成度、一站式解决：ChatGPT。 #AI# #AIAgent#

终于，终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音，小红书，youtube x的热点信息……全在一个工作台里 这就是我一直在等的“缝合怪max”！！ 以前我得开五六个客户端，Claude 写完复制到 Midjourney 出图，再切到 Codex 写代码，脑子都要炸了 现在 dethink 直接把这些全塞进来了 一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面，编码、写作、生图，一个工作台全干了 更爽的是什么？微信、支付宝直接付款 不需要外币卡，不需要找代充，不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐，按 token 计费，用多少算多少 以前想用多个模型，要么分别订阅（每个月固定扣费，用不用都得付），要么来回切账号 dethink 按 token 计费，$20 / $100 / $200 三档，用多少算多少 对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说，这种灵活性才是真正省钱的地方 而且所有模型在一个工作台里，Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析，切换无缝 省下的不只是钱，是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担 还有三个让我意外的点： 1. 数据聚合直接内置 想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点？直接在 dethink 里搜 以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具，现在一个地方全搞定 做选题、找热点、SEO 分析，效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法 你可以用 Claude 理解需求、优化提示词，然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图 相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用 以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴，现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持，本地文件直接拖进去就能让 AI 处理 做 Agent 任务、跑工作流，比网页版丝滑太多 现在 dethink 8月15日刚上线，前 500 名注册直接送 $5 使用额度 给大家申请了8折优惠码，限量500个！先到先得了：DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具，每个月为订阅费头疼 或者你想用海外模型但支付一直是个坎，真的可以试试 dethink 链接：

我从小做的梦都是稀奇古怪脑洞很大，不知道是不是因为小时候喜欢看推理和凡尔纳科幻小说。很早就做过穿越到古代的梦，反复出现。有时候甚至想过把梦境里的故事写成小说，无奈记性不好，毕竟也是黄粱一梦罢了。有机会的话用 seedance来“续梦”也不错。以下四张图用 gpt图像模型生成。

兄弟们 这个创意牛P啊 3D 趣味互动科学应用 用GPT生成图像，然后使用Gemini 3.1 Pro生成，可以将任何知识的内容制作成3D可交互的效果展示！ 效果炸裂！

兄弟们以后别说中国模型不行了。 现在老外整个 AI 技术栈，都直接换成中国模型了。 成本降了 87%，收入没掉。 推理后端：Opus 4.8 换 Kimi K2.7，差 8%，便宜 11 倍。 代码：GPT-5.5 换 Qwen 3.7 Max，差 18%，便宜 7 倍。 Agent 工具调用：Sonnet 4.7 换 GLM 5.2，差 3%，输入便宜 5 倍。 批量任务：GPT-5.5 mini 换 MiMo V2.5，差 6%，便宜 12 倍。 图像：GPT-Image-2 换 Wan 2.5，差 5%，便宜 8 倍。 视频：Sora 2 换 Kling 3.0，效果差不多，便宜 6 倍。 跑了 30 天： 成本 -87%，质量平均只掉 4%，收入不变。 更离谱的是，本地可跑，数据不出门，还不用天天担心哪天被封。 这哪是迁移。 这是把账算的明明白白了。

GPT-Image2生成的图像逼真到让人不安，为什么越像真的反而越让人害怕？这种不适感在警告我们什么？ 这些…全是…gpt image 2生成的ai图… #AI# #AIAgent#

现在图像生成模型真的已经进入到下一个阶段了！ 我今天让 chatgpt 生成训练计划的示意图（左图），模型走的 GPT Image 2，小地方还有些问题，但瑕不掩瑜，基本可用了。 右图是用的 grok，感觉生成的图片差了两个版本，完全没有跟上时代。 @elonmusk

一种有趣的新图像玩法 把任何现实中的场景还原回2000年的3d游戏质感 提示词 GPT和Gemini都适用 帮我把这张照片重制为早期 Source 引擎（起源引擎初代）风格的 3D 游戏截图。保留原图的主体、构图、视角和场景布局，但把整个画面重新诠释为《Half-Life 2》或 Garry’s Mod 早期地图中的场景。整体不是简单滤镜，而是像把现实照片“重新建模”成一张老游戏截图。画面角色能清晰的看到低多边面的棱角，角色五官不要出现任何圆润的图形，全部用棱角或多边形代替；画面添加杂色，纹理极细的低像素格子，轻微色差效果渲染。风格要求： 3D建模：所有物体、角色、树木、岩石、建筑都呈现明显的**低多边形（Low-Poly）**建模感，边缘略硬，几何感明显 。模仿《半条命》(Half-Life）或Garry'sMod的早期视觉质感；材质贴图：使用低分辨率（Low-Res）纹理，贴图略糊、略重复、细节有限，带有早期游戏资产的粗糙感 。光影效果：模拟早期引擎特有的混乱、生硬光影、略不自然的光照；