ここ3ヶ月、KimiとPerplexityを毎日使ってきた。研究者じゃなく、普通に答えが欲しいだけ。これが見つけた現実だ。
テスト方法
同じタスク：京都旅行計画、Pythonスクリプトデバッグ、医療情報調査。派手なプロンプトなし、普通の質問だけ。
Kimi：中国語の強者
Kimiは中国語をネイティブのように扱う。「北京で一番本場のジャージャー麺屋」と聞いたら、北京の友達が実際に行くような地元の店を教えてくれた。観光客向けじゃない。
でも英語？ちょっと苦手。Reactフックのベストプラクティスを聞いたら、2年前のアドバイスみたいだった。ソースは中国の技術ブログばかり、英語結果を指定したのに。
Kimiの長文機能は本物だ。気候変動の200ページPDFを読み込ませて、重要なポイントをまとめてくれた。論理も壊れてない。
Perplexity：リサーチアシスタント
Perplexityは引用が得意。どの回答にも脚注がつく。偏頭痛の最新治療法を聞いたら、PubMedの研究リンクをくれた。WebMDの要約じゃない。
でも完璧じゃない。微妙な質問は苦手。「京都の混雑を避けるベストな時期は？」と聞いたら、一般的な季節アドバイスだけ。Kimiが週ごとに分析してくれたのと大違い。
Perplexityのインターフェースはすっきり。広告なし、ごちゃごちゃなし。でも図書館を使っている感じ——効率的だけど冷たい。
本当の違い
Kimiは文脈をよく理解する。「予算重視の旅行」について話したら、前に日本に言及したのを覚えていた。Perplexityは毎回新しい会話として扱う。
Perplexityは正確性で勝る。OpenAIの現CEOを確認したら、KimiはSam Altman（正解）だが古い情報も混ぜた。Perplexityは正しく、タイムスタンプ付き。
結論
Kimiを使うべき時：長文分析、中国語コンテンツ、会話のフォローアップ。
Perplexityを使うべき時：検証済みソース、リアルタイムデータ、きれいな引用。
私は？両方開いてる。Kimiで深掘り、Perplexityでクイックチェック。どちらも代わりにならない。