2025年，AI创作工具的普及已势不可挡。

近日，童话大王郑渊洁表示会停止更新自己所有的社交媒体，并说写不过AI，“AI只用4秒也写得比自己好，唯一的缺陷就是没有想象力。”

从华东师范大学推出的“灵咔灵咔”智能写作平台一键生成百万字小说《天命使徒》，到阅文集团集成DeepSeek-R1模型为网文作家提供剧情推导服务；从学生依赖AI完成作业，到晋江文学城发布《AI辅助写作使用规范》，技术的触角已深入文学、教育、商业的毛细血管，AI写作工具的普及正以摧枯拉朽之势重塑内容生产。

然而，这场效率狂欢的背后，暗流汹涌。有各类工具间的明争暗斗，也有人类创作与AI的争执与讨论。当前有哪些AI写作工具，他们有哪些特点？数据猿选取国内外10个典型的AI大模型，从同一深度写作任务出发进行横评，真实展现各模型的创作逻辑、数据准确性与稿件表现力，为内容创作者与企业决策者提供一些参考。

AI写作

效率狂欢还是创作末日？

这两年，AI应用成为了不可逆转的潮流，很多传统职业因此受到冲击，动辄AI替代某个职业的说法就会流传开来，让不少人倍感焦虑。

以AI写作为例，当前，市面上AI写作类工具已经呈现井喷趋势。整体而言，AI写作已经呈现出写作速度快、搜索能力强、信息量大、逻辑相对严密的特点。在应用文或商业文案领域，AI写作在时间成本方面已经展现出比较大的优势。

但在市场上，AI写作类工具纷繁复杂，水平参差不齐，从开发厂商、功能、交互、写作水平、写作效率等方面而言都有所区别。对此，数据猿盘点了当前市面上主流的几款国内外AI包含写作类大模型，并实测功能，希望给大家有所帮助（仅代表个人观点）。

AI的爆火及自媒体、网络的疯狂侵占，甚至让普通用户很难分辨哪些大模型是简单套壳，哪些是真正有背景有专业开发团队的产品。我们从国内外找了几款在写作方面相对有代表性的产品，当然，写作只是AI大模型的一个基本功能之一，部分产品可能因为语言问题导致结果有所差异，因此，测试部分仅供参考。

首先说国外的代表，ChatGPT不用多说，作为AI大模型的先行者，ChatGPT开启了AI大模型的时代。其核心优势在于实时网络搜索与文件处理能力，2025年新增的原生图像生成功能支持通过对话迭代优化设计，例如保持角色一致性，适用于品牌内容与技术文档的创作。

就笔者使用体验来看，ChatGPT算是在写作方面能力非常强的。ChatGPT擅长生成结构化文本，如技术文档和营销方案，且能通过连接企业内部知识库提升回答准确性，但目前而言，GPU超负载问题依然存在，生成速率进一步限制用户体验。

Claude由OpenAI前成员创立的Anthropic研发，Claude的安全性和代码能力在圈子里比较有名。其3.5版本在编程任务中效率非常高，支持通过MCP协议调用15000+API操作，显著提升技术报告撰写效率。写作特色包括多文档协同分析（如一次性处理多篇论文生成摘要）和代码辅助创作（集成Cursor编辑器跨代码库生成报告）。但是Claude长时间运行后稳定性不足，且Claude 3.7 Max单次调用成本高达10美元，仅适合专业开发者。另外，免费版每日消息数量受限，比较影响长文本体验。

Grok是马斯克旗下xAI开发的大模型，以实时联网与幽默对话为特色，适合撰写时事评论与社交媒体文案。因为背靠X，在整合最新资讯方面较有优势，另外还能调用摄像头实时生成创意内容，比如让它看某款产品，同时生成表述内容等，或者让它给出穿搭建议。但Grok缺乏多模态生成能力，功能较单一。在写作场景中，Grok擅长热点追踪与拟人化表达，但对学术写作等深度任务支持较弱，生成内容常流于表面。

Gemini由Google DeepMind研发的深度融合搜索数据与多模态技术，支持40+语言全球化内容创作，并基于用户行为生成个性化报告。Gemini的图像编辑功能可以一键移除版权水印，有一定法律争议。在写作领域，Gemini擅长数据驱动创作（比如整合YouTube观看历史生成定制内容），但功能迭代速度比OpenAI慢，在创新方面相对比较保守。

回到国内，首先当然是深度求索开发的DeepSeek。

作为中国开源社区代表，DeepSeek凭借全球首个MoE架构模型在技术博客与项目文档生成中表现突出，相对擅长数学与逻辑密集型文本推理。在写作领域，DeepSeek较为擅长基础写作和提纲拟定等，但R1（深度思考）幻觉问题格外突出（甚至会虚构信源），使用过程中需要格外注意信源准确问题。

通义千问由阿里云推出，覆盖170+场景，集成钉钉与淘宝模板，可快速生成电商文案与营销方案，支持图文混排内容创作，在电商文案领域表现较为突出，但生成内容偏向标准化，个性化不足，且强依赖阿里系数据（如淘宝商品库），跨平台适配性受限。另外通义千问还集合了多种模型，如PPT功能，可以根据主题理出纲要、一键生成PPT，整体来看，PPT生成较为完整，并支持在内容中直接一键修改导图，但分类样式和风格较为局限；阅读助手功能可以AI速读论文、图书等超长文档；通义听悟，可以进行会议纪要、语音转文字等，支持中文、日语、粤语、中英文混说等，算是AI实时会议纪要的神器。

Kimi由月之暗面开发，专注长文本处理，Kimi凭借支持20万字上下文分析，在小说续写与学术论文综述中表现不错。但是，超长文本处理耗时较长，如处理10万字文档需15分钟以上，且交互方式单一，和通义比缺乏多模态扩展能力。

豆包由字节跳动开发，以日活千万级用户量领跑，用户体验较好，聚合功能较多，包括图像生成、写作、搜索、阅读、编程、PPT、翻译、音乐生成、视频生成甚至语音通话等。在内容创作方面擅长生成短视频脚本、热点梗图配文等短平快内容，但复杂逻辑文本生成能力较弱。

智谱清言由清华大学KEG实验室与智谱AI联合研发，新一代Agent产品“AutoGLM 沉思”非常强悍，尤其是浏览网页和自动操作方面，可以直接像人类一样浏览知乎、小红书、公众号、京东等优质却不对外开放API的信源，同时基于背后基座模型的多模态理解能力，让这些网页上的图文信息被充分利用。在写作方面，智谱清言AutoGLM沉思能探究开放式问题并根据结果执行操作，能够模拟人类”深度研究”的过程，从数据检索、分析到生成报告。和其他大模型不同的是，AutoGLM沉思叠加了AutoGLM操作电脑浏览器的环境交互能力，也是第一个C端可以使用的拥有强反思能力的Agent产品。

但尽管逻辑非常成熟，但实际使用过程中，AutoGLM沉思仍然短板明显，仍偏向于罗列要点层面。

文心一言由百度开发，依托百度搜索引擎数据优势，在中文语境理解与SEO优化建议生成中表现不错，响应速度比较快。目前文心一言有文心X1（深度思考）、文心4.5、文心4.0Turbo、文心3.5几个版本，可以支撑创意写作、阅读分析、智慧绘图等需求，在具体写作方面，有深度写作、改写、扩写、仿写、润色、缩写、续写等功能，细分比较多。在具体创作方面，文心X1会有思考和行动过程，产出内容中规中矩，幻觉问题同样较为突出。

由于国外AI大模型访问限制，一般用户可能难以访问，但综合而言，写代码优先Claude，创意内容可以优先选可尝试ChatGPT、Grok，数据处理分析优先智谱清言，会议纪要优先通义听悟，长文本处理推荐Kimi，企业级应用侧重DeepSeek和通义千问，日常应用豆包就可以满足需求。

至于PPT版块，当前绝大多数AI生成的PPT都比较鸡肋，乍一看很顺畅，但无法生成精细的内容，都是自动化套版，后期需要大量的手工调整。

事实上，除了写代码，AI写作仍停留中低层面，因为AI本质是概率组词，而非思考。

长稿件性能比拼

大模型谁强谁弱

尽管每个大模型侧重点和优势不尽相同，但目前功能布局已经大差不差。为进一步测试各平台稿件创作能力，我们以同样的题目，在各平台进行结果呈现，可以更直观的了解各大模型的特点。

最近，AI在医疗领域的幻觉问题较为突出，我们以AI医疗创作为命题，以相对标准的提问方式对各模型进行提问。以下为提问问题：

“你是一个医疗行业的深度内容作者，2025年3月26日晚，上海莱士血液制品股份有限公司发布公告，宣布公司以42亿元的对价，收购南岳生物制药有限公司100%股权。针对这一事件为由头，深度分析此次收购的原因、对于上海莱士及国内血制品赛道的影响。
具体要求：
①需侧重具体数据分析，文中所有的数据均真实有效
②选取以往至少1个血制品领域的并购案例，并分析其对行业产生的影响
③尽可能原创，不允许大段复制现有资料
④稿件需要至少3个大部分，字数要求6000字以上。”

对于内容创作者来说，AI能否对于工作提效很关键，但从专业角度来说，AI生成复杂稿件可用性、稿件内容准确性、表达逻辑等是验证AI创作实际应用可落地的必要基础。根据同样的问题，各AI大模型都给出了答案。（使用次数限制等不在对比范围，仅呈现回答内容）

首先是ChatGPT，ChatGPT回答该问题仅仅用时46秒，回答稿件整体篇幅为4700字，基础逻辑较为顺畅，但整体内容以罗列要点为主，再说稿件内容准确度，尽管开启了搜索和推理功能，但该篇稿件内容所用到的数据绝大部分是推理得出，幻觉现象较为严重，虚构内容频繁出现。

ChatGPT

如“据《2023中国血制品市场年度报告》显示，中国血液制品市场规模在近五年内以年均12%～15%的速度增长，市场总值已突破300亿元人民币”、“并购后，上海莱士将整合双方在全国范围内的销售网络和供货渠道，预计市场占有率有望提升至35%以上”均为虚构，其中案例关键信息“2011年西班牙企业Grifols斥资约31亿美元完成对美国Talecris生物制药公司的并购”中，实际收购金额为34亿美元，第二部分中所有数据均为虚构。

接下来是Claude，我们采用的是Claude 3.7 Sonnet模式，整体用时在3分钟以内。从呈现上讲，Claude 3.7 Sonnet是我认为写这篇稿子的最强输出，正片稿件文本输出达11000字，整体呈现条理清晰，并自动辅以表格呈现支撑观点。

这篇类似报告的深度分析文章详细探讨了上海莱士收购南岳生物的战略意义和行业影响。从行业布局到交易双方近五年营收利润情况，从国内血制品行业格局到全球血制品行业格局，从交易整合风险到对上下游产业链影响，事无巨细，一眼看去确实惊艳。

Claude

但这篇稿件准确度是硬伤，尽管文中表格非常多，数据呈现非常全面，但具体数据均为虚构，尤其是各企业营收、净利润及毛利等情况。但其相对国际化的视野是值得肯定的，如其对比了血制品国际巨头CSL Behring的营收情况，尽管两个对比对象营收数据都是错的，但还是提供了一个相对可以深入的点。（CSL Behring2024年营收为106亿澳元，华兰生物2024年营收为43.79亿人民币。）

在文章中这样的案例非常多，对于作者来说，Claude确实提供了比较多思路，其万字长文能力也确实出色。

然后是Grok，Grok测试的是DeepSearch+Think模式，整体用时也在3分钟以内，生成内容4300多字。Grok采取的方式是先了解收购背景、优化搜索、寻找官方信息、分析市场趋势、评估并购影响，然后才是规划文章结构、整理数据、完善你文章内容。这个逻辑链条非常准确，整体内容从分析并购原因、并购对于上海莱士及国内血制品市场的影响及过往并购案例分析展开。

当然，硬伤还是数据虚构，尽管Grok生成的稿件中数据呈现没有那么多，但是涉及到具体企业营收部分还是完全错误。

Grok

值得一提的是，Grok在文中提供了完全准确的信源，甚至提供了准确的行业报告下载链接，这一点是其他大模型没有的，Grok非常注重搜索环节，这可能和Grok背靠马斯克X平台有关。

接下来是Gemini，此次测试，我首先采用的是Gemini称之为处理复杂任务效果最好的2.5 Pro (experimental)版本。但Gemini2.5Pro知识更新周期仅截止到2023年年初，所生成内容不具备参考性。

因此，我采用的是Gemini Deep Research版本，Gemini Deep Research整体搜索网站多达254个，用时长达20分钟，但Gemini Deep Research整体研究能力超级强，是我认为最符合深度内容作者内容生产逻辑的大模型。Gemini Deep Research不仅对交易细节进行了完整的分析，还找到了上海莱士和南岳生物过去几年的财务报告，并根据财务报告对其营收、利润进行了分析。

在具体内容方面，Gemini Deep Research稿件长度为5700字，内容包括并购背景、交易双方财务表现、收购背后逻辑、对行业影响等，尽管数据截止到去年三季度，但其数据准确度极其优秀，所有内容均有精确信源。

Gemini

可以说，Gemini Deep Research是最给我惊喜的一个大模型，不仅所有内容都基于公开报道，其分析也相对有条理，美中不足的是生成内容更像是研究报告。

接下来我们回到国内，首先是DeepSeek，DeepSeekR1+联网搜索模式下，整体内容生成为1分钟左右，尽管DeepSeek在稿件结尾说明“全文约6200字”，但实际上全文仅有2200字。从内容上看，DeepSeek延续了起标题的“硬实力”，内容三个部分分别拟标题为“收购动因：资源稀缺性、战略协同与行业竞争格局的倒逼”、“对上海莱士的影响：短期增益与长期风险并存”、“对国内血制品行业的影响：集中度提升与竞争范式转变”、“历史镜鉴：从郑州莱士到南岳生物的商誉风险警示”、“结语：血制品行业的‘资源为王’与‘技术制胜’双轨战”，充满行业里比较明显的“AI味儿”。

DeepSeek

由于同步开启了联网搜索，DeepSeek的幻觉基本上进行了规避，但整体偏向于内容梳理，缺乏核心观点。为了同步对比，我们同样测试了DeepSeekR1版本，从篇幅方面，DeepSeekR1仅仅用1200字进行了内容归纳，并“指导”我们把每个章节扩展至约2000字，以达成6000字的篇幅。

整体而言，DeepSeek这次的输出内容，明显不能满足长篇稿件要求。

接下来是通义千问，通义千问深度思考模式成稿篇幅为3000字，亮点在于行业趋势解读提出了头部企业扩张路径的相关分析，参考信源共计9个，整体内容相对而言较为局限。

通义千问

以长文本见长的Kimi反而在这个稿件中呈现比较普通，联网+长思考（k1.5）模式下，全文仅有1700字，整体内容呈现也以归纳为主，偏向分析，与深度稿件相比仍存在较大差距。

Kimi

豆包同样问题生成回答为2700字，和DeepSeek、通义千问相比，深度思考模式下豆包内容中植入了表格，同时运用了较多的数据，但幻觉问题较为严重，虚构数据、政策非常频繁。和DeepSeek相比，豆包同样在“秀文字”方面能力突出，尤其标题堆砌词藻现象明显。

豆包

智谱清言测试的是AutoGLM沉思版本，整体用时超过半小时，实操发现，AutoGLM沉思版本每个问题点都需要搜索大量网页并进行分析，单个小点问题约用时3分钟左右，以至于整个回答耗时非常久。文章篇幅为3300字，逻辑较为顺畅，准确度方面非常优秀，基本上数据都有明确信源，但短板也比较明显，由于参考了大量文献及公开资料，AutoGLM沉思更偏向于信息罗列和数据引用，分析内容较为缺乏。

智谱清言

值得一提的是，AutoGLM沉思在思考的同时，自动在浏览器中打开了相关网页，甚至自动找到财报的PDF版本，并在分析完毕标注“本轮任务”已结束，这一点是其他大模型都没有的，相较于放信源链接，自动打开浏览器、自动搜索让我看到了AI的另一个版本。

对于文心一言，我们测试是文心4.0Turbo同时开启深度思考（X1）和联网搜索的版本，整体文章约3000字，整体文章逻辑较为清晰，收购动因、历史行业并购案和市场影响分析都较为全面，主要的问题是列点提纲式表述，很难称之为完整文章。但由于启动了联网搜索，文心4.0Turbo的信息准确度非常高。背靠百度，文心一言信源分类比较丰富，各类财经网站、百家号、甚至微信公众号都在借鉴范围之内，这一点值得肯定。

文心一言

基于以上结果，我们对十大AI模型进行了横向对比，当然，每个大模型擅长领域或方向可能不尽相同，本文仅以相同中文问题如实呈现各模型回答情况，仅供参考。

（评分以实际使用体验为准，仅供参考）

就生成速度而言，智谱清言AutoGLM沉思用时超过半小时，是本次测试中生成速度最慢的，Gemini Deep Research次之，用时20分钟，其他大模型均较为迅速，基本上在5分钟以内即可回答完毕。

在稿件逻辑方面，各模型整体稿件逻辑都较为顺畅，没有明显的逻辑不通情况，这表明当前大模型在深度稿件逻辑梳理方面已经较为出色。

在稿件准确度方面，整体而言同时开启联网搜索和深度思考（推理）模式下，大部分大模型幻觉现象仍未减少，如ChatGPT、Claude、通义千问、Kimi、豆包。但国外Gemini Deep Research、国内智谱清言AutoGLM沉思稿件准确度优势突出。

测试结果表明，当前无一模型能够100%满足深度稿件生产所需的准确性与原创性标准，但部分模型在不同维度已展现出比较强的能力。

给人印象比较深的是Claude 3.7 Sonnet超有逻辑等的万字长文加表格呈现，grok DeepSearch+Think模式下完整的思考逻辑链条和提供完全准确且可供下载的报告链接，Gemini Deep Research的类学术内容产出及超级精准的数据呈现。

当然，也有国内大模型也有出色之处，如DeepSeek、豆包等在中文文字表达方面更有创意，智谱清言和文心一言在数据方面相对较为严谨，智谱清言AutoGLM沉思甚至可以自行在浏览器搜索内容让人印象深刻。

国外VS国内

长文本内容AI辅助的几点归纳

国内外大模型之争已经走入深水区，不同大模型的侧重点和擅长领域都不尽相同。篇幅原因，我们很难具象呈现每个大模型的特色及真正擅长的领域，但尽管如此，通过相同的题目，至少可以从这个冰山一角看过去，检验各大模型在相对篇幅较长，更偏重深度、分析的稿件中的表现。

整体来看，国内外主流AI模型还是有差异的，具体有以下几点：

①内容生成风格方面，国内AI更具中文优势

尽管几乎所有大模型都支持中文，但其质量和有效性可能因底层模型的训练数据和特定的语言处理能力而异，许多国际LLM的主要训练数据都以英语为中心，在处理中文过程中部分工具依赖于翻译，可能无法捕捉到中文的所有细微差别。但国内工具由于原生设计，可以访问大量的中国互联网数据，包括来自微信和微博等社交媒体平台的内容、来自阿里巴巴和京东等电子商务平台的数据、来自百度的搜索数据以及各平台新闻。因此在中文的理解和运用上更具有优势，甚至会文采炫技”“标题堆砌”现象，但也更容易产生形式大于内容的问题。

在内容风格方面，国外AI大模型受西方沟通规范影响，通常倾向于清晰、简洁和更直接的表述。国内大模型的内容生成风格更贴合中国的写作习惯，在某些情况下更强调不同的修辞结构、正式程度和间接性。

②数据引用各不相同，各平台均有侧重

直接点说，大部分大模型都“夹带私货”，Grok背靠X，Geminni信源多为谷歌，通义千问之于阿里、豆包背靠抖音，文心一言背靠百度等等，因此在实际过程中，对于信源的参考及植入，也会更倾向于自身平台，这一点是需要用户进行识别和甄选的。

国际与国内AI写作助手的主要区别（仅供参考）

单纯就本次测试而言，个人认为尽管语言层面不占优势，但国外大模型在命令理解能力、逻辑产出等方面仍可圈可点。

对于目标是出海甚至面向全球的国内AI来说，能预见这段路可能比想象的要长。当然，一篇稿件很难评价出谁优势更大，但就长文本辅助产出来说，希望能够给到大家一些参考或启发。

对于内容创作者而言，AI是得力助手，但不是终极答案，真正的创作仍需人类判断与思维参与。

在AI重构内容产业格局的今天，我们不仅要关注“写得快不快”，更应思考“写得准不准、深不深”。最后，是部分写作场景的大模型选择建议，仅供参考：

来源：数据猿