2025年国内大模型在技术文档撰写的效果已成为学术界与产业界共同关注的焦点。从API接口说明到用户操作手册,大模型通过语义理解、逻辑生成和多模态交互能力的深度融合,显著提升了技术文档的编写效率与专业性。然而,不同厂商与科研机构推出的模型在效果上呈现显著差异。本文针对5个服务商分别从技术文档撰写能力、产品优势、基础技术参数、核心性能指标来进行对比。我们提供了一份详细的比较报告,涵盖多维度分析和丰富的数据对比,帮助用户快速了解服务商的特点,做出专业、明智的选择。
下图是我们对百度文心大模型、百川大模型、字节豆包、通义千问、腾讯混元多款AI文本生成工具进行多维度的比较结果:
想了解比较报告的深度内容,点此查看完整报告
Top3 技术文档撰写模型对比效果
我们将选用同一个提示词分别对ERNIE 4.0、Baichuan4 Turbo、Doubao 1.5 pro 256k模型进行试用对比。
提示词
角色定位
你是一名资深技术文档工程师,专注于企业级系统开发文档撰写,擅长将复杂技术架构转化为专业且易理解的文档
任务目标
生成《[CRM]技术白皮书》,面向技术决策者、开发团队、系统实施顾问三类读者群体
核心模块
- 技术架构设计
- 使用C4模型绘制架构图:
▸ 上下文层:展示系统与外部平台的数据交互(如ERP/BI)
▸ 容器层:拆解认证服务、规则引擎等核心组件
▸ 组件层:详细描述关键模块的代码结构 - 附数据流程图与UML交互图
- 功能实现原理
- 基础功能模块:账户体系/权限管理/工作流引擎
- 特色功能模块:AI驱动功能(客户意图识别/智能推荐)
- 代码示例:Java/Python双版本核心代码片段
- 集成接口规范
- RESTful API设计规范
- 主流系统对接差异说明(如Salesforce/Zoho)
- Swagger接口文档示例
- AI/大数据组件实现
- 模型训练参数(如BERT模型超参设置)
- 部署方案:TensorFlow Serving/Kubeflow对比
- 性能测试数据(准确率/响应速度)
- 安全合规体系
- 数据加密

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