国内外6大AI助手对比:小说写作的最强模型居然是这个?

一、测评初衷:为什么我开始研究这些写作AI?

写小说这些年,越来越觉得,有时候比写不好更难受的,是根本写不动。你脑子空空,眼看着更新要断,又偏偏抓不到一个可用的点子。这时候,一个好用的AI助手,真的能救命。

不过,市面上AI写作工具那么多,说得天花乱坠的也不少,但真能帮上忙的,有几个?特别是写网文的,我们那一套“爽点+设定+节奏”的逻辑,不是谁都能懂的。

所以我干脆做了次测试,选了6个国内外现在热度挺高的AI写作工具,从网文角度去试了试,看看谁是真本事,谁只是来“打酱油”的。

二、这次我测试了哪些工具?

工具的名字你可能都听过:

  • 笔灵AI

  • ChatGPT

  • DeepSeek

  • 文心一言

  • Claude

  • 腾讯元宝

这几个,国内国外的都有,功能差异挺大,后面我会一一说清楚。

三、评测方法:我到底是怎么测的?

我定了5个维度来评判这些工具的表现:

1、网文风格掌握程度(写不写得出那种“爽感”?)

2、角色设定与剧情推动能力(有没有节奏、有冲突?)

3、辅助写作工具是否丰富(有设定模板、能拆书吗?)

4、上手难度与操作体验

5、能不能对接国内平台生态(比如起点、番茄、豆瓣阅读这些)

测试的方式也很实用:直接让它们写玄幻、言情的开头,用统一的人设设定出小说大纲、补设定、续写剧情,看生成质量和速度。不是拿数据“空谈”,而是我真写过、真试过。

四、实测反馈:每个工具表现如何?

1. 笔灵:目前最像“懂网文”的搭子

第一次用是因为朋友分享了“拆书”功能,一看有点意思。结果真的用了以后,发现它在网文方向几乎是对口的:

  • 生成器支持上百项设定输入,我试了一个“重生古早女主”设定,不到3分钟出一段剧情,不仅有背景,还有主角和配角的冲突,居然还挺有戏剧张力。

  • 小说拆书功能让我惊到了,我把《全能大佬她只想咸鱼》上传进去,它直接提炼出人设模板、情节钩子、剧情节奏点,甚至还有“读者爽点统计”这种东西。就……像有人帮你总结了这本小说为什么能火。

  • 写作工具都围绕小说展开,什么设定表、大纲板块、灵感片段,全都有,感觉是为小说写手量身定制的。

适合谁?新人上手极快、半成品构思者、走商业套路的作者都挺适合。

工具传送门:https://ibiling.cn/novel-workbench?from=zhnovel03613

建议复制到电脑端打开体验更佳!

2. ChatGPT:思路通畅,但离网文还有点远

通用能力是真的强,无论逻辑、语言组织,ChatGPT4o还是比较稳的,唯一美中不足的一点就是普通人实在用不起,一个是需要魔法,另一个是4o也不便宜,大多数人写个小说肯定还是想赚钱的,哪舍得先投入这么大的成本啊。

  • GPT4o对于节奏的把控还是非常不错的,语言风格也算是这5个工具中最出彩的了,但是每句字数都比较短,翻梗太多缺少细节刻画。

  • 而且没有预设模板,需要自己手动输入提示词写。

不过要是你写硬科幻、推理设定,它的世界观构建能力反倒是一大优势。

需要魔法,这里我就不多说啦,懂得都懂~

3. DeepSeek:技术挺强,但小说感缺失

DeepSeek中文能力不差,模仿写作风格也可以,但你让它写故事,它就显得有点迷。

  • 没有结构化的设定模板

  • 提示词要非常精确,不然容易“跑题”

  • 永远割舍不掉它的“外星生物”设定和“量子力学”,我写个霸总追妻这么大众的设定都能给我生成外星生物

适合那种愿意花时间调教提示词、自己主导生成方向的作者,尤其是技术宅。

4. 文心一言:作文体写得顺,但缺故事感

你让它写场景、写情感,它能写,但总像高考语文答题卡上的那种文风。

  • 缺少小说专属模块

  • 设定和人物描写不够立体

  • 虽然给的设定是霸总追妻也比较套路的设定了,但是写的内容读起来就是平平无奇不够出彩

可以拿来辅助做设定归纳或者当素材池,但不建议纯靠它写正文

5. 腾讯元宝:基础有了,但还不够用

元宝现在还在内测,我试用版看到它有几个模块:

  • 场景生成

  • 快速续写

  • 简单的大纲输出

说实话,还挺像“笔灵的早期版”。目前来看,适合刚起步阶段练手用,但不太适合正式项目。

五、简单对比表

(注:✅越多代表表现越强)

六、不同类型作者推荐什么?

  • 完全新手 / 想试试写网文的人 → 直接用笔灵。功能都整合好了,不用学提示词也能写。

  • 构思很强但写得慢 / 卡顿型作者 → ChatGPT + 自建素材库,效率比纯手写高不少。

  • 世界观大、结构复杂的作者 → Claude+笔灵搭配用,Claude出结构,笔灵补细节。

七、最后说几句

写小说,有时候真的挺像一个人的战斗。灵感来来去去,状态好坏不定。但这几年用AI写作工具的经历告诉我,不是所有事都得自己扛着。

当然,AI不会替你写出共鸣感和情绪张力,但它能省下很多机械劳动。起码,你不会因为“写不出来”而干坐半天。

我现在写文,大部分用的是笔灵 + ChatGPT。一个负责搭骨架,一个帮我填血肉。

如果你也写小说,建议你试试这些工具,找到适合你的搭子,写起来真的会顺很多。

就这样吧,说不出什么“深刻的结语”,写得好不好,写得累不累,可能只有你自己知道。反正,我们还在写,这就够了。

欢迎体验AI1.0 1 ------------ 运行本软件需要JRE(java运行时)1.5.0_08以上版本。 运行方法:在program目录下,右键点击AI10.jar,选打开方式为“java platform standard edition binary”即可。 2 ------------ 界面介绍: 界面左侧是一个树(load数据后显示树结构),右侧上方是您在树上点选的节点的信息的显示与编辑区,右侧中间是命令的输入区,右侧下方是输出区。 您会发现界面上有很多按钮,其实他们都是我调试程序用的,您只需了解几个按钮即可。 File菜单的“Set default dir”是设置选择载入、导出文件的默认目录, “save as”是将树保存为文件,“load”则是将文件中保存的树装入到程序中来(会覆盖原有树的呦~~,记得先save)。 Script菜单的“save script as”是将命令区的内容存入文件,“load script”是将文件读入命令区(覆盖原有的命令)。 右侧中部的“Execute”按钮可以执行命令区的命令,可以用鼠标选择一部分命令为高亮,而只执行选择的命令。 ***注意***需要人工将右下的输出区的滚动条滚到最下!(作者在此道歉了,但作者毕竟是技艺不精啊……) 右侧中部的“CLO”是清除输出区的按钮,“—”则是在输出区加横线的按钮。 3 ------------ 功能介绍: ***注意***使用前需LOAD目录import_me下的template.dat。(或LOAD您以前保存的树,但要确认模板的存在。) 之后就可以运行各种命令了。 但是命令是有限的。 ***注意***从那张源代码截图可看出本软件支持的命令…… 还有就是import_me目录下的developing.txt是我开发时积累的命令脚本,家可以导入玩一玩。 4 ------------ 欢迎批评与建议。 作者:cmpltrtok 电邮:cmpltrtok@sina.com 5 ------------ 命令列表: 作者还是不放心,把命令列表一下: 删除分类……。 删除……属于……。 ……是一种……不是一种……。 ……是一种……。 ……是一个……不是一个……。 ……是一个……。 ……是一种……(吗)? ……是一个……(吗)? ……是什么? ……是……吗?
<think>好的,我现在需要帮用户找到适合长文本生成的先进AI模型。首先,用户提到的引用里有关于Sora模型的信息,但Sora主要是生成视频的,可能不太相关。不过用户还提到了引用4中的预训练模型,比如GPT-4、Claude和PaLM 2,这些应该是更相关的。 接下来,我需要确认这些模型是否真的适合长文本生成。GPT-4确实以生成长文本著称,支持32k上下文窗口,适合连贯的长篇内容。Claude的100k token上下文窗口也很适合处理长文档,比如法律或技术文件。PaLM 2在处理多语言长文本方面有优势,可能适合跨语言的应用。 然后,用户可能需要了解这些模型的特点和适用场景。需要分点说明,结构清晰。比如GPT-4适合创意写作,Claude适合专业文档,PaLM 2适合多语言任务。此外,还要考虑优化策略,比如分块生成和记忆机制,这些在引用2中提到的优化方法可能有帮助。 还要注意用户可能的应用场景,比如小说创作、报告生成或者多语言内容,所以需要针对不同场景推荐合适的模型。另外,引用3提到了LLM模型的学习资料,可能用户对进一步学习资源感兴趣,可以附上相关资料链接。 最后,生成相关问题,帮助用户深入探讨,比如评估指标、优化方法或定制化训练。这样用户可以根据需要进一步研究。</think>在长文本生成领域,以下先进AI模型表现尤为突出: ### 一、主流长文本生成模型推荐 1. **GPT-4 (OpenAI)** - 支持32k tokens上下文窗口,能生成数万字连贯文本 - 特点:保持主题一致性,适合小说创作、技术文档编等场景 - 示例:$生成长度=min(预设长度, 32k tokens)$[^4] 2. **Claude 2/3 (Anthropic)** - 提供100k tokens上下文窗口,处理整本书籍或长篇报告 - 应用场景:法律文件解析、学术论文辅助写作 - 技术原理:$$Attention_{modified} = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}} + M)$$,其中$M$为记忆增强矩阵[^2] 3. **PaLM 2 (Google)** - 多语言长文本生成能力突出,支持100+语言 - 优势:跨语言知识迁移,适合国际商务文件生成 ### 二、关键性能优化策略 1. **分块生成技术**:通过递归式内容生成,突破单次生成长度限制 ```python def chunk_generation(prompt, max_length=10000): chunks = [] while len(chunks)*max_length < target_length: chunk = model.generate(prompt, max_length=max_length) chunks.append(chunk) prompt = chunk[-1000:] # 保持上下文连贯 return "".join(chunks) ``` 2. **记忆增强机制**:采用外部知识库增强长期记忆 ### 三、应用场景匹配建议 | 场景类型 | 推荐模型 | 技术特性 | |----------------|---------------|--------------------------| | 创意写作 | GPT-4 | 高创造力输出 | | 专业文档 | Claude系列 | 精准指令跟随 | | 多语言内容 | PaLM 2 | 跨语言一致性 |
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