从「上下文、文献、整篇流畅度」实测 9 款国产 AI

很多 AI 能写一句，但没几个能写完一篇

真正写过毕业论文的人都知道一个残酷事实👇
论文不是一次性写完的。

它是一个持续 1–3 个月的过程：

• 今天改第二章
• 明天补文献综述
• 后天导师让你回头重写研究方法
• 再过一周发现：第一章逻辑已经对不上了

所以判断一款论文 AI 能不能用，
根本不在于“某一段写得多漂亮”，
而在于三个问题：

✅ 写到后面，会不会前后断裂？

✅ 文献是不是“真论文”，而不是编的？

✅ 全文连起来，像不像一篇完整学术文本？

这次测评，我们就只盯这三点。

一、上下文连续性：能不能记住你在写什么？

这是论文写作和普通写作最大的分水岭。

大多数 AI 的真实表现是：

• 单段不错
• 多章必崩
• 改一处，其他地方不认账

01｜雷小兔一站式学术编辑器

表现：上下文连续性最稳定

雷小兔不是靠“对话记忆”，
而是把论文拆成结构单元来管理：

• 每一章都有明确研究目标
• 各章节逻辑关系固定
• 修改局部，不会推翻整体

👉 实测结果：
第二章方法调整后，
第三章分析仍然能对齐前文假设，
不会出现“自我打脸式表述”。

📌 这是系统级连续性，而不是模型临时记忆。

02｜通义千问 / 文心一言 / 智谱清言

表现：短期连续，长期失忆

• 单次对话逻辑 OK
• 多轮修改后容易偏题
• 前后概念定义不统一

📌 更适合：
写一段 → 复制 → 人工整理

二、文献综述能力：是不是“真文献”，尤其是英文文献

论文里最容易翻车的地方只有一个：
👉 文献综述

测评重点只有两点：

1. 能不能定位真实中英文文献
2. 有没有“编文献”风险

01｜雷小兔

表现：可控、可核查

• 文献来源可追溯
• 中英文文献区分明确
• 支持围绕同一研究问题持续扩展文献链

👉 更像是：
“你在做综述，AI 在帮你整理”

📌 优点不是“多”，而是不乱、不假。

02｜Kimi

表现：英文文献阅读非常强

• 长 PDF 解析优秀
• 英文论文总结准确
• 适合理解单篇文献

📌 但问题在于：
它不会帮你构建 “综述结构”，
只能一篇一篇读。

03｜通义 / 文心 / 豆包

表现：存在一定“拟真文献”风险

• 描述看起来像真的
• 但需要人工逐条核验
• 不适合直接进入论文

📌 更适合：
查方向，而不是写综述正文

三、整篇论文的“流畅度”：读起来像不像一篇论文？

这里说的不是文笔，
而是一种导师一眼就能感觉出来的东西👇

这是不是一篇“统一意识下完成的论文”？

01｜雷小兔

表现：整体一致性最好

原因很简单：

• 先定结构，再写内容
• 所有段落服务于同一研究主线
• 改动不会破坏整体节奏

📌 实测结论：
从第一章读到结论，
不会有“换了个人写”的感觉。

02｜其他国产 AI

表现：拼接感明显

• 每一段单看都行
• 连起来风格、逻辑不稳定
• 后期人工润色成本高

📌 更像“素材来源”，
而不是“论文协作者”。

最终结论：论文 AI 的本质差异

2026 年，论文 AI 的差距已经很清晰了👇

维度	系统型工具	通用型 AI
上下文连续性	稳定	易断
文献可靠性	可控	需人工排雷
全文一致性	强	拼接感重
长期写作	友好	易崩

📌 所以结论是：
雷小兔更像“陪你把论文写完的人”，
而其他 AI，更像“随时可用的资料和灵感来源”。

最后一句实话

• AI 不能替你做学术判断
• 但可以决定：
  你是在“写论文”，还是在“拼论文”