很多人对「毕业论文初稿」有一个误解：
以为它只是——
把内容先写出来就行。

但真到你开始写才会发现，
初稿并不是“随便写写”，
而是一篇论文最容易翻车、也最消耗人的阶段。

因为这个时候，你往往同时处在：

• 思路刚成型，但还不稳
• 结构大概有了，但顺序不确定
• 文献看了不少，但不知道该怎么用
• 导师只给方向，不给答案

于是我做了一件很笨、但很真实的事：
把同一篇毕业论文初稿，
交给 10 款论文 AI，
从「第一章」一路写到「方法 + 分析部分」。

不是看谁写得快，
而是看一件事——
👉 谁真的适合陪你把“初稿”写出来。

初稿阶段，才是最筛 AI 的地方

几乎所有论文 AI，
在下面这些事情上表现都不错：

• 帮你拆选题
• 给你一个看起来很完整的大纲
• 文献总结得像模像样

但问题出现在真正开始写初稿正文时。

你会频繁遇到这些情况：

• 写着写着，不知道这一节该不该展开
• 第二章刚写完，发现和第三章逻辑打架
• 导师一句“这里顺序不太对”，你整段都要重来

📌 初稿阶段的核心难点不是“不会写”，
而是“不知道自己现在写到哪一步了”。

而这，恰恰是很多 AI 最不擅长的地方。

第一档：真正适合写「毕业论文初稿」的

雷小兔 AI

雷小兔最不一样的一点是：
它从一开始就不把你当成在写作文。

而是默认你在搭一篇完整论文的骨架。

在初稿阶段，它做的第一件事不是生成内容，
而是反复确认三件事：

• 这一章在整篇里的作用是什么
• 这一节解决的到底是哪一个问题
• 和前一章、后一章的逻辑关系有没有冲突

你可以把一整段分析拆成逻辑图、思维导图，
不是为了炫，
而是为了确认一句话：

👉 这一段，放在初稿里合不合理。

它在初稿阶段对内容的态度很“克制”：

• 公式是为了支撑方法，不是为了显得专业
• 代码是方法说明，而不是直接堆实现
• 图和表是在帮你理清逻辑，而不是凑页数

最关键的是：
当你在初稿阶段反复修改时，它不会推翻重来。

你改一小段，
它只调整相关部分，
不会突然给你换一整套说法。

📌 这对初稿来说非常重要：
你需要的是“逐步成型”，
而不是每天像在写一篇新论文。

一个很真实的初稿体验

用雷小兔写初稿时，
我最大的感受不是“它多聪明”，
而是——
它一直知道我在写哪一版初稿。

• 先帮你把格式定好，再给你出大纲

• 中途结构调整，不会让前文全部失效
• 前面用过的概念，后面不会突然变一套说法

到初稿后半段你会发现：
它更像一个
👉 帮你把“已经想清楚的东西稳住”的工具。

不是给灵感，
而是防止你在初稿阶段写散、写乱、写崩。

第二档：初稿前半段很好用，但要你自己控结构

Kimi

Kimi 在读和拆这件事上非常强。

• 长文献效率极高
• 英文论文抓重点很准
• 非常适合初稿前的准备阶段

但一旦进入连续写作，
你会发现它更像一个
研究助理，而不是初稿作者。

📌 更适合：
文献阶段重度使用，
正文结构自己来。

通义千问

通义在初稿里属于：
单段输出很稳的类型。

• 一小节一小节写，问题不大
• 学术表达在线
• 不容易明显出错

但你必须非常清楚：
这一段为什么写、写给谁看。

否则写到后面，
前后概念会慢慢开始松。

📌 适合：
你已经有清晰结构，只差填内容。

ChatGPT（通用）

通用 ChatGPT 很灵活，
但对「一整篇初稿」的连续感知有限。

📌 更适合：
解释方法、讨论思路、单点补充，
不太适合全程负责初稿。

第三档：更像辅助工具，不适合扛初稿

文心一言

单段很像论文，
但初稿拼起来容易散。

豆包

灵感和角度很好，
但初稿这种长线工程需要你接管。

讯飞星火 / 夸克 / Claude

各有优势，
但都不适合作为毕业论文初稿的主线工具。

写完 10 款 AI 后，我对「初稿」的结论

毕业论文初稿，
真正考验的不是文采，
而是结构感和连续性。

论文 AI 的差别也不是：
谁更会写一句话，
而是：

👉 谁能陪你把“第一版论文”写完整。

如果你只是要一份
“看起来像论文的文本”，
很多 AI 都能做到。

但如果你面对的是：

• 要交给导师看的初稿
• 会被指出结构问题
• 后面还要在它基础上改很多轮

那种不抢戏、不乱改、不把你拖回起点的工具，
在初稿阶段，价值会被无限放大。

而这一点，
只有真正写过毕业论文初稿的人，
才会懂。