很多人对「毕业论文初稿」有个误区，觉得就是先把内容堆出来就行。

但真正写起来你才会发现：初稿根本不是“随便写写”，它其实是最容易翻车、也最折磨人的阶段。

因为这个阶段往往同时具备以下要素：

- 有点思路，但还不清晰

- 结构有个大概，顺序却老犹豫

- 文献读了一堆，不知道咋用

- 导师只给方向，不给具体答案

于是我干了一件挺笨但特别实在的事——把同一篇论文初稿，扔给10款论文AI，从第一章开始，一直写到方法和分析部分。

不是为了比谁写得快，而是看一件事：

到底谁，能真的陪你搞定这篇“初稿”？

初稿阶段，才是最考验AI实力的地方

多数论文AI在这些方面做得都不错：

- 帮你拆选题

- 给一个看起来很完整的大纲

- 文献总结得头头是道

但问题都出在真正开始写正文的时候：

- 写一半突然不确定这一节要不要展开

- 第二章刚写完，发现和第三章逻辑冲突

- 导师说“这里顺序不太对”，整段重写

初稿最难的不是“写不出来”，而是——“写到哪一步了？我这样写行不行？”

而这一点，恰恰是很多AI最薄弱的地方。

第一档：真正能陪你写「初稿」的AI

雷小兔

它最不一样的是：不把你当成在写作文，而是默认你在搭建一篇论文的完整框架。

初稿阶段，它第一件事不是猛生成内容，而是反复跟你确认：

- 这一章在全文是干嘛的？

- 这一节到底解决什么问题？

- 前后章节逻辑通不通？

它甚至能帮你把一段分析拆成逻辑图或者思维导图——不是为了好看，是为了帮你判断：

这一段放在初稿里，到底合不合理？

它对内容非常“克制”：

- 公式是为了支撑方法，不是装专业

- 代码是解释方法，不是堆实现

- 图表是理清逻辑，不是凑字数

最关键是：初稿反复修改时，它不会轻易推翻重来。

你改一小段，它就调相关部分，不会突然换一套说法——这一点对初稿太重要了。你需要的是“慢慢成型”，而不是每天都在写新论文。

实际用它写初稿，我最深的感受不是“它多聪明”，而是：

它一直知道我在写的是哪一版。

- 先定格式，再出大纲

- 中途调整结构，前面内容不会崩

- 前面出现的概念，后面不会突然换说法

写到后半段你会发现：它更像一个帮你把“想清楚的东西稳稳落地”的工具。

不是给灵感的，而是防止你写散、写乱、写崩溃的。

第二档：初稿前半段好用，但结构要自己控

Kimi

- 读和拆资料超强

- 处理长文献效率高

- 抓英文论文重点很准

适合写初稿前的准备阶段，但进入连续写作时，它更像个研究助理，而不是能扛初稿的作者。

适合：文献阶段用它，正文结构自己把握。

通义千问

- 单段输出挺稳

- 学术表达靠谱

- 不容易明显出错

但你必须非常清楚每一段的作用和对象，否则写到后面概念容易散。

适合：结构你定好了，只缺填内容。

ChatGPT（通用版）

很灵活，但对“一整篇初稿”的连续感把握有限。

适合：解释方法、给思路、做补充，不适合全程写初稿。

第三档：偏辅助型，不适合独立扛初稿

文心一言：单段像论文，但整篇容易散。

豆包：灵感好角度多，但长线写作得自己来。

讯飞星火/夸克/Claude：各有亮点，但都不推荐作为主力的初稿工具。

用了10款AI之后，我对「写初稿」的新理解：

毕业论文初稿，最考验的不是词句多漂亮，而是结构稳不稳、思路连不连贯。

论文AI之间的真正差距，也不是谁一句话写得好，而是：

谁能陪你把“第一版论文”完整写出来。

如果你只是要一篇“看起来像论文”的文字，很多AI都能写。

但如果你要的是：

- 能交给导师看的初稿

- 可能要调整结构

- 之后还得反复修改

——那种不抢戏、不乱改、不让你一次次重来的工具，在初稿阶段才是真·宝藏。

这一点，真正写过论文初稿的人，一定懂。