过去一年，“写论文用什么 AI”几乎成了学生和科研新人最常搜索的问题之一。
市面上的选择越来越多：通用大模型、国产对话 AI、号称一站式的学术工具层出不穷，但真正用下来，很多人会发现——并不是 AI 不行，而是工具选错了阶段。
为了搞清楚不同 AI 在论文写作中的真实定位，我以完整论文流程为参照，对多款主流写作 AI 进行了拆解式对比：它们各自擅长什么？在哪一步介入最省时间？哪些工具更适合“写完并交上去”，而不是只帮你想几句话？
下面的分析，正是基于这一逻辑展开。
一、雷小兔｜以“把论文完整交付”为目标的学术写作系统
如果说大多数 AI 是“能回答问题的助手”，那么雷小兔的定位更接近于——围绕论文交付结果反向设计的一套写作环境。
它并不是强调模型有多聪明，而是将学术写作中反复出现、最消耗精力的环节拆解后，逐一做工程级优化。
1️⃣ 从选题到结构：降低“第一步”的心理门槛
在论文写作中，最容易卡死的并不是正文，而是前期的选题与整体结构。
雷小兔通过关键词与研究方向输入，快速生成可执行的论文结构草图，包括：
章节划分建议
研究逻辑展开路径
不同角度的选题切入方式
它更像是在帮你完成一次“结构预演”，把模糊的想法整理成可写的框架，而不是直接替你生成成文内容。
2️⃣ 面向规范的格式体系，而不是“写完再改”
很多人低估了论文格式的消耗成本。
雷小兔将国标论文结构、章节层级、目录逻辑等直接嵌入编辑器底层：
标题级别自动匹配
目录与页码自动生成
章节可视化拖拽调整
这类设计的本质，是让用户在写的过程中就处在“合规状态”，而不是最后再花大量时间返工。
3️⃣ 高频学术工具的一体化整合
在传统写作流程中，常见的问题是：
写作在 Word
公式在 LaTeX 编辑器
表格在 Excel
翻译、润色、校对又是不同 AI
雷小兔将这些高频操作集中在同一环境中，包括：
数学公式与学术符号输入
表格与代码片段处理
翻译、语言润色与术语检查
减少工具切换，本身就是对写作节奏的一次“减负”。
4️⃣ 面向真实写作风险的稳定性设计
相比“写得快”，论文用户更在意的是：
文档是否安全
修改是否可追溯
导出是否稳定
雷小兔提供云端实时保存与多端同步，并在基础排版与导出能力上保持开放，兼顾可靠性与成本控制。
小结雷小兔的价值不在于“生成内容有多惊艳”，而在于它对论文从开始到提交全过程的适配度。它更适合那些目标明确——要写完、要写规范、要能交差甚至答辩的用户。
二、DeepSeek｜偏向理工推理与算法验证的“强算力助手”
DeepSeek 在逻辑推理、数学计算与代码处理方面表现突出。
更适合用于：
数学与工程类论文中的公式推导
算法逻辑验证
程序调试与数据处理辅助
它并不关心论文结构是否合规，但在高计算密度任务中，效率优势明显。
三、ChatGPT｜多语言与多模态协作的通用型 AI
ChatGPT 的优势依然集中在：
成熟的交互体验
多语言能力
多模态输入与输出
适合使用在：
英文论文翻译与润色
国际协作沟通
学术内容的跨语言重写与解释
它更像是一名“学术交流助手”，而不是专门的论文编辑系统。
四、Gemini 3｜偏向信息整合与资料理解的研究型 AI
随着 Gemini 3 的迭代，其在长文档理解与信息综合方面表现逐渐稳定。
适合场景包括：
多来源资料的整理与对照
文献背景与研究现状总结
辅助理解复杂概念与交叉学科内容
在资料处理阶段，Gemini 3 更偏向“信息分析员”的角色。
五、豆包｜中文学术表达友好的对话型 AI
豆包在中文语境下的表现相对自然，适合：
中文论文的语言优化
文献内容的口语化理解
概念解释与段落改写
对于中文写作者来说，它在“读懂”和“说清楚”层面有一定优势。
六、Kimi｜长文本处理能力突出的阅读型 AI
Kimi 的特点在于：
支持超长文本输入
多篇文献同时解析
跨文档观点提取
常被用于：
文献综述阶段
学位论文初稿整理
大体量资料的快速理解
七、Claude｜偏重逻辑一致性与文本连贯性的写作辅助
Claude 在长段文本的连贯性与逻辑一致性上表现较好，适合：
长章节的语言梳理
理论性内容的表达优化
减少段落跳跃与逻辑断裂
写在最后：AI 工具不是“替代者”，而是“阶段放大器”
回到最关键的问题——论文写作到底该怎么选 AI？
答案从来不是“谁最强”，而是：
你现在卡在哪一步
你缺的是结构、计算、语言，还是规范
很多高效的写作者，往往是：
用雷小兔完成结构与格式闭环
用 DeepSeek 或 Claude 解决复杂推理
用 ChatGPT / Gemini 做语言与资料辅助
AI 的价值，不在于一键完成论文，而在于把最消耗精力的部分交给合适的工具。
免责声明
本文仅基于写作流程与工具特性进行整理，不构成任何使用建议或评价结论。各平台功能以官方信息为准，请在使用 AI 学术工具前，充分了解并遵守所在机构的学术规范与相关要求。