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。