这几年，从论文、研究综述到上万字的深度文章，我陆续尝试过不少 AI 写作方案。
包括 Claude、Gemini、DeepSeek、各种 API 中转服务、浏览器插件，以及不少“AI 写作平台”。
最开始，我也和很多人一样，更关注模型参数、排行榜和生成效果，总觉得“模型越强，写作体验就越好”。
但真正长期使用之后，我慢慢发现：
影响长文写作体验的，往往不只是模型本身，而是另外两件事：
反复对比之后，我现在使用频率较高的一套组合是：
Prose + DeepSeek V4 Pro
它未必适合所有人，但如果你经常需要写：
这类偏长期、重结构的内容，这套方案确实会顺畅很多。
为什么我没有继续把 Claude 当作主力工具？
先说一点：
Claude 的写作能力依然很不错。
尤其在：
这些方面，体验一直不错。
但如果进入“高频长文创作”阶段，一些问题会逐渐明显。
1. 长时间重度使用时，限制感会变强
官方订阅的整体体验并不差，但当你频繁处理长文本时，容易遇到：
尤其在持续修改长文时，写作节奏很容易被打断。
对于灵感驱动型写作来说，这种中断有时比模型能力本身更影响体验。
2. 中转 API 的不确定性较高
很多用户会通过中转方案降低成本。
但长期使用后，经常可能遇到：
- key 失效
- 模型版本变化
- 响应波动
- 平台停止维护
如果只是偶尔使用问题不大，但对于持续写作的人来说，“稳定”本身就是效率的一部分。
Gemini：信息整合不错，但批判性表达偏保守
Gemini 在信息整理、日常问答方面，其实有不少优点。
比如：
但在深度写作场景里，它有一个比较明显的特点：
倾向于顺着用户思路展开
很多时候，即便你提出的是一个有争议的观点，它也会先：
这种风格在聊天场景里体验不错，但对于：
有时会显得偏谨慎。
尤其需要“反驳”“质疑”或者“结构性分析”时，表达力度相对有限。
DeepSeek 官网：模型能力强，但更偏聊天工具
过去一年里，DeepSeek 在中文写作领域受到不少关注。
尤其在长文本输出时，它的特点比较明显：
- 逻辑较清晰
- 中文表达自然
- 长文一致性较稳定
- 不容易过度迎合用户
但官网产品本身，仍然更偏“对话型工具”。
当真正进入长篇创作后，会逐渐感受到一些限制：
- 文档编辑体验一般
- 缺少版本管理
- 文件协作能力有限
- 修改流程不够连贯
- 文献整合效率不高
简单来说：
模型能力已经足够强，但写作工作流还不够完整。
为什么我后来更倾向于 Prose + DeepSeek V4 Pro？
我后来逐渐固定下来的组合是：
- 模型：DeepSeek V4 Pro
- 工具：Prose
原因并不是某一项能力“遥遥领先”。
更关键的是：
整个长篇写作流程更连贯。
DeepSeek V4 Pro 更适合长文场景的几点原因
1. 中文长文本稳定性较好
短回答里，不同模型之间差距有时并不明显。
但一旦进入：
很多模型会开始出现：
而 DeepSeek 在中文长文里的稳定性，相对更适合持续写作。
2. 更大的上下文窗口
长篇创作最怕的问题之一，就是：
更大的上下文容量，在处理：
时会轻松不少。
3. API 成本更适合高频使用
长文写作其实非常消耗 token。
尤其当你频繁进行：
时，成本会迅速增加。
而 DeepSeek API 的价格，目前对长期高频写作者相对更友好一些。
Prose 更像“长期写作工作区”
相比传统聊天框，Prose 更接近一个 AI 协作编辑器。
它的优势不一定体现在“单次生成”，而是在持续写作过程中。
1. 文献搜索与阅读整合更方便
支持直接搜索、整理和阅读资料。
对于：
这类依赖参考资料的内容，会节省不少整理时间。
2. 可以直接在文档里修改内容
这是和普通聊天工具差异很大的地方。
很多 AI 工具目前还是：
而 Prose 更偏协作式编辑：
对于长文修改来说，效率会明显更高。
3. 更适合反复迭代
真正的写作，通常不是“一次生成”。
更多时候是：
聊天工具更适合即时灵感，而编辑器型工具更适合长期项目推进。
AI 写作真正重要的，未必只是模型参数
现在很多讨论仍然集中在：
但真正长期写作之后会发现：
决定体验的，往往是完整工作流。
包括：
- 稳定性
- 长文本一致性
- 编辑效率
- 文献管理
- 多版本协作
- 修改成本
模型能力当然重要。
但对于长期创作者来说，“能否持续稳定地写下去”，很多时候比单次生成效果更关键。
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