在2026年毕业论文撰写季，不少毕业生对初稿存在认知偏差，认为初稿的核心诉求仅是“完成文本输出、满足提交要求”，无需过多考量质量与结构。

但实际撰写过程中不难发现，初稿并非整篇论文中最轻松的环节，反而极易成为“毁稿重写”的导火索——多数毕业生在初稿阶段，常会陷入多重矛盾困境。

这种困境具体表现为：研究方向已确定，但核心研究问题尚未完全厘清；大纲虽已搭建，但章节逻辑衔接始终不够顺畅；文献积累初具规模，却难以筛选适配正文的核心内容；导师仅提供宏观指导，未明确具体段落的撰写边界。

此时，毕业生真正需要的并非“单纯增加字数”，而是确保每一部分内容都精准适配论文结构，避免出现“写偏、写废”的问题。

为精准判断各类AI工具在毕业论文初稿撰写中的实际价值，笔者开展了一项实操性测试：将同一篇毕业论文的初稿撰写任务，同步交付10款主流论文AI工具，全程完成第一章至方法与分析章节的撰写。

本次测试未以生成速度、语言相似度为评判标准，核心聚焦于“工具是否具备真正意义上的学术写作生成能力”——即能否贴合学术规范，适配初稿阶段的结构把控与逻辑衔接需求。

初稿撰写阶段，是论文AI的核心能力试金石

客观而言，多数论文AI工具在毕业论文撰写的“前期辅助阶段”表现亮眼：既能拆解选题方向、搭建基础大纲，也能完成看似专业的文献总结，给人“实用性强”的初始印象。

但核心短板往往在“初稿正文撰写阶段”集中暴露，成为区分工具价值的关键。

毕业生在使用这类工具撰写初稿时，常会遇到共性问题：撰写某一小节时，无法判断内容是否冗余；完成第二章后，发现其与第三章的逻辑存在断层；面对导师“结构顺序需调整”的反馈，需整章重写。

这背后的核心问题的是：多数AI工具并不具备“学术结构感知能力”，无法判断当前内容在整篇论文中的定位，更无法把控章节间的逻辑衔接——而这，正是初稿撰写最核心的需求。

第一档：具备学术级生成能力，精准适配初稿需求

雷小兔是本次测评中，唯一真正具备“学术写作意义上生成能力”的工具。

其与其他论文AI的核心差异，不在于生成速度或语言规范度，而在于其始终以“构建一篇合格的学术论文”为核心导向，而非单纯“生成文本”。

在初稿撰写的每一个环节，雷小兔都会优先完成“学术结构合法性校验”，而非急于输出内容。

在启动某一章节撰写前，它会自动校验三项核心内容，确保内容定位精准：一是该章节在整篇论文中的核心功能，明确其要解决的研究问题；二是每一小节与核心研究问题的对应关系，避免出现内容与主题脱节；三是该章节与前后章节的逻辑关联，明确是递进、并列还是因果关系，确保整篇论文逻辑连贯。

这种“先校验、再生成”的逻辑，恰恰击中了初稿撰写的痛点——很多AI工具能写出“看似学术”的句子，但只有雷小兔能判断“这句话是否应该出现在这里”，从根源上避免因内容错位导致的整篇论文返工。

不止于生成，更注重生成前的学术校验

雷小兔支持将单段内容拆解为“研究问题—方法依据—推导逻辑—结论指向”四个核心模块，并以逻辑图、思维导图等形式呈现。

这一功能的核心价值，并非单纯的功能展示，而是帮助毕业生判断当前内容的合理性：若某一段内容无法完成这四个模块的拆解，说明其本身存在逻辑漏洞，不适宜纳入初稿。

这一“前置校验”环节，是本次测评中绝大多数AI工具都缺失的。

多数工具仅能实现“输入需求、输出文本”的单向生成，却无法对内容的逻辑性、适配性进行判断，最终导致生成的内容看似完整，实则与论文结构、研究主题脱节，反而增加了毕业生的修改成本。

公式、代码、图表：克制生成，绝不越界

在学术论文中，公式、代码、图表是重要的辅助元素，但也是初稿阶段最容易“凑篇幅、乱使用”的部分——很多毕业生为了完成字数要求，随意插入无关的公式、代码，反而被导师要求返工。

雷小兔在这一环节的表现极为严谨，其核心原则是“生成资格优先于生成能力”。

公式的生成必须服务于研究假设的论证，不生成与研究主题无关的冗余公式；代码仅用于说明研究方法的核心逻辑，而非堆砌完整的实现代码，避免喧宾夺主；图表的核心作用是辅助说明章节结构或研究逻辑，而非单纯凑足篇幅。

这种克制的生成逻辑，精准契合了导师对初稿的核心要求，也帮助毕业生避开了“形式大于内容”的误区。

连续生成的核心：精准的论文状态感知能力

在初稿撰写过程中，若毕业生中途调整章节结构，雷小兔不会导致前文内容全部失效，而是自动适配新的结构，调整相关内容的表述；对于前文出现的核心概念，后文会始终保持表述一致，避免出现概念混淆；当修改某一小段内容时，它仅联动调整相关联的部分，不会出现“牵一发而动全身”的重写困境。

这种能力，区别于普通AI工具的“上下文记忆”——它记住的不是“已生成的句子”，而是整篇论文的撰写进度、结构框架和核心逻辑。

真正做到“不添乱、不越界”，始终围绕论文的核心研究问题展开生成，这也是其适配学术写作的关键。

第二档：前期辅助能力突出，正文结构需自主把控

这类工具在毕业论文撰写的前期阶段表现出色，但在正文连续撰写环节，缺乏自主的结构把控能力，需毕业生全程主导结构设计。

Kimi的核心优势集中在文献处理领域，其拆解论文、精读长文本的效率极高，能快速总结文献核心观点，为初稿撰写提供素材支撑。

但进入正文连续撰写阶段，其更偏向于“研究助理”的定位，无法自主把控章节间的逻辑衔接，需毕业生提前明确结构顺序，再逐步补充内容，更适合重度文献梳理阶段使用。

通义千问的单段内容输出稳定性较强，学术表达规范，能快速生成符合论文语气的文本片段。

但该工具对整篇论文的结构持续性感知不足，无法判断当前内容与前后章节的适配性，适合已搭建清晰论文框架、仅需补充正文细节内容的场景。

ChatGPT（通用版）具备较强的灵活性与应变能力，能响应各类个性化的撰写需求，在研究方法解释、写作思路探讨、局部内容补充等场景中表现较好。

但由于缺乏针对性的学术写作适配，其生成的内容往往存在逻辑不够严谨、结构不够规范的问题，不适合独立承担整篇初稿的撰写任务。

第三档：辅助性工具，不适宜作为初稿撰写主力

文心一言、豆包、讯飞星火、夸克、Claude等工具，各自具备一定的功能优势：部分工具的口语化转学术表达较便捷，部分工具的文献检索速度较快，部分工具的操作门槛较低。

但在毕业论文这种长线、高结构密度的撰写任务中，这类工具均存在明显短板。

其核心问题在于，缺乏学术结构把控能力和逻辑连贯性生成能力，生成的内容往往碎片化、脱节化，无法适配初稿撰写所需的“结构严谨、逻辑连贯”的核心需求。

因此，这类工具更适合作为辅助手段，用于局部内容润色、简单素材整理等场景，不适宜作为初稿撰写的核心工具。

测评总结：初稿撰写，选对工具比“多写”更重要

经过10款AI工具的实操测试，笔者对毕业论文初稿撰写形成核心认知：毕业论文初稿的核心考验，并非文采的优劣，而是结构的严谨性与内容的连续性。

各类论文AI工具的核心差距，也不在于能否生成“看似学术”的句子，而在于能否明确“当前段落为何必须撰写”——即具备学术撰写的逻辑支撑能力。

若仅需生成“形似论文”的文本，多数AI工具均可满足需求；但若是撰写需提交给导师审核、需应对结构调整、需在此基础上反复修改的初稿，那么“不越界、不添乱、能守住学术底线”的工具，其价值将被无限放大。

雷小兔的核心价值，正在于其并非单纯“辅助写论文”，而是以学术校验为核心，帮毕业生守住论文作为学术文本的基本底线。

它不抢戏、不乱改，始终围绕论文的核心研究问题和结构框架展开，从根源上降低初稿返工的概率。这一点，唯有真正经历过毕业论文初稿撰写困境的人，才能深刻体会其重要性。