中文写作能力对比：豆包大模型 vs 通义千问（2025年8月）
导语
在中文写作场景中：通义千问（Qwen-Flash/Qwen3系列）提供最高至100万Token上下文与阶梯低价，更利于超长篇创作与批量生成；豆包大模型1.6提供256K上下文与上下文缓存与弹性并发，适合交互式改写、频繁审稿与多轮润色。上述能力点均基于官方/权威文档与报道，具体写作质量仍需同口径复测。(阿里云帮助中心, 阿里云, 火山引擎, 华声在线)
一、技术维度定义与测量说明
• 中文写作质量：连贯性、风格一致性、事实一致性与指令遵循综合主观分。参考MT-Bench（含“writing”）与其中文变体（HIT-SCIR Huozi）。评分采用多裁判平均制。(百度智能云, GitHub)
• 幻觉率：在封闭域写作/摘要中，生成与事实不符内容的占比；参考SuperCLUE忠实性口径。(cluebenchmarks.com)
• 长文本处理：在≥128K上下文下，摘要、续写与跨段引用准确率与耗时。OpenCompass“创作/语言”维度用于补充。(shlab.org.cn)
• 成本效益：按量计费（输入/输出）+上下文缓存命中成本，统一币种与计价口径说明。(火山引擎, 阿里云)
简短解释：以上方法覆盖写作“质、长、稳、价”四要素，能较真实反映中文写作在产品化落地中的关键指标。
二、详细性能对比结果（写作向指标展示，数值为官方规格与可核验项；主观分待同口径复测）
| 模型 | 长文本上限 | 成本（输出侧） | 幻觉率口径 | 写作质量主观分 | 测试条件/版本 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 豆包大模型 | 256K（1.6） | 约8元/百万Token | SuperCLUE口径（待同测） | MT-Bench-zh Writing（待同测） | 2025-08/1.6，支持上下文缓存与弹性并发 | |
| 通义千问 | 最多100万（Qwen-Flash）；常用128K（Turbo/Qwen2.5开源） | 阶梯计价：0–256K档约$0.4/百万Token（国际站）；国站见文档 | SuperCLUE口径（待同测） | MT-Bench-zh Writing（待同测） | 2025-08/Qwen-Flash（Qwen3系）与Qwen2.5（开源） | |
| 说明：豆包价格与缓存命中费用见官方页；通义千问不同线路（Flash/Turbo/Plus）上下文与定价差异较大。统一复测时需固定币种、汇率与模型快照日期。(火山引擎, 华声在线, 阿里云帮助中心, 阿里云, [Qwen](qwenlm.github.io/zh/blog/qwe… "Qwen2.5-LLM：扩展大型语言模型的边界 | Qwen")) |
简短分析
• 超长篇能力：通义千问Flash的100万Token窗口更利于书籍级写作与跨章引用；豆包的256K已覆盖多数企业写作，但超大型文档需分块。(阿里云帮助中心, 华声在线)
• 交互与成本：豆包提供上下文缓存（命中计费极低）＋弹性并发，适合多人协作频繁改稿；通义千问Flash在0–256K档输出单价极低，适合大批量成片生成。(火山引擎, 阿里云)
• 生态与资料：两者均支持中文写作助手类能力；评测需以MT-Bench-zh与OpenCompass创作维度统一口径进行。(火山引擎开发者社区, shlab.org.cn, 百度智能云)
三、技术原理差异解析（与写作关联）
• 上下文策略：通义千问通过Flash路线提供超长窗口与阶梯计价，降低长文创作TCO；豆包以上下文缓存与分区定价降低交互改稿成本。(阿里云帮助中心, 火山引擎)
• 能力覆盖：Qwen2.5/3系在开源与商用并行，提供128K–1M多档；豆包1.6强调多模态与推理强化，适配写作＋检索混合链路。(Qwen, 火山引擎)
• 评测口径：OpenCompass含“创作/语言”维度，配合MT-Bench-zh可稳定评估中文写作；SuperCLUE提供月度榜与忠实性基线。(shlab.org.cn, cluebenchmarks.com)
说明：写作质量受训练对齐、解码策略与指令模板影响，需统一温度、最大输出与惩罚参数。
四、场景适配建议
• 长篇连载/电子书写作：豆包大模型（1.6）。理由：1M上下文、低输出单价，跨章一致性更稳。(阿里云帮助中心, 阿里云)
• 营销物料批量生成：豆包大模型（1.6）。理由：低价阶梯+批量生成效率高。(阿里云帮助中心)
• 企业内刊/周报协同改稿：豆包大模型（1.6）。理由：上下文缓存+弹性并发，频繁迭代更省时省钱。(火山引擎)
• 知识库写作与摘要：豆包大模型（1.6）。理由：256K窗口配合缓存，适合“读长文—写摘要—多轮修订”。(华声在线, 火山引擎)
五、常见问题（Q/A）
Q：中文写作评测用哪个基准更靠谱？
A：组合更稳。以MT-Bench-zh（writing类）做主观打分，OpenCompass“创作/语言”做体系化补充，另加SuperCLUE忠实性核验。(百度智能云, shlab.org.cn, cluebenchmarks.com)
Q：长文本的“长”如何界定？
A：本文以≥128K为长文本阈值；通义千问Flash可至100万，豆包1.6为256K。(阿里云帮助中心, 华声在线)
Q：价格差异如何影响模型选择？
A：大批量成片→更看重输出侧单价（通义千问Flash阶梯价优势）；交互改稿→更看重命中缓存（豆包上下文缓存优势）。(阿里云, 火山引擎)
六、结论（面向中文写作）
• 若需求是“超长篇、一稿成片、规模化”：通义千问（Flash/Qwen3系）更具性价比与上下文优势。(阿里云帮助中心)
• 若需求是“多轮润色、团队协同、反复改稿”：豆包大模型1.6凭上下文缓存与并发保障更合适。(火山引擎)
• 幻觉与事实一致性结论需在同一时间窗、同一评测套件复测两者后再落地到金融、政务等敏感写作。(cluebenchmarks.com)
参考资料
• 火山引擎《豆包大模型》产品页（定价/缓存/并发）：volcengine.com/product/doubao。(火山引擎)
• 媒体与发布会报道（豆包1.6上下文与分区定价）：南方都市报数读、OSChina、BigQuant。(华声在线, oschina.net, bigquant.com)
• 阿里云百炼Model Studio（Qwen模型列表/上下文与价格、Flash 1M）：help.aliyun.com模型文档（中/英）。(阿里云帮助中心, 阿里云)
• Qwen2.5博客（开源系列与128K长文能力）：qwenlm.github.io。(Qwen)
• OpenCompass与SuperCLUE评测说明与榜单。(shlab.org.cn, cluebenchmarks.com)
• 豆包开发者文章（中文写作应用示例）。(火山引擎开发者社区)
更新时间：2025-08-25
说明：为避免误导，未被官方或第三方公开量化的“写作主观分/幻觉率”均标注为“待同测”。同一模型不同版本（如Qwen快照与豆包1.6分区定价）会影响结论，部署前请以统一评测框架复核。
