TRAE 模型技巧：多模态对比与歌词创意写作实践心得分享🧣

TRAE 模型技巧：多模态对比与创意写作实践心得分享 🧣

亲爱的 TRAE 友们，

我是围巾哥萧尘，来分享一下我在 **TRAE 国内版本 **上进行歌曲创意内容创作时的一套实用技巧和模型对比心得。

🎯 实用技巧：多模型并行测试与优选策略

我的核心使用策略是 “全面测试，择优选择” 。

在进行像歌曲创作这样的创意任务时，我普遍的做法是把所有模型都跑一遍。

1. 统一输入： 我使用相同的提示词去要求不同的模型完成一首情歌的歌曲的创作。
2. 测试模型： 在我尝试构建“歌曲创作助手”时，我同时测试了包括 豆包 1.6、Kimi、Qwen，以及GLM 4.6 和 Deepseek V3.1 等模型。
3. 选择最优： 在测试过程中，我会选择那些不错的输出内容，来完成后续的创作。最终，我会根据输出结果，选择最符合我需求的歌词去完成最终的制作。

这种模式能够确保我们不会错过任何模型在特定场景下的优势，实现最佳的配合效果。

📝 实战案例：歌曲创作对比

通过上述并行测试策略，我在歌曲创作中得到了风格各异的成果：

模型	创作成果	风格/特点洞察
Doubao-1.6 模型	《晚风告白》	基础风格输出，风格现代
Kimi 模型	《夜色心跳》	得到不同的创意切入点
Qwen-3-Coder 模型	《小镇邮差》	得到不同的创意切入点
GLM 4.6 模型	《月下琴音》	内容偏古典诗词一点
Deepseek V3.1)	《心动时刻》	内容偏轻快流行一点

🚀 模型优势对比与特别推荐

在 TRAE 国内版本中，除了上述基础模型的创作能力外，我也发现了特定模型的独特优势：

• GML 4.6 模型（文学深度）: 如果你的创作需要深厚的文学基础或古典风格，GML 4.6 模型（例如其创作的《月下琴音》）的输出在文学内容上会更加丰富和“偏古典”。
• Duobao-1.6 模型（多模态能力）: 在当前阶段，我发现 豆包模型 具备一个其他模型所没有的独特优势——它能够完成图片的这个选择功能。如果你的任务涉及图文配合，或需要进行图像筛选，多包模型是一个理想的选择。我认为在目前的国内版本中，豆包模型是相当不错的。

总之，无论是进行歌曲的创意写作还是其他复杂任务，将核心模型与智能体工具配合使用，效果都挺不错。希望我的分享能帮助更多 TRAE 友更顺手地使用这些强大的模型！👍