实测16款AI大模型，哪款最适合生成儿童故事？（附AI写作模型选择建议）

实测16款AI大模型，哪款最适合生成儿童故事？（附AI写作模型选择建议） 2025年7月6日测评、AI写作

在2025年6月，我对16款主流AI大语言模型进行了系统测评，重点考察它们在儿童故事写作方面的能力。测评涵盖了以下模型：

本地部署模型：

Qwen3-8B（三种温度设置：0.6-0.7、0.8-0.9、1.0）
Qwen3-30B（三种温度设置：0.6-0.7、0.8-0.9、1.0）
Qwen3-235B
DeepSeek-R1-0528（MoE架构）

商业API模型：

OpenAI: o1、GPT-4.1、GPT-4.5
Anthropic: Claude Sonnet 4、Claude Opus 4
Google: Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、LearnLM 2.0 Flash
xAI: Grok 3

这次测评涵盖了本地部署和商业API两大类模型，为创作者选择合适的AI写作助手提供了详实的参考。

测试环境

本地模型测试环境：

CPU: Ryzen 7 5800H
RAM: 32GB
GPU: NVIDIA RTX 3070 8GB (笔记本版)
存储: 1TB NVMe SSD

这个配置代表了独立创作者和小型工作室的典型硬件环境，测试结果对实际应用具有较强的参考价值。

测试方法

统一写作任务

创作一个3000字的儿童故事，主角是9岁的男孩Adrian，讲述他在魔法世界中迷路并遇到意外帮手的故事。

评估标准

人名使用控制：避免机械化重复使用主角名字"Adrian"
句式节奏：朗读效果、句式开头的变化自然度
情感表达：是否通过行动和描写表达情感，而非直白陈述
叙事结构：故事是否有清晰的开始、发展和结尾
创意独特性：意象新鲜度、配角记忆点、主题深度
AI特征控制：是否出现重复循环、上下文丢失等AI特征

提示词设计详解

测试中使用了两个版本的系统提示词，以下是核心部分展示：

基础版提示词（v1）

你是一位专业的儿童图书作家，擅长自然、引人入胜的故事讲述。你的故事适合朗读给孩子听。

工作流程：
1. 规划阶段
   - 简要列出：主要角色、场景、三幕结构
   - 说明如何避免过度使用主角名字(Adrian)并变换句式节奏

2. 写作过程（每个场景）
   - 一次写完一个完整场景
   - 保持场景生动、感官化、适合年龄
   - 仅在场景开头、重要转折或情感高潮时使用Adrian的名字

3. 自我编辑链（每个场景后）
   - 回答四个问题：
     1. 是否仅在必要时使用人名？
     2. 是否避免了重复用词/句式？
     3. 是否读起来自然、适合朗读？
     4. 是否通过行动和描写表达情感而非直述？

强化版提示词（v2）

你是一位专业的儿童图书作家。你必须严格遵循以下每个步骤。特别注意标记为"重要"或"非常重要"的指示。

工作流程：
1. 规划阶段（重要）
   - 必须列出：
     * 主要角色、场景、开始/中间/结尾
     * 具体策略避免重复使用名字（仅在场景开始和关键情感时刻使用"Adrian"）

2. 写作过程（非常重要）
   - 每个场景必须以动作或场景描写开始
   - Adrian的名字严格限制使用在：
     * 新场景的第一句
     * 确实需要强调的情感时刻
   - 通过动作/对话展示情感，禁止使用"他感到害怕"等直述

3. 自我编辑检查（每个场景后）
   - 必须回答全部四个审核问题：
     1. 名字使用规范检查
     2. 重复检查
     3. 自然流畅度检查
     4. 展示vs直述检查
   - 如有任何否定回答，必须修改后才能继续

模型表现对比

[此处可插入本地模型测试结果表格]

表格内容应包含：

模型名称及温度参数
故事优势
故事劣势
一句话评价

[此处可插入商业API模型测试结果表格]

表格内容应包含：

模型/版本
故事优势
故事劣势
一句话评价

温度参数影响分析

小型模型的温度敏感度

对于参数量较小的模型(8B-30B)，温度参数的设置极其关键：

低温度(0.6-0.7)：
- 优点：遵守提示词规则，重复较少
- 缺点：需要风格打磨
- 字数：稳定在2700-3000字左右
中温度(0.8-0.9)：
- 优点：描写更生动
- 缺点：开始出现填充，名字重复增多
- 特征：自我编辑部分变得机械化
高温度(1.0)：
- 缺点：出现"THE END"垃圾文本
- 缺点：情感节奏重复
- 缺点：忽略名字使用规则
- 缺点：2000词后失去连贯性

实例对比

低温度(0.6)示例：

Adrian走过森林。他感到害怕。树木又高又暗。

特点：简单、清晰，但可能略显平淡

中温度(0.8)示例：

Adrian在古老的橡树间潜行，它们扭曲的枝干如远古的手指伸向无星的天空。一阵战栗顺着他的脊背蔓延。

特点：意象更丰富，句式更多变，语言选择富有创意但仍在控制之中

高温度(1.0)示例：

Adrian在晶莹树皮塔间轻声舞动，感受着明天的昨天在他鞋带中唱歌的紫色回声。

特点：高度创意但常常失去意义，需要大量编辑工作

成本分析

[此处可插入详细的成本对比表格]

表格应包含：

模型名称
API提供商
输入价格（每百万token）
输出价格（每百万token）
每个故事估算成本

实用建议

个人创作起步，推荐Qwen-8B（温度0.6-0.7），能提供基础但实用的草稿，但是文字需要适当的后期编辑。

小型出版工作场景下，Qwen-235B或DeepSeek-R1-0528是理想选择，它们的输出质量较高，只需进行轻度编辑就能直接使用，非常适合日常的出版工作流程。

在教育和企业环境中，LearnLM Flash和Gemini 2.5 Pro最为稳妥，它们能确保内容的专业性和适当性，特别适合需要严格内容审核的场景。

创意工作室可以考虑使用Gemini 2.5 Flash或Claude Opus 4，前者以其独特的抒情风格脱颖而出，后者则以最自然的写作风格见长，都特别适合需要独特创意表达的项目。

未来展望

这次测评让我对AI写作的未来有了新的认识。AI并非要取代作家，而是正在成为一种新型创作伙伴。最优秀的模型已经展现出理解叙事、自我纠错和创意判断的能力。对于创作者来说，关键是要理解每个模型的特点和局限，合理设置期望，并掌握有效的提示词工程技巧。

AI写作工具的发展正在从简单的文本生成，向真正增强人类创造力的方向演进。这个领域的进步不仅取决于计算能力的提升，更依赖于我们与AI系统的有效沟通方式的创新。