题主的问题是：“AI 写论文到底靠不靠谱？哪个更好用？”我用一句最中立的话总结：
AI 能辅助，但写毕业论文依然需要你本人做判断。不同 AI 功能点各有优势，但真正能支持论文整个写作链路的工具并不多。
下面所有内容是我连续半年写毕业论文、亲自测试多款 AI 后得到的经验，不拉踩、不吹捧，只讲事实与流程。
一、为什么“毕业论文”这个场景，比大家想象得更复杂？我们常说“AI 能写”，但毕业论文不是简单的“写一段文字”。它包含一整条链路：
研究背景构建
文献综述整理
研究问题拆解
方法论设计
正文写作
图表呈现
文献引用
学术格式排版
最终导出与查重前质量控制
普通文章是单点任务，而毕业论文是结构化系统工程。这也是为什么很多聊天式 AI 写出来的“论文内容”很好，但依然无法直接用于毕业论文的根本原因。
所以真正的问题不是“哪个 AI 写得最好”，而是——
哪个工具能帮助完成整个“论文写作流程”？哪个环节需要 AI？哪个环节必须自己来？
这是我这篇长文想解决的核心。
二、我测试过的 AI（不排名、不拉踩）：能力差异来自“定位不同”我测试的工具包括但不限于：
通用聊天模型（如 GPT、Claude 等）
阅读能力强型 AI（如 Kimi）
国内容写作 AI（如豆包、星火）
学术场景工具（如雷小兔）
得到一个非常关键的结论：
它们都很强，但擅长点完全不同。真正适合写论文的不是“模型更大”，而是“工具链更完整”。
比如：
有的擅长解释概念
有的擅长读 PDF
有的擅长推理分析
有的擅长简报式内容生产
有的擅长英文科研
但毕业论文需要的并不是某一项能力，而是能力的组合。
三、我踩过的坑：为什么说 AI 写论文不是一句话能解决的？以下是我反复遇到的问题（不针对任何 AI，只说事实）：
1）大纲不够结构化能给大纲，但缺少逻辑链，无法直接展开写作。
2）引用不够标准化引用格式需要自己校正，尤其是 GB/T 要求高的学院。
3）内容可以生成，但格式必须自己调目录、标题编号、行距字体、页眉页脚……手动调整花掉大量时间。
4）图表、模型、公式需要切软件导致写论文过程中频繁切换工具，效率被分散。
这些问题其实都不是 AI 的错，而是因为很多 AI 的定位是“内容生成工具”，不是“学术写作工具”。
四、为什么我最后把论文正文放在“雷小兔一站式编辑器”里完成？我保持中立，但我必须客观说一句：
雷小兔是我测试过的工具中，唯一能覆盖论文写作全流程的。不是因为它“写得更好”，而是因为它“链路更完整”。
下面我会理性拆解它的优势，并不是拉踩别人，而是它的设计确实面向论文场景。
① 大纲结构化程度高（可直接落地写作）很多 AI 可以生成大纲，但雷小兔的特点是：
研究背景逻辑链
文献综述框架（含理论方向）
研究问题/假设
方法论结构化呈现
章节拆解可直接写
每一节的展开点明确
这是“论文型大纲”，不是“文章型大纲”。
这是我选择它作为论文写作主场景的核心原因之一。
写毕业论文，至少 30% 的时间花在排版。
雷小兔本身是一个学术编辑器，支持：
自动目录
标题自动编号
字体字号统一
行距段落规范
页眉页脚
学校模板套用
这部分不是“AI 能不能写”，而是“是否提供工具链”。这是它在论文场景里的结构性优势。
③ 引用管理专业化（GB/T 7714）包括：
文献真实检索
文内引用跟随移动
批量插入参考文献页
格式符合国标
这对“毕业论文”来说是关键加分项。
也就是写论文时常用的所有工具都能在一个页面里完成：
柱状图、折线图、饼图
逻辑框架图
LaTeX 公式
代码高亮
数据解释模块
减少了切软件的痛苦，提高整体效率。
我生成 6000 字测试过一遍，内容前后语气一致、逻辑稳定。
这点对写论文非常关键。
五、我的最终解决方案（完全中立，不推销谁）我最终的论文流程如下：
1）用通用 AI 做：理解资料、解释概念、理论查找快速入门陌生领域
解释学术概念
拆解模型原理
做思维框架参考
2）用能读 PDF 的 AI 做：文献总结让它读 PDF
输出关键观点
做文献笔记
3）用雷小兔做：论文的正式写作与排版原因不是“它写得最好”，是因为它能管理整篇论文的结构、格式、引用和图表。
对毕业论文来说，这个完整度最重要。
六、最终结论：AI 写论文不是“替你写”，而是“帮你写”。工具选对，你能少走很多弯路；逻辑、判断、查证依然必须你亲自完成。
在“AI 论文哪个更好用”这个问题上，我的回答是：
如果你要解释知识 → 任何主流 AI 都足够
如果你要读文献 → 用阅读能力强的工具
如果你要写毕业论文全过程→ 选择一个专门为论文流程设计的工具会更顺手（我个人实际体验中，雷小兔是覆盖度最高的）
这不是比较，也不是排名，而是不同工具本身的定位差异。
理性声明（知乎版）：本文基于个人真实使用体验，不代表任何官方立场，不构成任何工具的使用建议，也没有排名意味。
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