最近帮朋友处理公众号文章，发现他用 AI 写的稿子被平台判定为 “相似度较高”，推荐量直接砍半。这事儿让我意识到，现在不光要会用 AI 写东西，更得搞清楚这些生成内容的原创度到底怎么样。
于是花了三天时间，选了目前市面上最火的 6 个 AI 模型，让它们写同一主题的文章，再用主流查重工具测了个遍。结果挺颠覆认知的，今天就把实测过程和数据分享出来，给经常用 AI 搞内容的朋友提个醒。
📋 先说说测试准备
选的主题是 “2025 年新能源汽车续航技术趋势”，这个话题不算太冷门，也不是那种被写烂了的内容，刚好能看出模型处理中等热度话题的原创能力。
每个模型都给了相同的提示词：“写一篇 800 字左右的文章，分析 2025 年新能源汽车续航技术的三个主要突破方向，要求包含具体技术名称和应用案例”。这样能保证变量唯一，只看模型本身的原创度差异。
测试的 AI 模型选了目前大家用得最多的 6 个：ChatGPT-4、文心一言 4.0、讯飞星火 V3.0、通义千问 Plus、Claude 3 Opus、豆包 3.0。都是市面上活跃度比较高的模型，结果应该有参考价值。
查重工具用了三个：知网学术不端检测（侧重学术文献库）、Paperyy（互联网内容库）、微信搜一搜的 “图文相似度” 功能（针对公众号生态）。三个工具各有侧重，综合起来看更靠谱。
评判标准很简单：三个工具的查重率取平均值，低于 30% 算 “优秀”，30%-50% 算 “合格”，高于 50% 就属于 “风险” 级别。毕竟不同平台对原创的宽容度不一样，这个标准算是取了个中间值。
🔍 逐个拆解测试过程
先看 ChatGPT-4。生成的文章结构很规整，分了固态电池、石墨烯基材料、热管理系统三个部分。知网查重 21%，主要是里面提到的某款车型参数和行业报告重合了。Paperyy 查出 35%，仔细看发现有两段关于政策的描述和某汽车媒体的旧文高度相似。微信图文相似度 28%，总体平均 28%，刚好踩在优秀线边缘。
文心一言 4.0 的表现有点出乎意料。同样的主题，它居然用了 “续航焦虑破解路径” 这样的角度切入。知网查重 19%，比 ChatGPT 还低，可能是因为它引用的国内文献更新更快。但 Paperyy 查出 42%，问题出在对某车企技术发布会内容的描述上，几乎和当时的通稿一模一样。微信相似度 31%，平均值 30.6%，刚过合格线。
讯飞星火 V3.0 最让人头疼。生成速度倒是快，30 秒就写完了。但知网查重直接飙到 67%，里面大段引用了某高校的电池研究论文，连图表说明都没改。Paperyy58%，微信图文相似度 51%，三个工具没一个低于 50%。后来发现它特别喜欢用现成的技术白皮书内容，几乎是直接搬运，这原创度肯定没法看。
通义千问 Plus 走了技术参数路线，文章里全是能量密度、循环次数这些硬数据。知网查重 25%，主要是和行业标准文件重复。Paperyy32%，微信相似度 27%，平均 28%，和 ChatGPT 差不多。但仔细读会发现，它对技术原理的解释很生硬，像是把好几篇论文的摘要拼在了一起，虽然查重率不高，但可读性打了折扣。
Claude 3 Opus 的风格最像 “人写的”，居然加了个车主采访的案例。知网查重 17%，是所有模型里最低的。Paperyy39%，问题出在对政策时间线的描述上，和某政府网站的公告重合。微信相似度 26%，平均 27.3%，算是表现最好的。后来想明白，它可能是用案例稀释了重复内容，这个思路挺聪明。
最后是豆包 3.0。它选择了 “技术落地难度” 这个独特视角，分析哪些技术是噱头哪些能真正量产。知网查重 23%，Paperyy34%，微信相似度 29%，平均 28.7%。有意思的是，它引用的用户评价都是近三个月的，可能是抓取了最新的论坛内容，这让查重率降低了不少。
📊 结果对比与深层原因
把数据整理成表格一目了然：Claude 3 Opus 27.3%，豆包 3.0 28.7%，ChatGPT-4 28%，通义千问 Plus 28%，文心一言 4.0 30.6%，讯飞星火 V3.0 58.7%。前四名都在优秀或合格线边缘，讯飞直接垫底。
为什么会有这么大差异？我发现几个规律。越是侧重通用知识的模型，查重率越高，比如讯飞星火，它的知识库虽然全，但更新不及时，很多内容还是几年前的。而 Claude 和豆包这类更注重 “场景化生成” 的模型，会自动调整表达方式，重复率自然就低。
还有个细节：涉及国内企业的内容时，国产模型更容易踩坑。文心一言和讯飞星火都在描述国内车企技术时出现高重复，可能是因为它们的训练数据里包含大量企业公关稿，生成时就直接套用了。反观 ChatGPT，对国内企业的描述反而更简略，间接降低了查重率。
另外，案例和数据的新鲜度影响很大。豆包引用的是近三个月的用户反馈，Claude 用了虚构但合理的采访案例，这些 “新内容” 在查重库中没有匹配项，自然拉低了重复率。而讯飞星火喜欢用 2022 年之前的技术资料，那些内容早就被各大平台收录了，不重复才怪。
💡 提升原创度的实操技巧
测完这些模型，总结出几个能用的方法。先让 AI 生成框架，再手动填案例。比如用通义千问出技术参数，再用自己收集的用户故事替换掉里面的现成案例，亲测能让查重率降 15%-20%。
换个冷门角度切入。文心一言虽然整体表现一般，但它用 “续航焦虑” 切入的思路值得借鉴。同样的技术内容，从用户痛点出发比单纯讲技术原理，重复率会低很多，因为后者的资料早就被写烂了。
限定数据来源。给 AI 提示时明确要求 “只引用 2024 年之后的研究成果”，亲测能让知网查重率降低至少 10%。讯飞星火后来我重新测了一次，加了这个限制，查重率直接从 67% 降到 41%，效果很明显。
用口语化转述。Claude 的优势就在这，把 “能量密度提升 30%” 改成 “续航里程能多跑 120 公里，相当于从北京到天津一个来回”，既保留了信息又避免重复。这个方法对微信公众号特别有效，平台好像更认这种生活化表达。
交叉验证很重要。写完之后别只看一个查重工具，知网过了不代表微信平台就认。最好三个工具都测一遍，哪个高就针对性修改。比如 Paperyy 高就改互联网内容，微信相似度高就换个案例。
最后想说，AI 生成内容的原创度不是模型天生的，而是可以通过提示词和后期处理优化的。实测证明，即便是表现差的讯飞星火，经过调整后也能达到合格线。关键是要知道它们的 “软肋” 在哪 —— 要么是资料太旧，要么是喜欢直接搬用现成内容，针对性解决就行。
现在内容创作早就不是 “纯手写” 和 “纯 AI” 的对立了，而是怎么让 AI 成为帮手又不踩抄袭的坑。这次测试最意外的是，那些看似 “不够智能” 的模型，反而因为生成的内容更 “独特”（其实是资料不全），查重率更低。这提醒我们，有时候少用点现成资料，多一点自己的解读，原创度自然就上去了。
