对酒馆来说，ai模型越新，体验会越来越好吗？

我好像没什么大的感觉

理论上是的，要么新上模型旧模型的API会下线，比如ds这样，要么就是有玄学的旧模型降智说，当然这个属于没法实锤的。

会比以前好
我的体验就是ai创造性地让我眼前一亮的处理频率变多了
我一般都是自己设计框架和粗浅大纲
细节情节留给ai
更新模型后让我眼前一亮的小设计更多
人物活人感也会逐渐增强
如果用的多的话
体验还是蛮明显的
脸谱化现在越来越低了
以前经常不同性格的人后面都会脸谱化，同质化
现在不同性格的人恶堕之后确实能保持原有的性格特点了

ai的文笔没什么进步，智力倒是有提升，你要是用轻量预设可能感觉不出来，换个重型预设试试

不绝对，但大体发展上肯定是越来越好的。

不会，起码现阶段不会
写作，包括RP，本身不是一个“复杂”的任务，几百B的模型+1M context足够处理文字创作的所有问题。
万亿模型“可能”对写作有帮助，但显然不是现在这批SOTA。现在这批万亿模型为了卷coding benchmark都卷入魔了，一个个全是做题高手，对逻辑推理能力和可解释性的要求远远超过了输出内容的阅读体验。
如果你回头用一下还没有这么卷后训练的上一批旗舰，比如opus4.6，会发现它的文字多样性和创意完全可以持平甚至超过fable和sol

写作最基本的技能是叙事，也就是“如何展开一个情节”的过程。对于做题家模型而言，这种能力反而是有毒的、是要剔除掉的——留白、侧写、伏笔，转换到coding的语境里，就是需求不清晰、兜圈子、实现不完整。
所以现在缺的不是越来越新的模型，甚至可以说按照现在的路径走下去，越新的模型越不适合文字创作。现在缺的是专门针对文学创作去后训练的模型。

个人感觉体验改善有限，现在文笔已经基本够用了，但埋伏笔和控节奏的提升还遥遥无期

Reply Post by Silith19527 (2026-08-25 20:16):

不会，起码现阶段不会
写作，包括RP，本身不是一个“复杂”的任务，几百B的模型+1M context足够处理文字创作的所有问题。
万亿模型“可能”对写作有帮助，但显然不是现在这批SOTA。现在这批万亿模型为了卷coding benchmark都卷入魔了，一个个全是做题高手，对逻辑推理能力和可解释性的要求远远超过了输出内容的阅读体验。
如果你回头用一下还没有这么卷后训练的上一批旗舰，比如opus4.6，会发现它的文字多样性和创意完全可以持平甚至超过fable和sol

写作最基本的技能是叙事，也就

非常赞同这个观点，想要出现一个写文好的AI，只有一种可能，那就是这个赛道有利可图，才会有人专门去做垂直训练，但很显然，并没有。
所以只能指望将来有一天算力过剩，大家各自卷垂直赛道去了。
有专精公文写作的，有专精小说写作的，有专精编程的，有专精数据分析的……

克太贵了没用过，但是类脑反馈是4.6比5和feble都好用

并非，大体量模型还好说，小体量模型越新体验越差，因为现在后训练都是向写代码对齐，角色扮演和写文能力差很多

是，不要相信什么不适合写作的狗屁叙事。
就是越新越强的模型写作能力越强，甚至写作是区分模型综合能力的非常好测试手段。
小模型后训练仙人训练不好写作的确是事实，那是因为它们过拟合了，实际上它们除了写作其他非代码能力也很差，包括日常问答，世界知识等。
而Sota模型无一不是写作高手，不管是擅长代码的opus，还是擅长推理的gpt5.6sol，fable更是文本无敌。k3功底也很强。

现在的大参数旗舰模型强的是智力，你跟他用grill me讨论怎么写会很有收获，但是你想让他直出小说文本那就比较难搞，必须使用工作流+强约束+提炼文风skill+子agent复核是不是写砸了要重写
对于酒馆这种上一个时代的产物来说，凑合玩玩呗还能咋地

fable的质量真不是opus4.6 能比的，llm就是参数量决定一切。
类脑的结论也不必迷信，现在类脑还有一帮子人孜孜不倦的在试图论证deepseek的灰测模型是路由fable呢。

越新的越好，新的模型会出现新的八股

体验会变好，但主要是变量更新和格式遵循之类的。现在没有哪家在卷写作和RP

不考虑新模型越来越难破甲，那只要scaling law还有效，肯定是智力(参数量)越强(越大)的模型，写文能力也越强。你不会以为AGI不包括creative writing能力吧

竞技场到现在创意写作的榜首还是 4.6o 和它的一众思考档位

Reply Post by dentalfloss (2026-08-26 02:13):

是，不要相信什么不适合写作的狗屁叙事。
就是越新越强的模型写作能力越强，甚至写作是区分模型综合能力的非常好测试手段。
小模型后训练仙人训练不好写作的确是事实，那是因为它们过拟合了，实际上它们除了写作其他非代码能力也很差，包括日常问答，世界知识等。
而Sota模型无一不是写作高手，不管是擅长代码的opus，还是擅长推理的gpt5.6sol，fable更是文本无敌。k3功底也很强。

个人体感：模型智力到了一定程度，再卷并不会提升写文的舒适度。
就算现在吹上天的4.6Opus，写出来的可读性也是一坨，甚至很多时候我会跑回去用哈基米，就克系而言，4.6出的时候我还在用4.5Sonnet，可读性比4.6好不少
当然可能和我用的习惯有关系，除了promot限制和记忆归档，我输入是很详细的，基本给出400~600字的带心理活动和主要对话的细纲外加在细纲里插入的要求(包括不限于：这里展开描写；这里留白；这里是伏笔别加戏；这里补环境描写；这里补外貌描写等等)，然后补个xml把时间地点人物和基础的人物衣着情绪写上，如果有回环需求会直接提示历史剧情条目

另：我朋友说我用AI写作的方式像自己把编剧导演监督全干了，AI只用当演员就行，这算是我被AI折磨出来的经验：你让它发挥空间越小，它发挥的越好

dsv3到v4，注意力提升是指数级的，世界书写几万字都能记住细节时不时来个call back。

Reply Post by dentalfloss (2026-08-26 02:13):
是，不要相信什么不适合写作的狗屁叙事。
就是越新越强的模型写作能力越强，甚至写作是区分模型综合能力的非常好测试手段。
小模型后训练仙人训练不好写作的确是事实，那是因为它们过拟合了，实......

其实并不会，fable很聪明，但是文风远没有哈基米懂，只不过听话，哈基米是数据库列出123一写不管自己列的什么东西
告诉他怎么写还是不太行
fable倒是写个美化一点错误没有
但是哈基米智商确实不太行，4pro也不知道什么时候能端上来