来源:互联网 更新时间:2026-05-31 19:10

6月19日,百度文库正式发布了“橙篇”这款新产品。当国产AI应用产品在长文创作赛道上短兵相接,橙篇与Kimi的较量成了绕不开的话题。一个背靠百度的技术生态,一出生就自带长文生成的光环;另一个则凭创新能力和用户口碑在细分领域站稳了脚跟。深度体验之后,会发现两者之间的差异相当明显——那么,谁更有可能成为长文创作领域的未来之选?不妨一起来拆解看看。
我们给两者下达了同样的任务:论文研究主题为“人工智能与网络舆情”,采用定量研究方法,大纲必须包含研究问题、相关文献综述、研究方法、数据分析与结果呈现、结论和启示。要求内容逻辑清晰,分条表述且结构关系明确。
橙篇生成的大纲效果如下:
(图片:橙篇生成的正文大纲效果展示)
如果对生成的大纲不满意,橙篇还支持点击“换个大纲”进行调整,甚至可以在每个分层中额外增加参考资料。确认大纲后,点击“生成长文”,大约等待10分钟,就能输出一篇关于“人工智能与网络舆情”的万字全文。
(图片:橙篇生成的全文效果展示)
不得不说,橙篇的长文生成效果相当惊艳——整篇论文长达1.6万字,目录清晰、行文流畅,而且自带格式。更实用的是,文章以文档形式呈现,用户可以直接在里面进行二次编辑,实现全方位的精细化优化。
反观Kimi的回复:
(图片:Kimi回复效果展示)
由于篇幅限制,Kimi暂时无法直接生成万字长文。如果用户想继续创作,只能把大纲复制到文档中,再依据框架逐一构思、写作——效率上明显吃亏。
对内容创作者来说,查找素材是前期准备中最让人头疼的环节之一,而现在这个苦差事完全可以交给AI。比如,想写一篇关于AI在舆情处置中的应用的文章,需要搜集参考文献。分别问橙篇和Kimi,结果如下:
(图片:橙篇回复效果展示)
(图片:Kimi回复效果展示)
对比之下,Kimi引用的资料主要来自社交平台链接,虽然与主题词关联度较高,但文献的学术性和权威性明显不足。而橙篇则直接使用百度学术文献,从文献质量上讲,橙篇更优、更专业。据了解,Kimi没有自有资料库,内容高度依赖用户上传的资料;橙篇则有百度学术支持的专业文档检索、参考和查重功能,相当于“Kimi + Scholar”的双buff叠加。
在体验细节上,橙篇也比Kimi更用心。橙篇主页专门设置了“资料搜索”按钮,用户点击后无需组织语言,可以直接进行模块化操作。更重要的是,它将文献搜索和普通网页搜索结果区分开,彼此互不干扰,严谨性更胜一筹。
我们给出的任务是:
(图片:任务描述)
Kimi的回答:
(图片:Kimi回答效果展示)
橙篇的回答:
(图片:橙篇回答效果展示)
很明显,Kimi呈现的结果内容简洁、排版美观,一眼看上去就很有阅读欲望。而橙篇则完全无法处理这个指令,回答的内容与要求毫无关联。
任务内容是:最近Manner店员和顾客冲突频发且多次冲上热搜,请帮Manner公关团队写一篇公关文。
橙篇不负众望地写了一篇毫无感情色彩的大通稿,通篇没提冲突事件,也没有任何解释、声明或致歉。
(图片:橙篇生成的公关文效果展示)
在创作水平上,Kimi略胜一筹,起码初具公关文雏形,经过修改后可以被采用。
(图片:Kimi生成的公关文效果展示)
二者在写作能力上可谓“卧龙凤雏”,但使用Kimi需要把文本复制出来再修改,而橙篇支持直接在文本上进行智能编辑。常言道,再差的草稿也比白纸好——二次修改是产出精品文章的必经之路。从这个角度看,橙篇的二次编辑功能,或许才是AI辅助的精髓所在。
当前,长文创作AI应用产品市场蓬勃发展,产品格局已经逐渐明朗。一方面,综合性AI Native产品崭露头角,以百度文库的新产品“橙篇”为代表,该产品首创10万字长文生成及多模态编辑能力,能够满足用户在专业领域的查阅、创作、编辑等全链路需求。另一方面,头部企业引领市场,百度等科技巨头通过持续的技术创新和研发投入,推动长文创作应用产品不断进化。
同时不难发现,长文创作AI应用产品的能力呈现出明显的阶段性特征。目前市场上主流产品的基础功能已经相当成熟,但进阶功能仍有待深化。不同产品之间存在时间差——早期发布的产品在逻辑、编程以及上下文处理能力上具备显著优势。例如,2023年6月之前发布的产品(文心一言、讯飞星火、通义千问等),对话基础能力已相当成熟,并且正在逐步深化复杂文本理解、精准语义分析等进阶功能;而6月以来发布的产品(如豆包、Kimi、橙篇等),多数仍处在首个版本阶段。
这些新兴产品往往拥有一两项特别突出的能力——比如豆包在视频脚本生成方面表现出色,Kimi Chat在逻辑推理方面能力突出。这些特色功能为市场注入了新鲜血液,但从综合能力来看,它们相比早期发布的产品仍有不小的差距。
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