ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek，谁更适合写中文标书？

为什么我们选了DeepSeek？四款顶流大模型，写中文标书测给你看

经常有人问我们："你们做AI标书工具，底层为什么选DeepSeek？不选ChatGPT或者Claude？"

这个问题问得很好。

市面上顶流大模型就那几个：OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini，还有国产黑马DeepSeek。哪一个才是写中文标书的最优解？

在做全响应AI标书产品选型的时候，我们把这四款模型都拉出来，在真实的标书写作场景下测了一遍。今天把测评结果公开分享给大家——不管你是想自己选型做AI工具，还是想自己用大模型写标书，看完这篇你就知道该怎么选了。

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先搞清楚：为什么写标书这件事，对大模型有特殊要求？

不是说现在大模型什么都能写吗？为什么写个标书还要专门测评？

因为写标书这件事，对大模型的能力要求，和写一篇公众号文章、写一份周报真的不一样。它有几个特殊要求：

1. 要处理超长文档。 一份招标文件随便就是一两百页，少则几万字，多则几十万字。大模型得能一次性读完全文，不漏掉任何关键信息。上下文窗口不够大的，直接出局。 2. 中文理解要求极高。 招标文件里大量是中文官方表述、行业专业术语、隐藏在角落的废标条款。差一个字意思可能就完全变了。模型对中文本土化的理解不到位，很容易理解错需求。 3. 不能有幻觉。 资质、业绩、参数、金额这些关键信息，错一个字都可能废标。模型爱"胡说八道"的，绝对不能用。 4. 格式结构化要求严格。 标书有固定格式：商务标怎么排、技术标怎么排、评分点怎么对应响应，这些都是固定套路。模型得能生成清晰的结构化内容，不能东一榔头西一棒子。 5. 性价比要高。 一份标书处理下来，Token消耗很大。API调用太贵的，产品化不现实。

所以，不是说模型参数大就一定好。适合中文标书场景的，才是最好的。

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我们的测评标准：5个维度打分，满分10分

为了测评公平，我们统一了测评条件：

• 测评版本： 各厂商当前主流旗舰版本（GPT-4o、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro、DeepSeek V2）
• 测试用例： 一份真实的政府采购项目招标文件（约120页，包含完整的废标条款、评分标准、技术规格要求）
• 测评维度： 5个维度，每个维度满分10分

好了，现在我们一个个来看。

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第一款：ChatGPT（GPT-4o）—— 海外标杆，综合强但中文本土化有差距

OpenAI的ChatGPT不用多说，行业标杆。GPT-4o出来之后，综合能力确实很强。那它写中文标书怎么样？

✅ 优点：

1. 综合能力确实强。 逻辑推理、内容生成都很稳，不会出大的纰漏。结构框架生成得非常规整，一看就是经过大量数据训练的。 2. 对通用标书写作规范理解到位。 即使你不告诉它标书该分哪几个章节，它自己也能生成一个比较规范的大纲。 3. 幻觉控制不错。 只要你不给它瞎提示，它不会乱编资质和业绩，这一点比很多小模型做得好。

❌ 缺点：

1. 中文本土化理解还是差点意思。 这是海外模型的通病。一些中国特有的招投标政策术语、行业内部习惯表述，它理解得不够精准。比如"竞争性磋商""单一来源""资格后审"这些词，它认识，但放到具体语境里，理解深度不如国产模型。 2. 长文档处理性价比低。 GPT-4o的128K上下文窗口确实不小，但对应到标书场景，一份100多页招标文件就差不多吃完了。而且价格真的贵——处理一份标书下来，API调用费用可能要好几块钱，DeepSeek才几毛钱。 3. 合规风险。 对国内用户来说，数据安全和合规性是个绕不开的问题。你把招标文件传给OpenAI，这个数据出境风险企业担不起。做产品更是不可能。

📊 打分结果：

💡 适合场景：

如果你是个人玩玩，手里有APIKEY，写个小标书练练手，可以用。但企业级产品化、正式项目投标，不推荐。

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第二款：Claude 3（Opus/Sonnet）—— 长文本王者，但太贵，中文还是不够地道

Anthropic的Claude，一直以"长文本处理能力"著称。Claude 3出来之后，Opus版本支持200K上下文，确实很强。很多人说它比GPT-4o还好用，那写标书呢？

✅ 优点：

1. 长文本处理真的强。 200K上下文窗口，一百多页招标文件扔进去，它真的能全吃下去，关键信息提取得挺完整。这一点比早期的GPT强。 2. 风格比较稳重。 生成内容不怎么放飞自我，幻觉控制得很好。它不会瞎编东西，这点让人放心。 3. 对PDF解析支持友好。 直接上传PDF文件，它能很好地保留原文档结构，提取关键信息不容易乱。

❌ 缺点：

1. 价格真的太贵了。 Claude 3 Opus的API价格是出了名的高。处理一份标书，动辄十几块甚至几十块。我们做产品，这个成本扛不住，用户也扛不住。Sonnet便宜点，但能力又降一档。 2. 中文还是不如母语模型地道。 和ChatGPT一样的问题——它懂中文，但不是"母语级"的理解。招投标里很多隐晦的表达，它能读懂，但要生成符合评标专家口味的中文内容，还差一点。 3. 同样有合规问题。 和OpenAI一样，海外模型，数据出境问题绕不开。

📊 打分结果：

💡 适合场景：

如果你要处理特别长的招标文件（两三百页），对信息提取完整性要求极高，而且预算足够，可以试试Opus。但性价比太差，日常用不起。

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第三款：Gemini 1.5 Pro —— 多模态强，但中文稳定性一般

Google的Gemini 1.5 Pro，出来的时候喊得很凶，号称百万上下文窗口。那实际写标书表现如何？

✅ 优点：

1. 百万上下文窗口真不是吹的。 几百页的大文档，它确实能一次性处理。这个窗口大小优势，目前还是独一份。 2. 多模态能力强。 如果招标文件里有很多图片、表格扫描件，Gemini的OCR+理解能力确实不错。这是它的长项。 3. 价格比Claude Opus便宜。 在几款海外模型里，它的性价比居中。

❌ 缺点：

1. 中文稳定性真的一般。 有时候发挥很好，有时候莫名其妙就理解错了。同一个prompt换个说法，结果差很多。做产品，稳定性太重要了——你不能今天对明天错。 2. 在国内访问稳定性不好。 这个不用多说，大家都懂。时好时坏，做标书这种时间紧的活，掉链子一次就够你受的。 3. 同样合规问题。 海外模型，数据安全问题。

📊 打分结果：

💡 适合场景：

如果你招标文件里图片、扫描件特别多，需要多模态能力，可以试试。但日常写标书，稳定性不够让人放心。

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第四款：DeepSeek V2 —— 国产黑马，中文优化到位，性价比拉满

终于说到我们最终选的DeepSeek了。它现在火得一塌糊涂，OpenRouter上份额都快超过Claude了。那它写中文标书到底好在哪？

✅ 优点：

1. 中文理解真的舒服。 这是最直观的感受——它就是一个"中文母语"模型。招投标里各种官方表述、行业术语、政策词汇，它理解得特别到位，生成的内容读起来就是地道中文，没有那种"翻译腔"。

我举个例子：招标文件里说"本项目面向中小企业预留，投标人须提供中小企业声明函"。海外模型可能会跟你扯一堆中小企业政策，但DeepSeek直接就能理解——哦，就是要你放一个符合格式要求的声明函进去。不多说废话，直接到位。

2. 长文档处理能力够强，价格还便宜。 DeepSeek V2支持128K上下文，对绝大多数标书来说完全够用。关键是价格真的太香了——API价格只有GPT-4o的几分之一，Claude Opus的十几分之一。处理一份标书，调用费用几毛钱，产品化完全没问题。 3. 结构化生成做得很好。 它很擅长按照你的要求生成章节清晰、结构完整的内容。招标文件解析出来之后，让它按照评分点生成对应响应，它条理分明，不会乱。 4. 本土化部署友好，合规。 国产模型，支持私有化部署，数据不出境，完全满足企业合规要求。对我们做To B产品来说，这一点太重要了。 5. 幻觉控制超出预期。 很多人觉得国产模型幻觉多，但DeepSeek V2在这方面控制得相当不错。只要你知识库信息给到位，它很少乱编东西。关键数据出错的概率比我预想的低很多。

❌ 缺点：

1. 超长文档（超过200页）处理能力不如Claude和Gemini。 128K窗口对绝大多数项目够用，但碰到那种好几百页的超级招标文件，它也吃不下。不过说实话，这种项目很少见，绝大多数一百多页就到头了。 2. 多模态能力不如Gemini。 如果招标文件大量是扫描件图片，它OCR+理解能力确实不如Gemini。但现在绝大多数招标文件都是可编辑的PDF，这个问题不大。

📊 打分结果：

💡 适合场景：

绝大多数中文标书写作场景都适合。 尤其是企业级产品化、日常项目处理，性价比和效果平衡得最好。

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横向对比：总分排名出来了

我们把四款模型的得分放到一张表里，一目了然：

排名结果：DeepSeek V2 > Claude 3 Opus > GPT-4o > Gemini 1.5 Pro

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我们为什么最终选了DeepSeek做全响应AI标书的底层？

看完测评，结论其实很清楚了。对我们做全响应AI标书这个产品来说，选DeepSeek是"效果+成本+合规"综合最优解：

第一，中文理解才是王道。 我们服务的是国内用户，写的是中文标书。模型对中文的理解深度，直接决定了标书质量。 DeepSeek作为深度优化过中文的国产模型，这方面优势太大了。 第二，性价比决定了产品能不能普惠。 如果我们用Claude Opus，成本差十几倍，那产品定价就得涨十几倍，最后还是用户买单。DeepSeek让我们能用合理的价格给用户提供顶级的模型能力，这对用户是好事。 第三，合规是底线。 国产模型，支持私有化部署，数据安全可控，企业用户用着放心。这一点是海外模型比不了的。 第四，能力足够用。 128K上下文窗口覆盖90%以上的项目，长文档解析没问题，幻觉控制也不错。满足标书写作需求绰绰有余。

当然，我们不是说DeepSeek完美。如果用户真有几百页的超级招标文件需要处理，我们也会做特殊处理。但对绝大多数用户来说，DeepSeek就是当前最优选择。

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给你的建议：自己写标书，该选哪个模型？

看完测评，可能你会问："我自己想试试用大模型写标书，该选哪个？"

给你不同场景的建议：

一句话总结：自己玩，有什么KEY用什么；做正事，选DeepSeek不踩坑。

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写在最后：模型是基础，场景优化才是关键

最后说一句：模型选对了只是第一步，真正决定AI标书质量的，是垂直场景的优化。

DeepSeek给了我们一个很好的基础，但我们还是在它之上，做了大量招投标领域的专项优化：

• 训练了招投标行业专属词向量，八千多个标书核心术语理解更精准
• 基于百万份中标标书做了微调，更懂评分点怎么写才能拿高分
• 做了合规预检专项模块，自动扫描废标风险点
• 优化了自动排版，直接生成符合招标文件格式要求的文档

所以，模型是底层，垂直优化才是核心竞争力。全响应AI标书，就是DeepSeek能力+招投标场景垂直优化的结果。

如果你想体验一下，点击下方卡片，就能免费试用——看看国产顶尖大模型+垂直领域优化，写出来的标书到底怎么样。

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