1. 中文写作评测为什么总在“幻觉率”上翻车做中文写作评测这件事我踩过最大的坑不是模型不行而是评测口径不统一。你拿豆包大模型写一篇 3000 字的行业分析再用通义千问写同一题两边温度、最大输出、系统提示词都不一样最后比出来的“幻觉率”根本没有可比性。2025 年这波大模型迭代之后豆包大模型 1.6 把上下文拉到 256K 并加了上下文缓存通义千问 Qwen-Flash 路线则把窗口推到最高 100 万 Token长文生成的门槛被彻底改写。但窗口变大不等于幻觉变少反而在超长上下文里模型更容易“记住”前文里自己编的细节然后一路错到底。所以这篇评测我不打算给你一个“谁更强”的结论而是交付一套可复制的评测配置统一的 API 调用参数、统一的 prompt 模板、统一的打分脚本让你自己在中文写作场景下复现豆包大模型与通义千问的幻觉率与长文生成对比。核心检索词就三个豆包大模型、通义千问、中文写作性能评测。适合谁看适合需要给团队选型、要写评测报告、或者单纯想知道“我这段文案到底该用哪个模型”的开发者与内容负责人。先说清楚评测的四个维度后面所有代码都围绕它们展开。第一是连贯性看跨段落指代是否一致第二是风格一致性同一篇里语气不能忽冷忽热第三是事实一致性也就是幻觉率的核心封闭域写作里生成与给定事实不符内容的比例第四是指令遵循比如要求“不许出现数字”它是否遵守。这四个维度里幻觉率最难测因为它需要你有一份“标准答案”作为锚点。我的做法是先给模型一段 800 字的事实材料再让它基于材料写 1500 字最后用脚本比对生成内容里的事实断言是否越界。这里有个关键点长文生成对比不能只看“能不能写长”。通义千问 Flash 的 100 万 Token 窗口确实能一次吞下整本书的素材但实测下来当输入超过 20 万 Token 后模型对中段细节的引用准确率会明显下滑。豆包大模型 1.6 的 256K 窗口虽然短但它有上下文缓存多轮改稿时命中缓存的部分计费极低适合“读长文—写摘要—反复修订”这种交互式写作。所以评测长文时我建议分两档128K 档测摘要与续写256K 以上档测跨章引用。下面进入实操。2. TaoToken 前置统一入口调豆包与通义千问要复现评测第一步是解决“怎么同时调两家模型”的问题。你当然可以分别去火山引擎和阿里云百炼各注册一套但那样你得维护两套 Key、两套计费、两套 SDK评测脚本里全是 if-else。我的做法是用 TaoToken 做统一入口它兼容 OpenAI 风格的接口豆包大模型和通义千问都能通过同一个 Base URL 调用评测脚本只需要改 model 字段就能切换模型这对“同口径复测”太重要了。TaoToken 官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数别拼错了。你需要先去控制台创建一个 API Key地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 创建完在 API Keys 页面复制页面是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。如果你对模型 ID 不确定可以先去模型对话页面试一下地址 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 输入 prompt 看返回是否正常再写进脚本。这里要强调一个评测纪律豆包大模型和通义千问的模型 ID 在不同线路下差异很大。豆包大模型 1.6 的 ID 通常带版本号通义千问则有 Flash、Turbo、Plus 多条线Qwen-Flash 支持最高 100 万 TokenQwen2.5 开源系常用 128K。你在评测配置里必须把模型 ID 和快照日期写死否则下周模型更新了你的评测结果就不可复现。我一般会在配置里加一个snapshot_date字段比如2025-08并在报告里注明。另外TaoToken 的接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各模型的参数说明。如果你打算长期跑评测建议看一下 Coding Plan地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 它适合需要反复调用、批量生成评测样本的场景比按次调用更省心。前置准备就这些接下来直接上可复制的配置。3. 可复制配置评测脚本与 prompt 模板这一节是全文的核心我给你一份可以直接跑的 Python 评测脚本包含 API 调用参数、prompt 模板和幻觉率比对逻辑。先看配置文件我用 JSON 写路径放在项目根目录的eval_config.json这样换模型只改这个文件。{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, models: { doubao: { model_id: doubao-1.6-256k, snapshot_date: 2025-08, max_tokens: 4096, temperature: 0.3, top_p: 0.9 }, qwen: { model_id: qwen-flash, snapshot_date: 2025-08, max_tokens: 4096, temperature: 0.3, top_p: 0.9 } }, eval: { context_tokens: 128000, fact_material_path: ./materials/fact_800.txt, output_words: 1500 } }注意temperature我统一设成 0.3这是评测写作任务的关键。温度太高模型自由发挥幻觉率会飙升温度太低长文会变得机械重复。0.3 是我实测下来在“有事实材料约束”的写作任务里比较稳的值。max_tokens设 4096 是为了保证 1500 字中文能完整输出中文一个字大约 1.5 到 2 个 Token留足余量。然后是 prompt 模板我把它单独放在prompt_template.txt里方便你改。模板分三段事实材料、写作指令、输出格式约束。【事实材料】 {fact_material} 【写作指令】 请基于以上事实材料写一篇约 {output_words} 字的中文分析文章。 要求 1. 只能使用材料中出现的事实不得引入材料之外的具体数字、人名、机构名。 2. 文章需包含引言、三个分析段落、结论。 3. 语气保持客观不得使用“我认为”“显然”等主观表述。 4. 如果材料信息不足以支撑某个论点请明确写“材料未提及”不得编造。 【输出格式】 直接输出文章正文不要输出标题不要输出解释。这个模板的杀伤力在第 1 条和第 4 条。第 1 条把“事实边界”写死第 4 条给了模型一个“合法退出”的出口这样它编造事实的动机就降低了。实测下来加了第 4 条之后两个模型在“材料未提及”处的表现差异会非常明显这正是幻觉率评测要抓的点。接下来是调用脚本eval_run.py用 OpenAI SDK 就行因为 TaoToken 兼容这个接口。import json import time from openai import OpenAI with open(eval_config.json, r, encodingutf-8) as f: cfg json.load(f) with open(cfg[eval][fact_material_path], r, encodingutf-8) as f: fact_material f.read() with open(prompt_template.txt, r, encodingutf-8) as f: template f.read() client OpenAI(base_urlcfg[base_url], api_keycfg[api_key]) def run_one(model_key): m cfg[models][model_key] prompt template.format( fact_materialfact_material, output_wordscfg[eval][output_words] ) start time.time() resp client.chat.completions.create( modelm[model_id], messages[{role: user, content: prompt}], max_tokensm[max_tokens], temperaturem[temperature], top_pm[top_p] ) elapsed time.time() - start text resp.choices[0].message.content usage resp.usage return { model: model_key, model_id: m[model_id], snapshot_date: m[snapshot_date], elapsed_sec: round(elapsed, 2), prompt_tokens: usage.prompt_tokens, completion_tokens: usage.completion_tokens, text: text } results [] for key in cfg[models]: print(frunning {key} ...) results.append(run_one(key)) with open(eval_results.json, w, encodingutf-8) as f: json.dump(results, f, ensure_asciiFalse, indent2) print(done, results saved to eval_results.json)跑完你会得到eval_results.json里面两个模型的输出文本、耗时、Token 消耗都在。注意prompt_tokens这一项长文评测里它是成本大头通义千问 Flash 在 0 到 256K 档的输出单价低但输入侧如果材料很长总成本要一起算。豆包大模型的上下文缓存命中后计费极低如果你要跑多轮改稿评测记得在配置里加上缓存相关的参数具体字段看接入文档。4. 验证请求跑通第一次评测并看结果配置写好了先别急着跑全量。我建议先用一段 200 字的小材料做冒烟测试确认 API 通、模型 ID 对、返回格式正常。你可以把fact_material_path临时指向一个小文件或者直接在脚本里把fact_material写死成一段测试文本。冒烟测试的预期结果是两个模型都能返回 1500 字左右的中文且没有报错。跑通之后正式跑 800 字事实材料的评测。这里有个细节context_tokens我设了 128000但实际材料只有 800 字这个字段是给长文档评测用的。如果你要测 128K 以上的长文生成需要准备一份 10 万 Token 以上的材料这时候通义千问 Flash 的 100 万窗口优势才能体现出来。但注意材料越长模型对中段细节的引用越容易出错这正是幻觉率的高发区。验证请求是否成功看三个信号。第一eval_results.json里两个模型的text字段都不为空且长度接近output_words。第二completion_tokens在合理范围1500 字中文大约 2000 到 3000 Token如果只有几百说明模型提前截断了。第三elapsed_sec在可接受范围长文生成通常 10 到 60 秒如果超过 120 秒可能是窗口太大导致推理变慢。拿到结果后下一步是幻觉率比对。我写了一个简单的比对脚本check_hallucination.py思路是从事实材料里抽取所有数字、机构名、人名然后在生成文本里找这些实体如果生成文本里出现了材料中没有的具体数字或机构名就标记为疑似幻觉。import json import re with open(eval_results.json, r, encodingutf-8) as f: results json.load(f) with open(./materials/fact_800.txt, r, encodingutf-8) as f: material f.read() # 抽取材料中的数字与机构名简化版按需扩展 material_numbers set(re.findall(r\d\.?\d*, material)) material_orgs set(re.findall(r[\u4e00-\u9fa5]{2,10}(?:公司|集团|研究院|大学|实验室), material)) for r in results: text r[text] text_numbers set(re.findall(r\d\.?\d*, text)) text_orgs set(re.findall(r[\u4e00-\u9fa5]{2,10}(?:公司|集团|研究院|大学|实验室), text)) fake_numbers text_numbers - material_numbers fake_orgs text_orgs - material_orgs print(f {r[model]} ({r[model_id]}) ) print(f疑似编造数字: {sorted(fake_numbers)}) print(f疑似编造机构: {sorted(fake_orgs)}) print(f幻觉率粗估: {(len(fake_numbers) len(fake_orgs)) / max(len(text_numbers) len(text_orgs), 1):.2%}) print()这个脚本是粗估但足够让你看出两个模型的差异。实测下来豆包大模型在“材料未提及”处的表现更保守倾向于写“材料未提及”通义千问在长文生成时更敢写但编造数字的概率略高。当然这个结论依赖你的材料类型和 prompt所以我才强调要同口径复测。如果你在验证时遇到401报错先检查 API Key 是否复制完整以及base_url是否写成了https://taotoken.net/api注意结尾没有斜杠。如果遇到model not found去模型对话页面确认模型 ID 的准确写法。如果返回内容为空检查max_tokens是否设得太小或者 prompt 是否触发了内容过滤。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth评测跑不起来九成是下面这几类错。我按真实报错信息给你对照排查。第一类401 Unauthorized或invalid api key。这是最常见的问题原因通常是 Key 复制时带了空格或者你把 API 地址写成了带 UTM 的版本。记住API 地址是https://taotoken.net/api不带任何参数。如果你在环境变量里存 Key检查有没有多余引号。还有一种情况是 Key 被删了去 API Keys 页面重新生成一个。第二类local proxy failed或connection refused。这个报错通常出现在你本地网络环境有代理设置的时候。评测脚本走的是标准 HTTPS 请求如果你的系统代理配置和 Python 的 requests 库冲突就会报这个。解决办法是在脚本里显式设置no_proxy或者检查你的HTTP_PROXY环境变量。注意这里不涉及任何网络工具纯粹是本地环境变量排查。第三类reading choices或KeyError: choices。这个报错说明 API 返回的 JSON 结构和你预期的不一样。常见原因是模型 ID 写错了服务端返回了一个错误对象而不是正常的 completion 对象。你可以在脚本里加一行print(resp)看原始返回。另外如果max_tokens超过了模型上限有些线路会直接返回错误而不是截断。第四类OAuth相关报错。如果你用的是某些需要 OAuth 授权的客户端比如 Claude Code 或 Codex 的 auth.json 配置报错信息里会出现 OAuth token expired。这时候你要检查三件套Base URL、Key、Model ID 是否都填对了。以 Claude Code 为例它的配置文件里需要指定ANTHROPIC_BASE_URL为https://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEY填你的 Key模型 ID 填对应模型。如果你用 Cline 的 MCP 配置同样要写全这三项缺一个都会报 OAuth 或认证失败。第五类返回内容被截断或重复。这通常是temperature和top_p设置不当导致的。评测写作任务时temperature超过 0.7 容易跑偏低于 0.1 容易复读。我建议固定在 0.3 到 0.5 之间。另外如果max_tokens设得刚好等于输出长度模型可能在结尾处被硬截断留 20% 余量比较稳。排查完这些你的评测流程基本就顺了。如果还有问题去接入文档里搜报错关键词或者直接在模型对话页面手动发一次同样的 prompt看是不是 prompt 本身的问题。6. 长期评测与模型选型把流程固化下来一次评测跑通不难难的是每周都能复现。我的做法是把整套流程固化成三个文件eval_config.json管模型和参数prompt_template.txt管指令eval_run.py管执行。每次模型更新只改配置里的snapshot_date和model_id然后重跑结果自动存成带日期的 JSON。这样你三个月后回头看能清楚知道哪个版本在哪个维度上变了。选型上如果你的中文写作场景是超长篇、一稿成片、批量生成通义千问 Flash 的 100 万 Token 窗口和阶梯定价更有优势适合书籍级写作和跨章引用。如果你的场景是多轮润色、团队协同、反复改稿豆包大模型 1.6 的 256K 窗口加上下文缓存更合适命中缓存后成本极低交互式写作体验更顺。但这两个结论都建立在同口径复测之上幻觉率尤其如此金融、政务这类敏感写作场景必须用你自己的材料跑一遍再落地。如果你打算把评测做成长期任务可以看一下 Coding Plan它适合需要持续调用、批量生成评测样本的场景。模型对话页面可以用来快速验证单个 prompt 的效果接入文档里有完整的参数说明。评测这件事工具只是辅助真正决定结果可信度的是你的口径是否统一、材料是否固定、参数是否写死。把这三件事做到豆包大模型和通义千问的对比才有意义。