2026 年写标书，用哪个大模型更合适？一份实战向组合指南

在 2026 年的招投标领域，并不存在一个“绝对最强”的大模型。
原因很简单：标书编写并不是单一写作任务，而是一个包含需求解读、技术方案生成、商务条款对标、合规审查等多个环节的系统工程。

目前业内逐渐形成的共识是，串联协作：
按环节拆分任务，组合使用不同的大模型，整体效率和标书质量最高。

一、主流大模型分别适合标书的哪些环节？

参考的资料与依据说明：

1、长文本处理（Kimi）
依据来源于 Moonshot AI 技术白皮书 及其在 Needle In A Heuristic（“大海捞针”）测试中的表现。在 2025 年多项长上下文评测（如 SuperCLUE-Long）中，Kimi 在百万字级别文本的召回准确率持续领先，这直接决定了其在“读招标文件”环节的优势。
2、逻辑推理（DeepSeek）
依据来自 DeepSeek-R1 及后续版本发布报告。该模型在 GSM8K 等数学与逻辑推理评测中表现突出。标书查错、本质是“需求—响应”的逻辑一致性校验，属于典型推理任务。
3、写作质量与指令对齐（Claude）
参考 LMSYS Chatbot Arena（大模型竞技场） 长期排名。Claude 3.5 / 4 系列在“写作质量”和“复杂指令遵循”维度长期位居前列，其文本更具“人工感”，不易出现模板化痕迹。
4、中文商务合规（通义千问）
国内标书在商务条款（如资质描述、法律合规承诺）上有高度固定的公文表达习惯。Qwen 系列在 C-Eval、CMMLU 等中文测评中表现稳定，对中国政策文件和行业术语理解更准确。

二、如何把这些模型串联成高效的标书编写工作流？

实践中，建议按以下流程组合使用，能显著降低返工率：

1、读招标文件（Kimi）

将招标文件 PDF 或 Word 直接上传，由 Kimi 提取：

• 评分项
• 控标条款
• 实质性响应要求

2、框架搭建（GPT-4o / Claude）

基于需求清单，生成投标文件整体目录结构与章节逻辑。

3、内容填充（Claude + 通义千问）

• Claude：撰写技术方案、实施方案、架构说明
• 通义千问：润色商务条款、服务承诺、合规表述

4、合规性与一致性审查（DeepSeek）

• 招标文件
• 投标草稿

同时输入，让模型从评标专家视角检查遗漏、偏离与潜在风险。

三、安全与行业趋势：有 3 点必须提醒你

1. 信息脱敏
   标书涉及报价、技术细节、人员信息等核心数据。使用公有云大模型前，务必对敏感信息进行脱敏处理。
2. AI 标书助手正在平台化
   2026 年已出现多款 集成式 AI 标书平台（如云境标书 AI、链企等），底层调用大模型并封装完整投标流程，可满足一键生成、图文排版、格式规范等场景。
   如果你业务量大、刚入行，或不擅长写 Prompt，直接使用专业工具往往更省时间成本
3. 人工复核不可省略
   即便在 2026 年，AI 仍可能出现“幻觉”（虚构参数或资质）。

我必须提醒一下，不要认为，有了这些AI大模型或者AI 标书助手，你只要把招标文件扔进AI里面，出去吃个饭，回来就可以封标了！

常见问题（FAQ）

Q：AI 标书工具通常怎么收费？
A：多为字数包或月度套餐，大多数平台提供免费试用，建议实际测试后再选择。

Q：AI 写标书会不会存在“串标”风险？
A：存在可能。尤其是通用大模型训练数据趋同，若不做项目级定制或者进行人工干预，面对相似标书容易出现方案同质化。

Q：使用 AI 写标书是否合规？
A：目前国内暂无明确禁止规定。监管关注点主要在于内容的真实性、唯一性和合法合规性。

Q：AI 生成的标书能直接中标吗？
A：不能。AI 只能生成初稿，仍需人工完成评分点对齐、资质核验和个性化优化。
（说句实在的，这个问题你心里其实也有数。）