有个说法是，AIGC检测系统使用的算法永远是上一个稳定版本，如果你写论文时用的是最新版本的AI，就会解锁“我的算法在你之上”剧情，新的AI能抽老AI陀螺，只要你的AI模型更新更高级那它写出来的东西就绝对不会被基于老AI模型的AIGC检测算法给测出来，因为我的算法凌驾于你。

这个说法是真的，而且这个差距会越来越大，以 Anthropic的Claude为例，他的学术文风非常克制严谨，都是特别规范的学术表达，而且没有那种老AI的粗糙人机感，通读起来非常舒服，属于我怎么看都顺眼的表述，唯一的缺点是格式本土化不如GPT。

GPT plus对于新手来说写论文是够的，你有条件上pro就上pro，但是pro贵，二者文笔说实话差距不大，但是pro解锁了更高推理档位和GPT-6 Pro模型，会有更完整更具体衔接更好的句段表述，plus的上限是高推理，如果你要连续跑十几轮深度文献调研或者那种超大规模的代码工程，plus用着吃力了还是上pro。另外，Codex不是纯粹的文字大模型，更适合跑数据跑代码，杀猪少用冲击钻。

ai的每次升级都不只是赶超一个身位，而是领先一大截，国产里面大鲸鱼依旧是我认为对文字表述能力把控最好最舒畅的模型，但它可能是被检测系统针对了特别容易被判定为ai，凭空生成的文本基本都会被识别，必须是基于那种有原型的句子素材融合出来的表述才不容易被识别。

豆包我用特别多，情绪价值给的很到位，能当零碎句子扩充词汇的助手，多的就算了，但门槛低也挺不容易的，跟了我这么多年了。

回到最初的话题，更先进的AI模型是不是会吊着打老AI模型，答案是会，掌握了更先进的AI模型用法，别说过AIGC检测这种小事情，其他能做的事多了去了。

PS.瞎编文献的问题不在这次的讨论范围内，怕瞎编文献用秘塔ai去。