体制内写材料的痛苦，一半在格式：标题层级、称谓口径、结尾套话，差一点味道就不对。我们把同一组公文任务交给DeepSeek和文心一言，看谁的"官腔"更正、谁更省改。
测评声明
时间：2026 年 9 月 9-12 日。环境：DeepSeek网页版与文心一言网页版。任务集：五种常见文种——通知、请示、工作总结、会议纪要、汇报材料开头段，每文种双模型各生成3次，共30次，由一位十年办公室经验的"笔杆子"按"可直接交/小改可用/重写"三档盲评。
核心发现
①格式合规度，文心一言占优。请示的"妥否，请批示"收尾、通知的主送机关位置，18次相关生成里只有2次失手；DeepSeek偶有格式自由发挥，把请示写成了情况说明。
②内容生成力，DeepSeek更强。工作总结的"成绩-问题-打算"结构里，它给的问题分析更具体，能落到具体环节；文心偏向四平八稳的排比句，架子漂亮，肉少。
③两家共同雷区：数字和案例会"编"。凡涉及真实数据、真实人名的地方都是占位符性质，必须人工填空核实——公文里这条红线碰不得。
维度评分
| 维度 | DeepSeek | 文心一言 | 实测依据 |
|---|---|---|---|
| 格式合规 | 8.2 | 9.0 | 三档盲评："可直接交"文心10/18次，DeepSeek 6/18次 |
| 内容具体度 | 8.8 | 7.5 | 总结的问题分析段：DeepSeek出现具体归因的比例明显更高 |
| 语言风格 | 8.0 | 8.8 | 文心的机关口径用语更贴近行文习惯，改得少 |
| 修改成本 | 8.5 | 8.0 | 到"小改可用"的平均迭代：DeepSeek 1.6轮，文心2.2轮 |
| 响应速度 | 9.0 | 8.0 | 千字成稿：DeepSeek约20秒，文心约40秒 |
分场景结论
急稿、初稿选DeepSeek——快、骨架全，格式自己把一把；正式上报的文种选文心——格式和口径稳，改起来心惊肉跳的次数少。区政府办的小赵的分工：DeepSeek搭架子填内容，文心按文种过一遍格式，两道工序之后自己只改事实层。
横向对比
和WPS AI这类文档内嵌功能比，两家的优势在"整篇生成"而不是片段润色；和其他通用大模型比，文心的价值就在那层"机关语感"——平时觉得没用，交稿的时候最要命。
最终判断：公文写作的AI现状：格式可以放心交给机器，事实必须留给人类——它俩背的责任不一样。以上基于5文种30次生成盲评，样本有限，仅供参考。