DeepSeek学术写作测评第一弹：论文润色，中译英效果如何？

我是娜姐 @迪娜学姐 ，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。  

最近风很大的DeepSeek，持续火出圈，引起了硅谷AI圈的热议。很多学员让娜姐测评一下对于平时需要学术写作润色的论文党，效果究竟怎么样？ 

娜姐分别测试了论文润色、翻译（中译英），数据分析，学术问题回答分析，根据背景知识进行学术写作，以及文献阅读分析等场景。

发现DeepSeek还真有点东西，有些场景效果已经可以媲美ChatGPT了，有些还稍微弱一些。

一篇文章太长，娜姐分几篇文章来详细分析DeepSeek和ChatGPT的对比效果。

本文是第一弹：中英文论文润色、翻译（中译英）效果和ChatGPT的对比评估。           

1 英文润色

首先是我们最常用的场景：论文润色。

先说结论，DeepSeek的润色效果完全可以平替ChatGPT。

之前英文论文润色，娜姐测试对比的效果是ChatGPT一直处于领先水平。甚至Claude都比ChatGPT稍逊一点：润色后表达稍显生硬，读来不够流畅。    

但是，DeepSeek的效果很惊艳。为了严谨起见，娜姐和之前的润色测评用同一篇文章，且从头到尾完整对比了润色后的全文。

DeepSeek逐字逐句，改的很仔细。

我们来仔细看一下，润色质量如何：    

娜姐作为一个老练的SCI期刊编辑，服气的说，这效果真的可以！

时态把握的很准确，一些学术写作规则（P斜体，=＞＜前后要空格，左旋肉碱L大写等）能很好的遵从；特别是Results部分，原作者写的很差，意思表达的含混不清。DeepSeek则可以按照学术写作规范，将结果的统计学差异清晰简洁的表达出来，逻辑也非常流畅。

娜姐仔细对比了全文的润色结果，质量一以贯之，非常好。使用方法和ChatGPT是一样的。

2 中文润色：

很多同学的中文学术写作也不规范，不管是论文还是标书，这一块娜姐之前写过，ChatGPT是表现很不错的：

AI润色中文论文标书，效果怎么样？           

那DeepSeek呢？还能是ChatGPT的最佳平替吗？           

先说结论：基本的错别字，用词不当，DeepSeek没问题，但是逻辑错误DeepSeek没改出来。很奇怪吧，一个中文大模型居然润色中文没有英文出色！

先来看一下摘要部分的润色对比：

DeepSeek：

之前ChatGPT润色的:    

原文病句：本项目拟结合CRISPR-Cas9系统和PiggyBac转座子靶向干细胞中CXCR4以产生抗HIV-1复制的突变体而不影响其分化和增殖。

DeepSeek改的：本项目拟结合CRISPR-Cas9系统和PiggyBac转座子技术，靶向干细胞中的CXCR4基因以产生抗HIV-1复制的突变体，同时确保其分化和增殖功能不受影响。 

ChatGPT改的：本项目拟结合CRISPR-Cas9系统和PiggyBac转座子技术，在干细胞中靶向CXCR4基因，产生既能抑制HIV-1复制又不影响细胞分化和增殖的突变体干细胞。

很明显，原句主语不清，DeepSeek改的没有ChatGPT好。           

娜姐又对比了全文的润色效果，发现只要涉及逻辑不顺畅的地方，DeepSeek的润色效果都没有ChatGPT好。           

有人说，会不会是你提示词的问题？你的提示词是适配ChatGPT的，所以对DeepSeek发挥效果有限。               

于是我又修改了提示词，改成通常更简洁的版本，但是效果还不如第一版的精细化提示词。

娜姐猜想是不是DeepSeek用来训练的数据集主要是英文来源的？我把它使用的数据集表格发给ChatGPT，它帮我分析的结果果然是-—预训练阶段80%以上数据集是英文来源，微调阶段也是主要是英文来源。

所以DeepSeek对英文语法的习得比中文更好。

3 中译英：

这个也是大家的高频需求，用中文写作更高效，表达更顺畅。

但是，由于中英表达习惯的不同：中文习惯状语前置，有时候主语很长，而英文表达则相反。因此，中译英后的效果总是很别扭。           

之前娜姐的三步反思法，ChatGPT中译英可以彻底消除中文腔，翻译的很地道。

论文中译英的最佳解决方案？ChatGPT自我反思翻译法了解一下！

来看看DeepSeek表现如何：           

协同护理模式在全髋关节置换术后恐动症患者中的应用：              

以下是ChatGPT的中译英效果对比：    

总的来说，DeepSeek翻译的还不错，也符合学术论文的表达规范。但是，仔细对比，Methods部分DeekSeek的翻译全是长句， 因为中文原文也是长句。但是ChatGPT会将长句切断成短句，长短交错。更符合英文的表达习惯。

中译英，结论是DeepSeek还可以， 但是ChatGPT还是比DeepSeek更胜一筹。           

娜姐还测试了数据分析，学术问题回答分析，根据背景知识进行学术写作，以及文献阅读分析等场景。               

基于DeepSeek R1的推理模型，有些部分效果还不错。但是在抽象学术问题回答分析中，也会出现强行造新词，“意大利面拌42号混凝土”之类的胡言乱语。有人说是因为DeepSeek R1的训练方式使得它在输出上存在的缺陷：一个天才儿童，有超强的思维能力，但是却难以用常规语言解释清楚。

娜姐会在下一篇文章中继续测评DeepSeek在其他场景中的详细表现。

总结一下：

英文论文润色：DeepSeek完全可以平替ChatGPT；

中文论文标书润色：ChatGPT比DeepSeek强；

中译英：ChatGPT比DeepSeek强。