Felda AI 自建写作基准，细至句式节奏与命名偏好

Felda AI 团队（作者 @almmaasoglu）于 9 月 7 日在 X 上连续分享其自建写作评测基准的思路与初步结果：评测不再停留在泛泛的文风打分，而是细抠模型写作的具体特征，包括命名偏好、开头用词、标点习惯，以及短句与长句在一篇文字中的交替「句子节奏」，并展示了句子节奏维度的初步图表。

已确认

• 团队已在五个模型上运行同一套句子节奏分析，对比各模型在一篇文章中混合使用长短句的程度。
• 结论是平均句长这一指标信息量有限，模型间真正的差异体现在句式节奏的多样性上。
• 一个有趣的发现：OpenAI 与 Anthropic 的模型都偏爱使用同一个名字；每张散点图覆盖 20 次输出，连线连接同一 prompt 组在不同模型间的表现，可视化展示命名偏好分布。

尚未确认

• 更完整的官方基准报告及更多发现尚未公布，作者预告后续发布。

为什么重要

• 主流写作评测多聚焦宏观文风或胜率，该基准将评测粒度下沉到标点、命名、句式节奏等可量化特征，为区分模型写作个性提供了新视角，也提示「平均句长」这类常用指标的局限性。

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