Qwen3.7-Max 为什么会写出机械生硬的多语言文本？

Qwen3.7-Max 写出机械生硬的多语言文本，通常不是句子长度一个指标造成的，而是抽象名词过多、缺少面向读者的直接表达、段落结尾模板化，以及同一套长提示词在不同语言中产生不一致约束。解决方法不是简单写一句“更自然”，而是为每种目标语言提供短而可检查的风格规则、少量正反例，并增加独立修订步骤。

先把“机械感”拆成可测量的问题

原始案例比较了相同 brief 下的英语、德语和立陶宛语长文。Qwen 输出的事实与结构没有明显问题，平均句长也与对照模型接近，但几乎不使用 you 或 your，抽象名词更多，还会在章节末尾反复添加没有新信息的总结句。德语输出则更容易连续出现多个短句。

这说明“机械”不是单一语法错误，而是一组风格信号。至少可以检查以下指标：

• 每千词中直接称呼读者的次数；
• 抽象名词与具体动词、对象、数字的比例；
• 连续短句和相同句式开头的数量；
• 段末是否重复一个泛化判断，却没有新事实；
• 不同语言版本是否保留了源语言的词序和名词化结构。

只有先定义这些表现，才能判断提示词修改是否有效。“像人写的”“更生动”之类指令没有明确验收标准，模型可能只增加形容词、口语填充或随机变化，未必改善可读性。

为什么长提示词反而可能让风格不稳定

长提示词常同时塞入事实要求、SEO 词、语气、结构、禁用词、品牌规则和多语言要求。规则之间一旦冲突，模型需要在有限输出中权衡，靠后的指令也不一定能稳定覆盖前文示例带来的风格。不同语言对代词、省略、名词化和句长的自然偏好又不同，一套英语规则机械翻译到德语或立陶宛语，容易制造新的生硬感。

应把“内容正确”和“文风自然”分成两个阶段。第一阶段只生成事实完整的草稿；第二阶段拿草稿、目标语言与风格检查表进行改写。这样可以减少同一轮中的竞争目标，也便于判断是内容生成失败，还是语言修订失败。

用具体动作替代抽象风格词

有效规则描述可观察的文本动作，而不是作者气质。下面这组约束比“写得自然、有人味”更容易执行：

目标语言：德语
读者：第一次使用该产品的普通用户

改写规则：
1. 每节至少有一句直接告诉读者可以做什么。
2. 优先使用具体动词，删除不承载信息的抽象名词。
3. 连续短句不超过两句；必要时用因果或条件关系合并。
4. 段末不添加口号、价值判断或重复总结。
5. 数字、步骤、对象名称保持具体，不改写为泛化概念。
6. 不增加原稿没有的事实、数据或承诺。

规则数量宜保持在真正会验收的范围内。若有二十多条同级要求，可以按“必须正确”“目标语言风格”“格式”分组，并明确冲突时事实准确性优先。没有检查环节的规则应从提示词中删除。

正例与反例要成对提供

风格要求最容易通过局部改写对展示。比如不要只说“减少抽象名词”，而是展示从名词化表达转为具体动作：

避免	改为
持续遵循对累积收益至关重要	每天早餐时服用，更容易坚持
配置的正确实施可提高可靠性	先保存配置，再发送一条测试请求
信任来自可验证的标准	检查证书编号和检测日期后再购买

成对示例同时告诉模型哪些结构不需要、替代文本如何落地。示例要接近当前内容领域和目标语言，不能拿广告文案示例去约束技术教程，也不要让英语示例承担德语语序规范。

每种语言需要独立的风格配置

多语言生产不应只有一个通用提示词加语言名称。可以共享事实、术语表和结构，但语气与句法规则要按语言单独维护。英语可以明确直接称呼读者、优先主动语态；德语则重点检查连续主句、名词化链条和过长复合结构；立陶宛语应由熟悉该语言的人建立本地化示例和术语表，不能从英语规则自动推导。

术语表至少包含固定产品名、专业词、不得翻译的标识和首选译法。对于同一概念存在多个译法的语言，预先选定规范词可以减少段落之间摇摆。风格配置与术语表应分开：前者控制表达，后者控制一致性。

采样参数只能辅助，不能替代编辑规则

千问接口中的 temperature 和 top_p 都能影响输出多样性，官方建议只调整其中一个。温度过低可能让措辞更固定，但直接提高温度也可能牺牲术语和事实稳定性。应从模型与模式的默认值开始，小范围改变一个参数，并用同一组固定 brief 比较结果。

repetition_penalty 和 presence_penalty 可以影响重复，但它们不能识别“段末空泛总结”或“抽象名词太多”。惩罚设置过强还可能造成同义词乱换、术语不一致。先用提示词与修订流程解决结构性风格，再用采样参数微调变化程度。

建立两遍生成流程

1. 生成内容稿：提供受众、事实材料、结构和目标语言，只要求信息完整准确。
2. 执行风格诊断：列出抽象句、无信息段末句、连续短句和缺少具体动作的位置。
3. 局部重写：只修改被标记的句子，保持事实、数字、标题层级和术语不变。
4. 语言复核：由对应语言的规则或人工审校检查语序、搭配和语域。
5. 回归比较：用固定指标与上一版比较，不凭一次主观印象决定。

要求模型先列问题再重写，有助于暴露它准备修改什么，但诊断内容不应混入最终文章。对于重要内容，最终语言复核仍应由合格审校者完成，尤其是法律、医疗、和品牌声明。

用小型评测集判断提示词是否真的有效

从实际业务中选择十到二十个 brief，覆盖不同长度、主题和目标语言。每次只改变一个因素，例如提示词长度、是否提供示例、是否启用第二遍修订或一个采样参数。保存模型快照 ID、参数和输出，以盲评方式比较。

自动指标可以统计代词、抽象名词后缀、连续短句、段末重复和数字保留率，但不能单独代表自然度。再让母语审校者按清晰度、自然度、事实保持、术语一致性和可操作性评分。若英语改善而德语下降，应拆分语言配置，而不是继续向统一提示词追加规则。

常见无效做法

• 只写“像母语者”“避免 AI 味”，没有具体文本动作。
• 不断追加禁用词，使提示词比文章要求更复杂。
• 把温度一次调得很高，用随机性冒充自然表达。
• 把英语文风规则逐字翻译后用于所有语言。
• 用另一个模型修订，却没有记录成本和事实偏移。
• 只看平均句长，忽略抽象程度、读者指向和段落功能。

最终可执行的改进顺序

先缩短提示词，把事实规则与风格规则分开；再为每种语言建立五到八条可检查约束和两三组成对示例；随后增加独立的风格诊断与局部重写步骤；最后才小范围调整一个采样参数。用固定评测集同时检查自然度和事实保持，才能知道改进是否稳定。

Qwen3.7-Max 的机械感不应被简单归因于“句子太短”或“模型不会多语言”。原案例已经显示句长接近而风格仍有明显差异。真正需要控制的是抽象表达、读者指向、段末模板、语言专属句法和提示词冲突，这些因素都可以通过明确规则、局部示例和分阶段评测逐步改善。