新模型写作集体转向「高密度吉布森体」：词少信息多但难读

2026年10月3日，AGI Hunt 报道称，最新一批大模型的写作风格正跨厂商趋同，无论开源还是闭源模型，都转向信息密度高、词汇量大的压缩式文风，被 Reddit 网友比作「高密度吉布森体」。报道举例说，测试中 GLM 5.3 Flash 被问「为什么不给中餐厅直接叫 Chinese Food」时，给出的回答高度浓缩、难以一眼读懂。作者据此推测，成因是训练目标偏向 token 效率，代价则是普通读者的可读性下降。截至该报道，文中未提及厂商对此作出回应。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。