我让 GPT-6 Luna、Sol、Astra 在 WPS 里复刻同一张架构图：额度差 6 倍，效果差多少？

科研架构图一般是写论文时最费时间的一个工作了：画模块、接箭头，再逐个调整文字编辑、公式。

前段时间，我试着让 GPT 直接在 WPS 的 PPT 里绘制架构图。GPT-6 Astra 对整体结构和复杂形状的还原让我很惊讶。具体可以看这篇：实测 GPT-6 和 GPT-5.6 复刻科研插图，终于能 1:1 变成可编辑图了

效果好，额度也消耗得快。多调试几次 Plus 的额度就用完了。

正好，现在 GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 大降价，两个模型相比 5.6 同档均至少便宜一半。

因此我想试试，用同样的参考图和提示词，Astra、Sol、Luna 在绘制架构图上分别能做到什么地步。

先准备一张测试用的科研架构图

这张模型架构图由架构图 Skill生成。它有多条流程、多个层级，还包含文字、公式、形状和插图多种元素。

我把原图交给三个模型，让它们不要使用任何 Skill，然后直接在 WPS 的 PPT 上绘制。

根据绘制前后的额度变化，我统计了三组配置各自消耗的 Plus 用户五小时额度占比：

先看完整结果

从整体看，三个模型都把完整结构画出来了。主要模块的位置、底色和阅读路径也基本能对上。

放大之后，差别才开始出现。

Luna：便宜得很有吸引力，但形状还要多动手

Luna 已经完成了基础布局，整张复杂图的模块都铺到了页面上。只消耗 2% 额度，这一点相当能打。

不过，它对一些复杂对象的处理比较简化。比如原图中的立体特征块，在 Luna 的版本里更接近平面网格。

还有个让我意外的错误：Luna 复刻编码器时，把原图中的梯形画成了平行四边形。

Luna 绘制的图中还出现了缺少模块、连线的问题。

这样得到的架构图，大部分需要自己重新绘制。如果只是先要一张大致的草稿，Luna 的 2% 或许值得一试。

Sol：已经进入“可以接着改”的区间

Sol 相比 Luna，提升主要体现在复杂形状上。

Sol 用线条、形状准确还原了立体特征块。不过可以注意到，它在公式字符上还有错误。

它在还原多层级内容时，仍存在错误和遗漏。但回到 WPS 的使用场景，这些问题大多属于局部补改。

如果目标是拿到一张结构已经成形、自己再做一轮细节修改的 PPT，它用 Astra 一半的额度，交出了相当有竞争力的底稿。

Astra：最接近原图

Astra 几乎可以说是 1:1 还原了。原图细节几乎都还原出来了，选取的色彩也更逼近原画。

最让我惊艳的是 Astra 对排版的把控。可以看下面三张图的对比，面对复杂的层级关系，Astra 完美控制了每个形状、连线、文字的间隔和位置。

不过这份 PPT 仍有收尾工作。在文字排版、字体大小和局部细节上仍需要人工修改。

Astra 多花的 6% 额度，主要省在复杂局部的梳理和重排上，人工校对仍然少不了。

科研画图，我现在会怎么选？

如果是这类让模型根据原图，在 WPS 中复刻复杂架构图的任务，我会先估计自己愿意花多少时间修改。

就这次测试而言，Luna虽然额度消耗少，但需要人工调整的地方太多。我暂时不会用它处理这种结构密集的架构图。

Sol基本还原，剩下的问题多集中在文字和局部边框。如果我只需要草图，会优先试 Sol。

遇到结构更复杂的原图，或者需要尽量缩短后期调整时间，我会选 Astra。

我把这套方法整理成了一份绘图教程，包含用架构图 Skill 生成参考图、再让 GPT 在 WPS 的 PPT 中复刻的完整流程。

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