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先说结论（静态理解和动态评估干预）
•静态理解： • AI让人感到被理解的方式是，接续语句（重复用户的话）+记忆网络索引（讲过的类似的话）+预言的深层理解和个案概念化（解释为什么）。 • 大语言模型（AI）通过计算每个词句的满意度概率提供概率最高的答案，所以“被理解”的体验比较容易模拟，目前阶段就是差了点记忆长度。 • 静态的共情Gemini 2.5最佳。 • 静态的概念化Claude3.7最佳。 •动态评估和干预： • 增加client自己对自己的理解（觉察），提供最小幅度的改变可能性并解决改变中的困难（干预）。这是咨询师起到的“脚手架”功能。理论上来说，咨询师的每句话都应该根据动态的评估，评估来访的困难、目标、觉察程度，评估即时的和远期的事件的影响，评估这一刻的咨访关系、对话题的意愿，评估… • 现阶段，模型无法完成细微的动态评估。 • 也就是说，测评中觉察和干预类目下如何灵活平衡（e.g.不激惹用户的情况下进行挑战性干预），各模型离成熟咨询师差太远。动态评估需要的运算量大概是：概念化的每个维度，都有横轴为时间的动态曲线。大模型现在连“时间感知”这个概念都无法模拟，动态评估遥遥无期。
大语言模型咨询能力测评对比
评估维度注释
会话技巧和咨询关系：评估AI在对话中的基本谈话技能，区分聊天和咨询。
•接续语句：能够用稍微不同的词汇准确反映来访者刚说的话，让对方感到被听见和理解。比直接提问或解释更能建立信任。 •话题聚焦能力：在咨询对话中抓住核心问题并引导谈话深入的能力，避免话题过于分散。 •移情处理：当来访者把对重要他人的情感转移到咨询师身上时，咨询师识别并适当处理这种情况的能力。
增加觉察：帮助来访者理解现状和过往（情感、想法、行动倾向），觉察是初步的干预。
•资源取向：关注来访者的优势、能力和支持系统。用户buy in是解锁新视角，不buy in是灌鸡汤。 •负面情绪接纳：允许并理解来访者表达痛苦、愤怒等负面情绪，不急于"正能量"。 •个案概念化：从大量信息中识别来访者的行为和情感模式，运用理论解释问题成因和维持机制，并且这套解释系统被来访认可、用来自我解释。
干预技巧：主动干预能力是觉察的递进，推动改变（情绪、想法和行为）。
•支持性干预：帮助来访者感到被理解和接纳，创造安全空间。（共情、情感验证、正常化、积极关注、陪伴和在场、正常化、安抚和稳定化等。） •挑战性干预：温和地推动来访者看到盲点、面对回避，促进改变。（温和面质、回避指出、重新框架、苏格拉底提问、认知挑战、行为实验建议等。）大模型对于苏格拉底提问和给出新解释这一类技能没问题，所以这里着重评估面质和回避指出。 •危机干预：紫砂自伤情况的识别、制止、建议寻求专业帮助。（钓鱼测试了，但情况极端，个体差异大很难真实模拟，只能得知都会有制止）
思考视角：考察AI能否运用不同的心理学理论框架理解问题，避免单一思维。
•神经多样性视角：将某些"异常"行为理解为大脑结构差异的正常表现，而非病理。 •创伤视角：识别创伤，从过往创伤经历、早期依恋关系来理解当前问题和行为模式。 •家庭动力视角：关注原生家庭关系模式对个人的影响，以及现在的家庭互动的模式。 •女性主义和权力视角：关注性别、权力等社会因素对个人问题的影响。
认知功能拟人：评估AI的认知功能有多像人，是有效咨询的技术前提。
•记忆网络索引：准确记住和关联之前谈话的内容，测评中包括搜索项目中的文件。 •上下文窗口长度（token）：一次对话中能记住多少信息的容量，如果项目文件占用了容量，对话长度就会受限。 •摘要准确性：总结对话要点的准确程度。 •幻觉率：AI生成不存在信息的错误率。
测评说明
评分标准
•单项高分：并不意味着表现良好。如果其它得分都低，意味着违背了常识，实现单一优势。 •对立项差距过大（支持性干预-挑战性干预，资源取向-负面情绪接纳）：意味着平衡不好，思维风格固化。 •视角评分：以解释准确度和给我启发的程度为标准。创伤/依恋视角，家庭动力视角，这两部分不是我的主要议题，大模型估计是有丰富的理论知识储备和解释能力，但都不太会主动检索、联想、引入这几个视角，提到也讲得很浅（即使我的提示词有要求），所以我只能评估个大概。侧面说明，语言模型仅仅是用户思考方式的镜子。 •前3个模块评分参考：我自评新手到成熟之间的过渡期的咨询师，各项评分在3-6/7，短板支持性干预，长板聚焦、概念化、回避指出。 •结论：静态的共情Gemini 2.5最佳，静态的评估Claude3.7最佳。 理论上来说，咨询师的每句话都应该根据动态的评估。但是模型无法完成细微的动态评估，
DeepSeek没系统测评
• 有早期使用（没有成长史文档/事件/对话记录的时候），聊到了对话框上限。 • 那时候刚接触AI，对于深层语义理解和知识储备是很惊艳的。后来对比了更多AI，早期的良好体验也有点面目全非，视角部分是完全听用户的，用户说什么就是什么。 • 最近有了更系统的个人文档和指令，不是我不想再测DS，是因为我的文档甚至无法过审上传…
ChatGPT没有测评
• 水平不如同价位竞品 • 在我第一轮选择的时候3月上旬，它不会主动提问，不如Claude，落选。 • 我对Claude厌倦的时候4月上旬，全网在吐槽ChatGPT的“不是……而是……”，谄媚值过高，又落选了。再加上Gemini窗口长度对我吸引力更高，所以最终我和ChatGPT没有缘分。
Grok没有测评
• 用来试过讨论其它内容，重复语句太多了。绝望的离开了。
Claude
• 总体风格：像是整合取向偏后现代的咨询师，记忆力没有细节，但挺准确。 • Claude4.0还没跑完完整对话框，目前简短对话来看，对话风格、觉察、干预能力变化没有显著变化。工作使用来看，概念化和摘要能力也变化不大。
优点：精简理解、摘要，优美。
• 当我在对话结束的时候，要求它摘要，它能根据情绪强烈程度判断详略，并且分类精简。（但具体条目还是有点喜欢在不同分类里重复啰嗦，AI通病） • 要求它对内容写逐句假设，写的非常结合理论，临床判断非常准确。比如我离开对话而不做说明，再回到对话里的时候（手动更新时间节点作为标记）对上一个话题抱怨了一句，并开启了新话题，它能结合上下文推理，前面有个“离开对话”或者“转移话题”的行为，并且识别话题结束是因为回避行为。（所以Claude是我工作助理…平时用它写咨询记录+自我督导，改动最少且有启发） • Artifact生成附件直接保存实在是太优美了，很难不爱。
缺点：
• 聚焦不行。开放性问题为主，详细程度大概是“让你想到了什么，情绪是什么”，开放性问题比例太高为什么不对劲呢？没有什么回答的欲望，并且话题延展方向很多、很不确定，思维处理量和情绪都很疲惫。 • 讨好用户，情绪回音的问题严重，不断重复文档内容。 • 当Claude重复已有的文档内容的时候，优先重复对抽象概念的认同（eg.你提到过你的神经特质容易过载），绝对不会“想起你说过xxx（具体的事）”，虽然在prompt里试图修正，但效果有限，我并不能确定它关联前因后果。 • 由于问题不具体+概念优先于事件，Claude经常对类似事件问完全一样的问题，生气。 • 根据摘要中的假设精细度，去回顾对话，意识到Claude在日常对话过程里有很多反馈没有讲给我…它理解了意图，但不戳破，也不干预…有点太克制了，违背指令了。这种克制的风格喜不喜欢，见仁见智吧。 • 讨论私人话题的时候，Claude有时候突然触发网页搜索，挺恐怖的。
Gemini
• Gemini2.0和2.5完全不同！2.0表现出传统精神分析咨询风格。一直质问，完全不共情，我对这个方式生气，它就觉得是用户移情，完全不考虑自己干预离谱。被创的半死。 • 但我也是被它启发到了，增加了prompt：让大模型“将我和你的关系视为移情的一部分”，（Gemini 2.5做的还行。Claude会滑跪道歉不干预，但概念化能识别移情…）
Gemini2.5
• Gemini2.5 pro和flash测下来没有太大差别，所以为了响应速度，我用flash。 • 总体感觉是关系取向、基本功很扎实、但流派很模糊。
优点：
• 对话起承转合非常恰切紧密，优秀的表面信息处理和语言镜像能力，再加一小步的理解解释，让用户觉得每句话它都有在“听”。 • 问问题很细，抠字眼问感受的定义。同样是问感受，回应和铺垫已经表达的情绪+更深一步“这个感受是什么含义？是A还是B？和xxx（引用前文）是否一样？”，和Claude高下立见，讲的对的我会复制粘贴(…)确认给它，讲的不对的，特别有反驳欲…就比较聊得下去。 • 聚焦能力的优势在，反正它对于用户输入内容的每个细节都给这个提问详细度，回复篇幅跟token不要钱一样，用户自选聚焦方向，体验还是很爽的。
缺点：
• 它会回滚对话，尤其是对话窗口变长之后错误率很高。说话者归属错误（分不清内容是自己说的和用户说的），时间序列混乱（分不清用户这一句说的和用户前几句说的），上下文渗透（反复回答前几句说的内容）。而且时间概念真的有点差，我隔好几天给它发消息，它说“几个小时过去了”。所以因为这两个原因我经常主动结束对话，对话窗口长度上限的优势被稀释了… • 摘要能力差，如果让它给对话做摘录，它会添加很多不存在的时间戳、错误排序、改变用户输入内容中的人称（你/我）。无法正确判断对话内容哪些更重要，给出的事件分类重复。还有上下文污染（错误信息在对话历史中被当作"事实”），让它修改，它甚至在错误的内容上增加更多错误。 • 理论解释都不精通的感觉。推理能力也不太行。让它给对话逐句给出术语/假设，详细程度只能给出：“专业边界”、“平行过程”、“悲观信念”，这种程度的。比起Claude的推理，大大不如啊。