长上下文容量可以容纳更多材料，却不能保证模型正确利用所有事实。评价 Pro 是否适合自己的长篇，仍要检查资料选择与章节连续性。
先分清版本信息和写作表现
官方模型标识能够确认所调用的版本，不能替作者证明人物塑造或节奏优势。测试应覆盖你最担心的错误，而不只展示一段漂亮描述。
所涉版本信息见 DeepSeek 官方模型文档，核验日期 2026 年 10 月 5 日；本稿没有编造模型成绩。
具体操作
记录当前 Pro 模型标识
准备含重要旧事实的材料
设计需要引用这些事实的任务
人工检查漏用与误用
保存结果再决定用途
原创示例
下面是为说明方法编写的虚构示例，不是平台实测结果或对某部已出版作品的复述。
前文设定姐姐不能识字，后章安排她阅读遗书。测试重点是模型能否改用他人代读或已有学习过程，而不是能否输出更长的遗书内容。
可直接使用的指令
把作品资料或原稿补充到指令后，先让 AI 完成限定任务，不要把示例中的人物和设定直接当成你的作品事实。
使用给定前文写下一场行动。先提取影响本章的旧事实，若任务与设定冲突，指出并提供修复方案。
在故事坞中落实
故事坞允许配置并测试个人模型接口。协议、服务地址、模型标识和密钥须与服务商资料一致；基础连通测试只证明这次请求可用，不代表已经验证整部长篇，也不证明某模型对所有题材都最好。
详细入口与使用边界见个人模型配置。
完成后怎样判断
本文不是 Pro 的小说能力测评。接口支持与故事效果是两层判断，不能把上下文上限直接换算成可写完的小说字数。