你好,我是袋鼠帝。
就在今早,阿里悄悄干了件大事,發布了一款全新的AI App:千問。
我第一時間就去安裝了
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這個App,可以說是阿里在AI原生應用上,憋了很久之后,扔出來的第一個真正意義上的官方AI助手。
它是一個All in One的入口,一個App,匯聚了通義全系列模型。
它的主對話,用的是阿里當前最新的Qwen3閉源旗艦模型:Qwen3-Max。
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同時,它還把自家那些在各個專業領域的模型都請進去了,比如Qwen3-VL(視覺),Qwen3-Coder(代碼),Qwen-Image(圖像),Qwen3-Omni(音視頻)
這陣容,我只能說,阿里還是太全面了,各個位置的頂級選手都有。
體驗下來我發現,AI助手的聊天能力在千問App這里又升級了,有幾個變化:
首先,回答更全面、更詳實了:它現在很會抓重點,也能分點詳細解讀,既能看到核心,也能明白前因后果。
然后,專業問題上更可靠了:在醫療、科技、學術和職場等領域,它基于優質知識來回答,答案更專業、準確。
再就是,回復的結構更清晰了:會自動使用標題或分點來組織內容,信息多但不會顯得凌亂,邏輯清晰。
聊完后它還會主動推薦,比如給你推薦相關的視頻或圖表,幫助加深理解。
最后,寫作能力也有一定提升:無論是寫學生作文、講究分寸的公文,還是正式的演講稿,還是生動的生活文案,它都能寫得更得體、真摯。
另外,市面上AI App幾乎都有深度研究功能,有些看起來生成的內容非常長,效果也挺炫,但生成的內容沒法看,要不就幻覺嚴重一堆事實錯誤,要不有時候會胡說八道,不夠專業。
但千問App的深度研究還是給了我不少驚喜。
很多時候,大家都在說現在的AI就是10多年前的互聯網,如果是這樣的話,我們一定能從互聯網的發展歷程中學習到點什么吧,并且我很想知道AI發展到現在相當于互聯網的什么階段,未來AI的方向、重心又在哪里?
于是我把這個問題丟給了千問的深度研究。
為了讓大家更直觀,我還會把同樣的問題,丟給ChatGPT App,做個對比。
Prompt:調研互聯網發展歷程,調研AI發展情況,并分析AI當前的情況大概等于哪一年的互聯網,對比互聯網的發展史,來預測未來AI的發展趨勢,我現在是一名AI博主,給我一些當前布局、未來選擇的建議。
以下是千問App的研究報告
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以下是ChatGPT的研究報告:
千問App和ChatGPT App的深度研究報告,我覺得各有千秋。
千問App研究的是國內的互聯網,和國內的AI發展情況,更加嚴謹,是從戰略高度上面的一些思考和建議,更加專業。
而ChatGPT研究的是國外的互聯網和國外的AI領域,以創作者為中心,內容更長,但視角一直都是AI博主。
兩者都很有借鑒意義,但千問的內容是我未來更需要的:
ChatGPT給的一些建議,還是局限在AI博主領域。
長遠來看,我更愿意以創業者的視角去嘗試不同的事情,比如千問提到的元宇宙直播;建立AI倫理合規服務,滿足企業在AI這塊的合規需求;AI和新興技術的結合,比如AR/VR、腦機接口、量子計算等。
這些對未來的建議,我可能一下子沒法想到,但看起來又很合理,這是我更想要的創新和突破。
我最近在抖音上刷到的一個超硬核的徒步視頻。
有五位博主,在走一條藏東南的千公里縱穿路線(有看過的朋友嗎)。
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這可不是鬧著玩的,全程幾乎沒有低于4500米的部分,深入高山荒野腹地,有40%的部分沒有人走過,很多地方都是真正的無人區。
我其實超級熱愛戶外,很多彈幕在刷,人不能吃的太飽,沒苦硬吃等等。
我覺得人生在于體驗,做自己喜歡的事情,那就是意義。
雖然我暫時去不了,但我準備代入一下自己,讓千問幫我研究、規劃這次行程
PS:他們從8月份開始走,到現在都還差將近一周才完成。
Prompt:我準備和另外四名隊友進行一次藏東南千公里縱穿的徒步,其中一名隊友是女生(伯舒拉嶺北線 – 線路的起點及第一段,穿越伯舒拉嶺北部的高山埡口。念青東百措線 – 繼伯舒拉嶺后進入念青東地區,沿途經過百余個高山湖泊(“百措”),是全線的核心景觀段。波密北變線 – 從念青東向北轉向波密地區的北部變線,繼續翻越多座海拔 5000?米左右的埡口。玉珠峰段 – 途經海拔約 5300?米的玉珠峰區域,屬于線路的高海拔挑戰點。
千措段 – 最后穿越以“千措”命名的湖泊群,標志著全程的終點區域。)你現在是世界頂級的戶外探險和后勤保障專家。請為我規劃一個極其詳細的行程和物資報告。我需要知道:1. 全程分幾段走完?每天大概走多少公里?2. 沿途可以在哪些地點進行補給?3. 我需要攜帶多少食物?推薦哪些高熱量,輕量化的食物?4. 推薦一套完整的裝備清單,從帳篷睡袋到GPS。5. 最大的風險是什么?如何規避?這份報告必須非常專業和細節,否則我可能會si在路上。
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以下是千問App深度研究后得到的結果
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下面是ChatGPT給出的研究報告:
ChatGPT App生成報告后,也沒有導出PDF功能...就錄屏給大家展示了
ChatGPT 生成的內容非常長,大概比千問App多了3分之一,一些建議內容會更豐富。
但是千問App查找并閱讀了88條內容,ChatGPT只引用了33條,在非常重要的信源上,千問App占優勢。
然后千問把三個月的徒步時間,規劃分配得非常好(有徒步時間還有每一段的補給休息時間都算進去了),一眼就能看出來分配邏輯。
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而ChatGPT只是給了大概的時間,而且并沒有把90天時間規劃清楚,還是我自己數了一下,徒步時間是52天左右,但剩下的38天,它沒有規劃。
讓我最驚艷的是千問App不僅給出了裝備建議,而且所有裝備都推薦了具體的品牌、型號,這太方便了!
ChatGPT只是給了裝備,但沒具體到品牌、型號。
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另外,千問給出的還有還有團隊分工,環保方面的建議,更加全面。
千問這份報告的專業程度,讓我感覺,它真的在為徒步者的生命負責。
最近發現快手新出了一篇技術報告(論文):
https://arxiv.org/pdf/2509.06887
這次我想考驗它對前沿,硬核技術內容的理解能力。
Prompt:(我直接上傳了快手那篇最新的工業級搜索論文的PDF) 這是一篇快手剛發布的學術論文,請幫我分析它的關鍵內容,提取核心要點,并分析它的主要技術創新點在哪里。最后,用初中生都能聽懂的大白話,用生活中常見的事物類比解釋一下它的核心要點。
回答這個問題之前,我給千問App和ChatGPT App都開啟了深度思考
下面視頻前半部分是千問的回答,后半部分是ChatGPT的回答
千問準確的提取了論文的摘要和要點,還精準指出了技術創新:端到端統一架構和殘渣對比學習等。
最讓我滿意的是最后那個大白話解釋
把復雜的算法,用再日常不過的圖書館來類比,能讓人瞬間Get到它的精髓。
這個能力,對于我們這種需要快速跟進前沿科技的博主來說,太重要了。
ChatGPT也完成的不錯,但在通俗化解釋這個點,感覺沒那么接地氣。
接下來,我想看看它的圖片識別、醫療診斷能力
我就只給了一張CT照片,還是用手機拍的..
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千問竟然看出來了,而且回答正確!
不過ChatGPT的回答也沒什么大毛病,畢竟AI看病,目前還是只能當作參考,最好還是去醫院進一步檢查。
緊接著,我看到了這個智能寫作功能
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我又回想起,10月25號,我人生中第一次辦活動,也是第一次當主持人,主辦了昆明第一場Trae的線下活動。
因為太忙,主持稿都是前一天才開始準備,練到深夜,第二天硬著頭皮大部分靠freestyle撐完全場。效果還行,但我自己知道,肯定不專業。
Prompt:(我上傳了上次活動的基本信息和流程文檔) 我要在下次的AI編程線下活動上當主持人,這是活動的流程。請你幫我生成一份主持稿。
我選擇了發言稿->場景:主持->風格:生動->長度:長
千問App上面可以生成圖片,但是太長了,所以下面是在千問的web端截的圖
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還不錯,它給我的稿子,無論是開場的破冰,中間的技術分享串聯,還是最后的開放麥,都顯得更專業。
基于它生成的再微調一下就能完美使用啦,關鍵是方便快捷。
千問App之所以能做這么多專業的事兒,根本原因,不在于它的殼(App本身),而在于它背后的核。
體驗完,我查了一下:
集成到千問App的Qwen系模型,都是在國際上屠過榜的頂級模型。
在9月的HuggingFace趨勢榜中,Qwen有7款模型進入全球前10
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主模型Qwen3-Max,是Chatbot Arena全球前三,同時被吳恩達認證為全球性能最高的非推理模型。
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另外,它用來看圖的Qwen3-VL,是Vision Arena的全球開源冠軍;
用來畫圖的Qwen-Image,是文生圖賽道的全球開源第一;
寫代碼的Qwen3-Coder,也在全球開源第一梯隊;
打視頻電話的Qwen3-Omni,在32個權威測試集上全部拿到開源第一。
阿里這次是把一整個開源冠軍天團+最新閉源Qwen3-Max,都塞進了千問App里。
而且Qwen的模型也早就在海外"殺瘋了"。
愛彼迎的CEO,布萊恩·切斯基,在采訪中公開說,他們大量依賴阿里巴巴的通義千問模型,并且直說比OpenAI更好更便宜。
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馬斯克也點評,wan2.2圖片生成效果真假難辨。
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X和Reddit,YouTube上對于Qwen模型的好評都非常多。
也得到過很多大佬的肯定,比如Hugging Face CEO,谷歌前CEO,英偉達CEO黃仁勛等等。
當一個產品,它的底層技術在全球得到好評,甚至被最挑剔的一群人認可時,它在上層應用里表現專業,就一點也不奇怪了。
補充一下,它還有三個我比較中意的功能:
實時記錄:可以記錄線下活動;
翻譯:同聲傳譯可以實時翻譯,面對面互譯非常適合跟外國人面對面交流,賊方便,以后可能得靠它交到第一位外國友人;
音視頻速讀:把抖音、b站等視頻下載之后,可以使用這個功能提取原文。
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「最后」
阿里終于要在AI App上發力了。
這次的千問App,不僅功能豐富,而且內核強大;
把阿里在模型層面積累的所有優勢,都轉化成了一個普通用戶能直接感知到的,專業,詳實,可靠的產品體驗。
AI助手類App的未來形態,不應該只是一個陪你聊天解悶的"玩具",它既然占據了手機這個最方便的入口,必須是一個能幫助解決專業問題,搞定復雜任務的全能工具。
能看到這里的都是鳳毛麟角的存在!
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