阿里新王牌_千问 APP 曝光：全面PK Chat GPT

11 月 14 日，阿里巴巴正式开启「千问 APP」公测。

这一时机的选择耐人寻味。在此之前，阿里的模型能力已获得多方认可。

今年四月，斯坦福大学发布的《2025 年人工智能指数报告》显示，在 2024 年重要大模型评选中，阿里凭借六个模型入选，跻身全球前三，仅次于谷歌和 OpenAI。

今年十月，爱彼迎 CEO 布莱恩·切斯基在社媒上公开表示，爱彼迎正“大量依赖阿里巴巴的通义千问模型”，并表示“比 OpenAI 更好更便宜”。

当模型能力趋于同质化，真正的战场已转移到产品力和用户体验。千问 APP 的推出，恰是阿里在这个关键时刻打出的一张精心准备的底牌。

此举标志着，阿里的战略重心，正全面转向 C 端的 AI 应用市场。

All in One：阿里 AI 战略的关键落子

千问 APP 最核心的产品理念，可以概括为 All in One。

千问 APP，集成了通义千问 Qwen 系列全部顶尖模型，在单一应用中整合了多模态能力：

千问的主对话模型为最新的 Qwen3 闭源版本，同时集成了 Qwen3-VL（视觉理解）、Qwen3-Coder（代码生成）、Qwen-Image（图像生成）、Qwen3-Omni（音视频通话）等多款世界顶尖模型。

这种 All in One 一站式的产品设计，在当前 AI 助手市场中颇为罕见。

知情人士称：“千问 APP 将成为用户体验 Qwen 最新旗舰模型的第一入口”。

千问的产品逻辑背后，是阿里对 AI 助手形态的判断。

未来 AI 助手之间的竞争，不再是比拼单一能力，而是比拼多模态能力的整合。

彭博社在 11 月初的报道中，透露了一个重要信号：阿里正在全力开发千问的海外版本，组织了超百名工程个师参与其中。

这意味着千问 APP 的野心，从一开始就不局限于国内市场，而是瞄准了与 ChatGPT、Claude 在全球范围内的正面竞争：“面向全球发布，从模型到应用全面打通，打造最强的模型，最佳的助手。”

对标 ChatGPT：千问的竞争力全景图

在全球 AI 的赛场上，与 ChatGPT 的较量是绕不开的话题。

千问对比 ChatGPT 最显著的优势，在于其对中文语境的深刻洞察。

例如，在处理一封需要措辞委婉，同时需要立场坚定的拒绝回复时，它比 ChatGPT 更懂得如何在中国式沟通中，精准保留“情面”与“原则”的分寸。

千问的另一大优势，在于其强大的结构化输出能力。它输出的内容，格式更加工整，逻辑层次一目了然。

更重要的是，千问 All in One 的产品理念让多种功能整合在一起，用户无需在不同功能间切换，因此使用体验更加流畅。

例如，用户输入简单的提示词，就可以通过千问（底层是 Qwen-Coder 提供核心能力）快速生成能直接在 APP 运行的网页代码或者程序；此外，用户还可以通过千问（底层是 Qwen-Image），几秒钟获得精美的图片或者对图片做精细调整；学生能在千问的辅助下，一步步拆解并解答复杂的数学大题，提升学习成绩。

从代码到视觉，从逻辑到创意，千问正以多模态能力覆盖更广泛的应用场景。

与此同时，千问也同样存在提升空间，当前的公测版本，像一个极其能干的“东亚优等生”，却在创意生成上较为保守。

千问在处理复杂任务时表现出的强大能力，源于阿里在 AI 技术上的深厚积累与全球化布局：Qwen 系列模型，不仅在 HuggingFace 等全球 AI 社区中占据领先地位，更在文本、视觉、代码乃至数学推理等多个维度上，均达到了世界顶级水平之一。

阿里的技术实力正转化为巨大的行业影响力：Qwen 已成为全球开发者首选的开源基石之一，衍生模型数量位居全球第一，Qwen 模型也赢得了马斯克等人的公开赞誉。

在生态上，阿里旗下淘宝、高德、飞猪、菜鸟、支付宝等产品构成的庞大产品矩阵，覆盖电商、出行、本地生活、物流及金融的多元场景，为千问提供了独一无二的多模态场景优势和能力供应。

这些高频应用不仅是数据的活水源泉，更是千问理解真实世界、响应用户需求的天然训练场，让技术不止于应答，更成为连接亿万场景的智能入口。

实测体验：拆解千问的硬实力

那么，最新的千问模型，实测效果怎么样？带着这个问题，我们展开了测试。

评测一款 AI 产品最核心的问题是：它能解决什么真实场景下的真实需求？

我们设计了两个工作和生活的典型场景。

考察千问的实用价值，并试图从内容理解和逻辑推理两个维度拆解千问 APP 的产品能力。

「深度财报分析，考验垂直场景的内容理解」

第一个测试场景，我们上传了阿里巴巴最新一季的财报 PDF 文档，要求千问进行解读，考查它对文档的理解、信息提取及推理分析能力。

针对这个场景设计的提示词是：“阅读这份财报，给我一份摘要报告，包含：1. 用表格对比近三年的核心财务数据（营收、净利、研发投入），如果没有数据的从互联网搜索（并在表格标注数据来源），标注同口径增长及结构性改善；2. 提取管理层对未来市场的主要观点和战略机遇；3. 总结本次财报的核心亮点和长期价值驱动因素，同时对短期投入压力进行战略性解读。4.给一个是否建议投资的客观建议”。

千问给出的回答，逻辑结构很清晰：

它先给出了近三年核心财务数据对比，并标注了数据来源；随后千问提炼了管理层提出的“围绕大消费和 AI+ 云两大战略重心继续坚定投入，把握历史机遇”等核心观点；最后在投资建议部分，千问明确给出核心判断：“建议长期持有，短期可逢低布局”。

我们用 DeepSeek 进行了对比测试，发现两者在分析和投资建议的内容较为相近，但千问分析的速度比 DeepSeek 整体快了很多。

「打麻将场景大模型的智商如何？考验逻辑推理能力」

第二个测试场景，是通过打麻将的场景，看大模型的推理能力。

我们设计了一个涉及麻将“听牌”的复杂推理题。这个问题包含隐藏条件，即使是人类玩家也需要仔细思考才能答对。

这个问题非常考验模型的推理能力。

测试了千问、豆包、Deepseek，均打开【深度思考】模式，给大模型充足的 token 去思考，这里，只有千问的答案是完全正确的。

正确答案是能赢八张，除了 4 筒外，1-9 筒都能赢。

相比之下，豆包的回答也展现了较为不错的逻辑能力，它通过排列组合分析了所有可能性，但略有遗憾，未能识别出牌面中“4 筒已全部出现”这一隐藏约束条件。

Deepseek 思考的时间比较久，但是没做对。

「知识检索效果如何？测试千问多文档处理」

我们上传了 8 份与“Agent 2025”相关的行业调研报告 PDF，让千问基于这些材料生成一份关于 Agent 的 PPT 报告。

千问生成内容后，只需点击“生成 PPT”按钮，逐步确认每一步，一份内容充实、版式生动的 PPT 就完成了。

千问制作的 PPT 不仅内容详实、大纲可灵活调整，还支持替换多种 PPT 模板，整体效果十分用心。

作为对比，我们使用相同的提示词和资料测试了豆包，结果发现它只生成了每页的文字内容，并未自动出现“生成 PPT”的一键操作按钮。

通过上面的测试不难发现，千问 APP 在问题处理与内容理解和生成方面，都表现出较强的能力和充分准备。

当然，任何单点测试均无法完全代表模型综合能力，各模型的优劣仍需依赖更严谨的基准（Benchmark）评测，并结合用户的实际体验与偏好进行判断。

结语：专业主义的价值回归

做个总结，千问是一款专业性更强、更擅长处理问题的 AI 助手。

它没有跟风做情感陪伴，而是选择了一条更专注、更务实的“专业主义”道路。

在当前 AI 助手进行百模大战的激烈竞争中，这种“做减法”的差异化策略，反而可能成为其脱颖而出的胜负手。

而对于广大用户，能有更多基于世界顶级技术、真正致力于解决实际问题的工具可选，本身就是一种幸运。

在电商和云计算领域取得巨大成功的阿里，能否在 AI 应用这一新战场上再创佳绩？

答案，或许就藏在千问 APP 的每一次迭代与对话之中。

——转载自特工宇宙

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