阿里在C端AI產(chǎn)品上的密集布局，正引發(fā)行業(yè)新一輪關(guān)注。短短半個(gè)月里，阿里系連續(xù)推出兩款重磅產(chǎn)品——阿里集團(tuán)戰(zhàn)略級(jí)應(yīng)用千問(wèn)APP與螞蟻集團(tuán)的全模態(tài)通用AI助手靈光APP，陣仗之大，頗為少見(jiàn)。

放眼全球AI To C賽道，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)早已進(jìn)入白熱化：海外市場(chǎng)，ChatGPT牢牢占據(jù)用戶(hù)心智；國(guó)內(nèi)賽場(chǎng)則是硝煙彌漫，豆包已超越DeepSeek躋身月活TOP1，騰訊元寶、Kimi等無(wú)論是大廠(chǎng)出品還是創(chuàng)業(yè)公司的先發(fā)產(chǎn)品，都已積累了一批較為穩(wěn)定的用戶(hù)群。阿里此時(shí)入局，難免顯得姍姍來(lái)遲。

但它并非毫無(wú)底氣，一方面源于技術(shù)沉淀，千問(wèn)并非從零打造，而是由此前的通義APP與夸克AI對(duì)話(huà)助手升級(jí)而來(lái)，核心依托阿里通義實(shí)驗(yàn)室最強(qiáng)的Qwen3-Max模型；另一方面則來(lái)自阿里系生態(tài)優(yōu)勢(shì)，用戶(hù)可在千問(wèn)中直接調(diào)用淘寶、閑魚(yú)等多款應(yīng)用的相關(guān)功能。

從目前的反饋來(lái)看，用戶(hù)喜憂(yōu)參半：支持者稱(chēng)贊千問(wèn)在推理、編程等復(fù)雜場(chǎng)景下的表現(xiàn)亮眼，且生態(tài)聯(lián)動(dòng)的設(shè)想具備獨(dú)特吸引力；質(zhì)疑者則認(rèn)為，千問(wèn)的綜合實(shí)力與同類(lèi)AI助手相比并無(wú)突出優(yōu)勢(shì)，所謂的“生態(tài)聯(lián)動(dòng)”仍停留在基礎(chǔ)層面，大多需要跳轉(zhuǎn)鏈接才能完成操作。

而在阿里系內(nèi)部，“夸克+千問(wèn)+靈光”的多產(chǎn)品并行，更讓從業(yè)者拋出了三個(gè)核心疑問(wèn)：千問(wèn)的真實(shí)實(shí)力在行業(yè)中究竟處于何種水平？在ChatGPT、豆包等玩家早已站穩(wěn)腳跟的當(dāng)下，阿里此時(shí)入場(chǎng)是否為時(shí)已晚？多個(gè)C端產(chǎn)品并行的布局策略，是否會(huì)導(dǎo)致研發(fā)、流量、營(yíng)銷(xiāo)等資源分散，反而難以形成合力？

全能的千問(wèn)，離ChatGPT還有差距

作為全面對(duì)標(biāo)ChatGPT的產(chǎn)品，千問(wèn)APP的產(chǎn)品形態(tài)和市面上大部分AI助手區(qū)別不大，采用對(duì)話(huà)式交互、布局簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)邏輯，用戶(hù)點(diǎn)進(jìn)去能清晰看出各功能分區(qū)。

比如用戶(hù)可在頁(yè)面頂部切換模型（Qwen3-千問(wèn)和Qwen3-Max雙模型），前者負(fù)責(zé)回答有關(guān)生活中的常見(jiàn)問(wèn)題，后者主攻推理、代碼生成等更為復(fù)雜的任務(wù)；中部是對(duì)話(huà)結(jié)果展示區(qū)，顯示聊天回復(fù)和生成內(nèi)容；底部則為功能導(dǎo)航欄和問(wèn)題輸入?yún)^(qū)，包含、文字、語(yǔ)音、拍照和多功能入口。

AI應(yīng)用的核心競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)源于底層大模型能力，千問(wèn)APP依托的是Qwen系列模型，并接入了通義實(shí)驗(yàn)室最強(qiáng)大的Qwen3-Max，雖然這一模型尚未開(kāi)源，但綜合官方公布的各項(xiàng)測(cè)試結(jié)果和從業(yè)者的使用體驗(yàn)，大家也能對(duì)千問(wèn)的實(shí)力作出基本判斷。

一位大模型從業(yè)者表示，大模型實(shí)力可從語(yǔ)言理解與生成準(zhǔn)確性、數(shù)學(xué)與復(fù)雜推理、編程與代碼生成、多模態(tài)、生態(tài)整合五個(gè)維度進(jìn)行評(píng)判，我們也圍繞上述幾大方面對(duì)千問(wèn)進(jìn)行分析。

語(yǔ)言理解與生成準(zhǔn)確性是大模型的基本功，考驗(yàn)其對(duì)多語(yǔ)言、方言及歧義句的理解能力，以及按需生成總結(jié)、文案、翻譯等內(nèi)容的水平。

相較于ChatGPT，千問(wèn)的核心優(yōu)勢(shì)在于本土訓(xùn)練數(shù)據(jù)積淀，Qwen3-Max基于36T（tokens）語(yǔ)料訓(xùn)練，覆蓋119種語(yǔ)言，在中文語(yǔ)境表現(xiàn)上更勝一籌，能靈活運(yùn)用成語(yǔ)、方言及網(wǎng)絡(luò)新梗。

比如面對(duì)“這家店的火鍋好吃絕絕子，栓Q！”這一流行語(yǔ)，千問(wèn)和ChatGPT均能解讀出“火鍋非常好吃，感謝”的核心含義，但千問(wèn)還能捕捉“栓Q”背后“無(wú)語(yǔ)卻仍想感謝”的微妙社交潛臺(tái)詞。

不過(guò)多位從業(yè)者表示，當(dāng)前各大模型在表層標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)的語(yǔ)言能力上差距不大，真正的區(qū)分更多體現(xiàn)在含推理的復(fù)雜場(chǎng)景中，集中在數(shù)學(xué)與復(fù)雜推理和編程與代碼生成兩方面能力上。

其中，數(shù)學(xué)與復(fù)雜推理能力可以簡(jiǎn)單理解為，大模型能否解決多步驟數(shù)學(xué)和復(fù)雜推理題。一位從業(yè)者表示，千問(wèn)系列模型已達(dá)到開(kāi)源第一梯隊(duì)水平，特別是在數(shù)學(xué)競(jìng)賽、金融分析等特定場(chǎng)景中保持領(lǐng)先。

數(shù)據(jù)顯示，Qwen3-max-thinking處在半成品（早期預(yù)覽版）階段時(shí)，便在AIME 2025和HMMT（哈佛-MIT數(shù)學(xué)錦標(biāo)賽）的推理測(cè)試中拿到100%準(zhǔn)確率的優(yōu)秀成績(jī)。

而編程與代碼生成是目前大模型技術(shù)落地最為成熟的領(lǐng)域之一，千問(wèn)的技術(shù)表現(xiàn)符合行業(yè)預(yù)期。其優(yōu)勢(shì)集中在中文編程適配與特定評(píng)測(cè)指標(biāo)上，能生成可執(zhí)行代碼、調(diào)試錯(cuò)誤、優(yōu)化邏輯，適配不同編程語(yǔ)言和場(chǎng)景。

最后是多模態(tài)與生態(tài)整合能力，代表著大模型是否可以從“能用”發(fā)展到“好用”，也是當(dāng)前行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心戰(zhàn)場(chǎng)。其中多模態(tài)相當(dāng)于大模型的“感官”，集中體現(xiàn)在文字、圖片、音視頻等輸入輸出形式上，生態(tài)整合代表大模型“手腳”，影響的是Agent能力。

千問(wèn)整合了文檔處理、代碼開(kāi)發(fā)、文生圖、圖生視頻等多元功能，形成了較為完整的應(yīng)用生態(tài)閉環(huán)，滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化需求，但多位從業(yè)者指出，它在Agent能力上還有明顯短板。

比如，讓千問(wèn)“規(guī)劃一次完整出差”時(shí)，其無(wú)法像ChatGPT那樣高效地整合多工具、多步驟信息，生成全面且可執(zhí)行的規(guī)劃方案，更多時(shí)候需要用戶(hù)額外提供細(xì)節(jié)或進(jìn)行多輪交互來(lái)逐步完善計(jì)劃。