文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

這兩天，關(guān)于夸克「C+計(jì)劃」傳得紛紛揚(yáng)揚(yáng)。

有人說，這是夸克一次「AI 大換血」；也有人說，是阿里在測(cè)試閉源模型的新能力。

我體驗(yàn)完，覺得這事兒，確實(shí)值得聊聊。說是說上線一個(gè)新功能，叫「對(duì)話助手」。但實(shí)際不能完全這么看；因?yàn)?，它從「?huì)說話、會(huì)聊天」，正式跨進(jìn)了「能干活」的階段。

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怎么干活呢？先說我自己的體驗(yàn)。

如果你想用這個(gè)功能，得先把夸克升級(jí)到最新版本，升級(jí)之后，主頁會(huì)多出一個(gè)入口，點(diǎn)進(jìn)去就是「對(duì)話助手」。

我試著問了一個(gè)比較「現(xiàn)實(shí)」的問題。

我說：「自己釀的酒給朋友喝，結(jié)果朋友喝出事了，這算什么罪名？」

為了測(cè)試它到底行不行，我特意在幾個(gè)別的AI助手上問了同樣的問題，AI的常規(guī)操作就不說了，先去查一些案例、貼幾條法律法規(guī)。

但最后這個(gè)答案夠不夠清晰？能不能直接用？

我個(gè)人覺得，大家可以看下面圖片對(duì)比下；夸克回答的結(jié)構(gòu)更清晰、邏輯更有條理，連法律條文的引用，都更貼合實(shí)際場(chǎng)景，不堆術(shù)語，也不空講原則，是真能看懂、能用的那種。

圖片太長(zhǎng)，你也可以搜同一個(gè)問題看看。

注釋：左邊為夸克APP實(shí)測(cè)，右邊為其他AI助手

我又試了個(gè)更偏「動(dòng)手」的問題：即拍即譯。

怎么測(cè)呢？翻箱倒柜，翻出了本老古董——《英語統(tǒng)考大綱及學(xué)習(xí)指南》。（對(duì)，就是大學(xué)時(shí)人手一本的“考試圣經(jīng)”。）

拍了兩張照片傳給它，讓它幫我翻譯。

本來也沒抱什么希望，畢竟這種教材類的內(nèi)容句子長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)亂，AI一般都整不明白。

結(jié)果幾秒鐘，夸克翻完了，還自動(dòng)分了段。原文、譯文對(duì)照著排，我看著沒什么毛病，關(guān)鍵是它翻得特別自然。

當(dāng)年有它我四級(jí)估計(jì)早過了。順便說一句，圖片里的手是我的，真測(cè)的，不是假案例。

你也可以試試拍點(diǎn)別的。比如：拍本外文原版書、拍報(bào)紙、拍路牌、拍Excel、拍論文都行，這個(gè)助手特別妙，一鍵搞定。

有時(shí)候我們找東西，是在「搜資源」。

大多數(shù)資源都太散太雜怎么辦？我這次換了個(gè)思路，直接問夸克：有沒有心理學(xué)書籍的網(wǎng)盤資源？

它給我列出了一份清單，338 本心理學(xué)書籍，書名、作者、文件大小全都有，里面還有馬斯洛、榮格、阿德勒這些經(jīng)典著作。

有些鏈接，我點(diǎn)進(jìn)去就能直接存進(jìn)自己的夸克網(wǎng)盤；有些給的是下載方式，整個(gè)過程還挺順，它幫我把“找”和“存”這兩件事，一起干完了。

所以我，玩了將近一天，我才意識(shí)到：這已經(jīng)不是單純的「能聊天」了，它「能干活」。

體驗(yàn)完這幾件「能干活」的小事，再看外部進(jìn)展。

最近，OpenAI 也推出了瀏覽器功能，讓 ChatGPT 能「自己去找」，這是AI發(fā)展的第二個(gè)階段，從「能說話」到「能思考」。

夸克這一步「邊找邊干」的動(dòng)作，也有異曲同工之處。

問問題同時(shí)，它已經(jīng)在后臺(tái)完成搜索、篩選、整合、比對(duì)，然后把結(jié)論整理成一段能直接使用的回答。

這種能力在交互上是質(zhì)變的，因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)用戶，我不用手動(dòng)去查、去點(diǎn)、去拼，直接得到「已經(jīng)驗(yàn)證過的答案」，很方便。

也就是說，它把搜索和執(zhí)行融合成了一件事。

02

如果說，豆包代表「陪聊型AI」，價(jià)值在于幫用戶表達(dá)、陪伴、娛樂；那么，夸克方向更像「任務(wù)型AI助理」，它的核心是解決問題、完成任務(wù)。

兩條路都沒錯(cuò)，一個(gè)在訓(xùn)練AI的「情感力」，一個(gè)在強(qiáng)化AI的「執(zhí)行力」；但從用戶角度看，這次夸克明顯更接近「能幫我干點(diǎn)實(shí)事」的那個(gè)AI。

所以，我覺得，這次變化不只是產(chǎn)品層面的，AI助手這件事，正在迎來一個(gè)分水嶺：

從陪聊，到幫忙；從生成信息，到執(zhí)行動(dòng)作；從理解問題，到完成任務(wù)，而夸克，正好站在這條分界線上，它在探索新機(jī)會(huì)點(diǎn)。

夸克這次的「聰明」，背后有一顆全新「腦子」。

我查了下，它用的是阿里最新 Qwen 閉源模型。這個(gè)模型定位有點(diǎn)意思，介于「實(shí)驗(yàn)室」和「落地」之間，屬于那層最核心的引擎。

怎么理解呢？

過去我們說 AI 模型厲害，大多是形容它“知道得多”，但 Qwen 的強(qiáng)，是在「理解力」和「執(zhí)行力」上；它能聽懂模糊的問題，也能給出清晰的決策，這背后靠的阿里那顆「閉源大腦」。

閉源，不是封閉，更像是一種「可控的極致」；它讓模型的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確率、響應(yīng)邏輯，都被打磨到工程級(jí)的水準(zhǔn)。

這次 Qwen 閉源版，性能已經(jīng)比 Qwen3-Max 更強(qiáng)一檔，從去年到現(xiàn)在，在幾乎所有國際榜單上都進(jìn)了第一梯隊(duì)。

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第一梯隊(duì)這話，我說了不算，有數(shù)據(jù)可以作證。

比如：

Qwen3-Max在Chatbot Arena 上總分 1433 分，全球第三、開源模型第一；在大模型用coding解決真實(shí)世界問題SWE-Bench Verified 測(cè)試中拿下 69.6 分，躋身全球第一梯隊(duì)

在聚焦Agent工具調(diào)用能力的Tau2-Bench 測(cè)試中得 74.8 分，超過 Claude Opus 4 和 DeepSeek-V3.1；在數(shù)學(xué)推理的 AIME25 和 HMMT 測(cè)試中，更是雙雙拿到滿分 100，這是國內(nèi)第一次

等等，有些英文你可能不太懂，我解釋一下：

Chatbot Arena 是測(cè)「聊天綜合水平」的；SWE-Bench 是測(cè)「寫代碼解決問題」的；Tau2-Bench 是測(cè)「AI調(diào)工具、連系統(tǒng)」的。

而 AIME25、HMMT，就是數(shù)學(xué)圈最硬核的兩場(chǎng)考試，能拿滿分，差不多等于 AI 在全球數(shù)學(xué)競(jìng)賽上考了第一

所以，這一串?dāng)?shù)據(jù)說明一個(gè)很簡(jiǎn)單的事實(shí)：Qwen 的這顆「腦子」，是讓 AI 終于長(zhǎng)出了邏輯中樞。

舉個(gè)簡(jiǎn)單例子：

你問它：「中國未來的新能源車會(huì)不會(huì)降價(jià)？」

普通模型大概率跟你扯一堆宏觀分析；而 Qwen 會(huì)先分析市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，再拆變量，最后得出趨勢(shì)，它不僅有答案，還知道答案是怎么來的。

這就是閉源模型的意義，它代表一種「工程化的確定性」，阿里在用閉源路線，讓 AI 從「能輸出」變成「能交付」，讓每一句回答，都能自證邏輯。

所以，智遠(yuǎn)認(rèn)為夸克「AI對(duì)話助手」模型的腦子，已經(jīng)換代了。

阿里現(xiàn)在在用夸克驗(yàn)證「模型驅(qū)動(dòng)的生活系統(tǒng)」，未來文檔、網(wǎng)盤、郵箱、搜索、瀏覽器，都會(huì)被AI重新組織，你在一個(gè)入口提問，它能調(diào)用整個(gè)體系去完成。

換句話說，這是一次「模型—系統(tǒng)—生態(tài)」的打通，模型成了基礎(chǔ)設(shè)施，讓模型能從場(chǎng)景里長(zhǎng)大，在生態(tài)里反饋，在使用中自我迭代。

智遠(yuǎn)判斷，這是一場(chǎng)底層協(xié)議的改寫。

當(dāng)模型能在應(yīng)用中自學(xué)習(xí)、自反饋、自優(yōu)化時(shí)，它就成了一個(gè)會(huì)自己演化的系統(tǒng)。

阿里過去做電商、做云計(jì)算、做支付系統(tǒng)，都在解決人和系統(tǒng)效率的問題，現(xiàn)在，他們開始解決另一個(gè)問題：智能體之間的效率。

從搜索、到對(duì)話，到推理，再到能干活，AI助手已經(jīng)進(jìn)入第三階段；而夸克，是這條進(jìn)化線上，第一個(gè)能「跑起來」的窗口。

但問題是：當(dāng) AI 從會(huì)說、會(huì)想，進(jìn)化到會(huì)做之后，下一個(gè)階段又會(huì)是什么呢？值得進(jìn)一步關(guān)注。