ChatGPT 發(fā)布三年后，中國的 AI 行業(yè)仍在等待一個(gè)真正意義上的“對(duì)標(biāo)者”。

在海外，格局早已塵埃落定。AI 產(chǎn)品榜數(shù)據(jù)顯示，9 月 ChatGPT 的訪問量突破 60 億，超過第 2 到第 9 名產(chǎn)品的總和；在移動(dòng)端，它的月活用戶超過 7 億，是第二名的五倍。

這種量級(jí)的領(lǐng)先，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)并不多見。

而在國內(nèi)，盡管市場上不乏優(yōu)秀產(chǎn)品，但彼此之間難分伯仲，沒有任何一款能夠像ChatGPT 那樣，既代表行業(yè)的技術(shù)高度，又能定義交互方式與產(chǎn)品范式。一個(gè)能兼具技術(shù)象征意義與消費(fèi)級(jí)擴(kuò)散能力的標(biāo)桿產(chǎn)品，至今還沒有出現(xiàn)。

不過，最近這一空白開始出現(xiàn)收斂跡象。近日，阿里推出面向C 端的千問 App。

相比此前的通用AI 產(chǎn)品，千問的體驗(yàn)差異更直接，推理更深、表達(dá)更像人、思考更清晰。這些特性并非功能疊加的結(jié)果，而是來自通義模型能力向產(chǎn)品層的系統(tǒng)性外溢。

這種路徑，與ChatGPT 當(dāng)年的躍遷高度相似：

只有當(dāng)“世界級(jí)基座模型”的能力被壓縮進(jìn)一個(gè)足夠穩(wěn)定、足夠輕量的產(chǎn)品里，智能才會(huì)從實(shí)驗(yàn)室能力變成普通用戶可感知的生產(chǎn)力。千問正在完成這條轉(zhuǎn)換鏈路，也因此呈現(xiàn)出更清晰的“產(chǎn)品形態(tài)”。

這也是為什么連朱嘯虎都會(huì)給出評(píng)價(jià)，千問就是當(dāng)前階段最能硬剛ChatGPT的“端模一體”AI產(chǎn)品。

讓模型“長進(jìn)產(chǎn)品里”

與其他模型產(chǎn)品相比，千問App 一個(gè)最直觀的感受是，它“更聰明”。具體來說，千問對(duì)問題的理解更準(zhǔn)確，抓重點(diǎn)的速度更快，拆解問題的方式也更自然。

尤其在財(cái)經(jīng)、科技、學(xué)術(shù)這類對(duì)“理解深度”要求很高的場景里，千問的體驗(yàn)差異會(huì)變得特別直觀。

比如，我給了它的一份電子行業(yè)三季報(bào)券商研報(bào)，并問了它一個(gè)很典型的分析師問題：三季度電子行業(yè)里，哪些板塊的業(yè)績實(shí)現(xiàn)了增長？原因分別是什么？

對(duì)于這個(gè)問題，你能明顯感受到，千問在關(guān)鍵數(shù)字和核心信息拆解上，要比其他模型產(chǎn)品精細(xì)不少。

舉個(gè)更直觀的例子：在總結(jié)半導(dǎo)體板塊整體業(yè)績時(shí)，大多數(shù)模型的做法往往只有一句“同比增長 xx%”。信息確實(shí)準(zhǔn)確，但對(duì)讀者來說，只是一個(gè)“結(jié)論”，沒有上下文，也無法形成對(duì)行業(yè)真實(shí)走向的判斷。

其他模型產(chǎn)品的回答

但千問給出的內(nèi)容明顯更完整。首先，它會(huì)把業(yè)績拆成“三層結(jié)構(gòu)”來講：前三季度的收入和利潤、同期的增速、單季度（Q3）的變化趨勢。

它不僅告訴你“前三季度營收增長 11.49%、凈利增長 52.98%”，還會(huì)補(bǔ)充“單看 Q3，凈利潤同比增速高達(dá) 60.6%”。

相比只給出一個(gè)季度的數(shù)字，這種“累計(jì) + 單季”的組合更能讓讀者直觀看到行業(yè)是否正在加速復(fù)蘇，從靜態(tài)增長變成真實(shí)的趨勢判斷。

接下來，在解釋“為什么會(huì)漲”時(shí)，千問的回答也體現(xiàn)出和其他產(chǎn)品的差異。

其他模型產(chǎn)品的回答

對(duì)比來看，普通模型往往只是把關(guān)鍵詞堆在一起：HBM、DDR5、SoC、國產(chǎn)替代、模擬芯片需求等，看似信息密度很高，但缺少邏輯，有些術(shù)語對(duì)普通讀者也比較陌生。

千問則按產(chǎn)業(yè)邏輯拆成三大驅(qū)動(dòng)力：需求端、供給端、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。這樣的分法更像行業(yè)分析師的框架，層次清楚，也更便于讀者理解行業(yè)上行的底層邏輯。

更重要的是，千問會(huì)主動(dòng)把專業(yè)術(shù)語“翻譯”成更易理解的描述，比如寫到HBM 時(shí)，它會(huì)加上相關(guān)的中文解釋。這樣的解釋保持了專業(yè)性，但任何對(duì)半導(dǎo)體不太熟悉的讀者也能馬上跟上。

在與國內(nèi)其他模型的對(duì)比中，這種差異會(huì)更加明顯。以“過去 10 年貴州茅臺(tái)的收入變化”為例，同時(shí)向 DeepSeek 和千問提問，能直觀看到兩者在理解力與輸出結(jié)構(gòu)上的不同：

DeepSeek的回答

第一，理解更到位。DeepSeek 會(huì)自動(dòng)把“過去十年”理解為 2014—2023 年，而千問能夠結(jié)合企業(yè)公開年報(bào)的時(shí)間跨度，精準(zhǔn)定位到更合理的區(qū)間，2015—2024 年。這類細(xì)微但關(guān)鍵的理解差異，往往決定了最終答案是否能直接用于研究工作，而不是需要用戶二次校對(duì)。

第二，結(jié)構(gòu)化能力差異明顯。DeepSeek 會(huì)優(yōu)先給“歸納總結(jié)”：起點(diǎn)收入、終點(diǎn)收入、十年 CAGR、增幅，以及一句“穿越周期”的定性判斷。信息沒有錯(cuò)誤，但整體偏“報(bào)告摘要”，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身的展開。

這種敘述無法幫助分析者看清茅臺(tái)十年增長的節(jié)奏，也難以洞察具體年份的波動(dòng)與背后邏輯，屬于“有結(jié)論但缺過程”。

相比之下，千問的回答更貼近行業(yè)分析人員的實(shí)際工作方式。它會(huì)優(yōu)先給出茅臺(tái)在2015—2024 年的收入和各年度同比增速按時(shí)間順序完整列出，形成一條“時(shí)間序列”。

這種呈現(xiàn)方式的好處很明顯：不僅趨勢一目了然，也更方便用戶做出準(zhǔn)確的判斷。

總體來看，千問在處理復(fù)雜財(cái)經(jīng)資料時(shí)的表現(xiàn)，更像一個(gè)“懂行業(yè)、會(huì)表達(dá)”的分析師：既能把關(guān)鍵數(shù)字拆得足夠細(xì)，幫助讀者建立對(duì)行業(yè)趨勢的量感，也能把增長原因按產(chǎn)業(yè)邏輯分層解釋，讓專業(yè)信息變得易懂、不堆砌。

相比只給結(jié)論或羅列術(shù)語的普通模型，千問給出的內(nèi)容更完整、結(jié)構(gòu)更清晰，也更接近真實(shí)研報(bào)的分析方式。

除了更聰明外，千問在表達(dá)層面也發(fā)生了變化。

之前的模型寫出來的東西，味道都差不多：通順、完整，卻難免帶著范文感，像是從同一套模板里刻出來的。

現(xiàn)在，讓千問寫文案、方案或規(guī)劃，它不僅能根據(jù)場景切換表達(dá)方式，還會(huì)揣摩你想要的風(fēng)格，語氣、節(jié)奏、分寸都能對(duì)準(zhǔn)，讓內(nèi)容更接近一個(gè)真實(shí)在與你協(xié)作的人寫出來的樣子。

在內(nèi)容創(chuàng)作類場景里，最能看出千問能力差異的，就是它對(duì)“場景”的真正理解。比如，我給它馬斯克的一段長訪談，希望把內(nèi)容改成適合1分鐘短視頻文案。

千問給出的內(nèi)容，非常接近于短視頻的寫作方法：句子變短、信息點(diǎn)更集中、節(jié)奏更快，還會(huì)主動(dòng)制造“停頓點(diǎn)”和“情緒點(diǎn)”。這些做法幾乎都是專業(yè)短視頻編輯日常會(huì)用的技巧。

比如，它會(huì)把標(biāo)題直接做成情緒沖擊型的觀點(diǎn)：“5 年后手機(jī)和 App 將徹底消失！”這種強(qiáng)刺激性的開頭，在短視頻環(huán)境里能立刻抓住注意力。

在內(nèi)容層面，它會(huì)主動(dòng)提煉具有對(duì)立感的觀點(diǎn)，如馬斯克關(guān)于“危險(xiǎn)的不是技術(shù)，而是價(jià)值觀”的論述。這類沖突式表達(dá)天然具有討論性，非常契合短視頻的表達(dá)節(jié)奏。

結(jié)尾處，它還會(huì)自動(dòng)補(bǔ)上一個(gè)面向觀眾的問題：“你怎么看？”，幫助創(chuàng)作者自然形成評(píng)論區(qū)互動(dòng)，這是一種典型的短視頻運(yùn)營手法。

這背后其實(shí)體現(xiàn)了模型對(duì)于場景的深刻理解。它會(huì)真正理解“場景”，而不是僅僅是字面意思。這種高度擬人化的表達(dá)方式，讓千問在很多場景里更像一個(gè)能共事的搭子。

從回答的思考深度，到更像真人的表達(dá)方式，千問把模型層面的優(yōu)勢，順暢地轉(zhuǎn)成了普通人能直接感知的產(chǎn)品能力。這恰恰就是當(dāng)年ChatGPT 所做的事情。

模型能力，才是“硬剛”ChatGPT的關(guān)鍵

千問在用戶體驗(yàn)上的優(yōu)勢，本質(zhì)上源自其底層模型優(yōu)勢的溢出。

ChatGPT 的成功，已經(jīng)讓行業(yè)達(dá)成一個(gè)近乎樸素的共識(shí)：

要回答“誰能硬剛 ChatGPT”，首先必須滿足同一個(gè)前提，擁有世界級(jí)的基座模型。

而行業(yè)所說的“世界級(jí)”，并不是一句抽象的贊美，而是有明確門檻的。國際主流評(píng)估體系正在圍繞三條主線收斂：

語言理解要在通用benchmark 與真實(shí)交互中保持領(lǐng)先；

推理能力要能處理復(fù)雜鏈條任務(wù)，具備跨步驟的自洽性；

多模態(tài)要能統(tǒng)一語音、文本、圖像和視頻，真正實(shí)現(xiàn)“輸入無門檻”。

OpenAI 之所以能在全球占據(jù)優(yōu)勢，是因?yàn)?GPT-4、GPT-4o 到 GPT-5，在這三條線上同時(shí)領(lǐng)先，而且領(lǐng)先幅度足以讓全球開發(fā)者把“與 GPT 的差距”當(dāng)成默認(rèn)參照系。

在過去一年里，中國模型第一次有了進(jìn)入這條“世界級(jí)曲線”的機(jī)會(huì)，而千問正是其中的代表。

2025 年 9 月，HuggingFace 趨勢榜前十中有七個(gè)來自 Qwen 系列，這種“規(guī)?；腊瘛痹陂_源社區(qū)里極為罕見。

如今，所有主流開源社區(qū)都能看到Qwen 的身影，衍生模型超過 17 萬個(gè)、下載量超過 6 億，超過 Llama 成為全球延展性最強(qiáng)的開源模型。

這種“生態(tài)影響力”其實(shí)本身就是一種能力證明，開發(fā)者愿意為其搭建衍生、優(yōu)化、二次開發(fā)，這說明模型在普遍任務(wù)上已經(jīng)具備可用性和擴(kuò)展性。

一款模型能否形成生態(tài)，本質(zhì)上取決于開發(fā)者愿不愿意把時(shí)間和項(xiàng)目押在它的身上。這是判斷模型能力最直接、也最誠實(shí)的信號(hào)。

而在另一項(xiàng)公認(rèn)最能拉開差距的能力——推理上，通義模型同樣也有不俗表現(xiàn)。在多個(gè)關(guān)鍵評(píng)測中，通義模型開始進(jìn)入“全球第一梯隊(duì)”，甚至在個(gè)別維度上取得突破。

比如，在“Arena-Hard v2”這類測試中（專門考察需要分步邏輯、保持推理一致性的難題集），Qwen3-Max 的預(yù)覽成績約為 86.1 分，遠(yuǎn)超一些其他模型，甚至高于 Claude 4 的快速模式 (得分約為 51.5)。

為什么“推理能力”重要？在真實(shí)行業(yè)應(yīng)用中，問題往往不是“我想查天氣”那樣簡單，而是“基于過去 5 年數(shù)據(jù)、結(jié)合政策變化、模擬未來 3 年趨勢，請(qǐng)給出建議”。

這樣的場景要求模型具備“沿著一條邏輯鏈走下去”的能力。如果模型在第 2 步就掉鏈、或者回頭矛盾，那它就不是真正“強(qiáng)”的基礎(chǔ)模型。

除了推理能力外，另一個(gè)考驗(yàn)?zāi)Ｐ偷年P(guān)鍵維度是：輸入形式的邊界。

在當(dāng)下的全球競爭里，一個(gè)基礎(chǔ)模型如果只支持文本，那其通用性和未來潛力必然受限?！笆澜缂?jí)”模型正在向“語音、文本、圖像、視頻”統(tǒng)一輸入輸出演進(jìn)。

在多模態(tài)上，通義系模型的能力同樣開始呈現(xiàn)“成體系的領(lǐng)先”。

比如，Qwen3-VL、Qwen-Image、Qwen3-Coder 分別在視覺理解、圖像生成與編輯、代碼任務(wù)中登上開源第一。

Qwen3-VL在Vision Arena視覺榜單全區(qū)第?、開源第?

尤其Qwen3-VL 在 Vision Arena 位列全球第二（開源第一），意味著模型不僅能“看懂”，還能“推理”，在行業(yè)內(nèi)部被視為下一輪競爭的關(guān)鍵能力。

這些能力的累積，也逐漸在產(chǎn)業(yè)側(cè)獲得了更具分量的“外部確認(rèn)”。

今年5 月，英偉達(dá)財(cái)報(bào)會(huì)上，黃仁勛直接點(diǎn)名通義千問，稱其是“開源模型里的最佳”。8 月，海外開發(fā)者基于 Wan2.2 訓(xùn)練 LoRA，生成的 Instagirl 圖像在 X 上引發(fā)熱議，馬斯克的評(píng)價(jià)是“幾乎真假難辨”。

這類來自技術(shù)社區(qū)和產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵角色的反饋，比任何宣傳都更具含金量。它們所指向的并非單一能力項(xiàng)的領(lǐng)先，而是模型在真實(shí)、復(fù)雜、不可控環(huán)境里的穩(wěn)定性與可信度。這往往才是決定模型能否走得更遠(yuǎn)的關(guān)鍵差異。

當(dāng)這些信號(hào)被疊加起來，一個(gè)判斷變得更清晰：在“模型即產(chǎn)品”的時(shí)代邏輯下，通義千問是目前國內(nèi)最能硬剛ChatGPT的模型。

這也是千問App 能夠具備這一可能性的根本前提：底層能力足夠強(qiáng)，產(chǎn)品才能往前走得更遠(yuǎn)。

總結(jié)

某種程度上，ChatGPT 真正的成功，不在于它回答得比別人更快、更好，而在于它讓普通人第一次意識(shí)到：AI 可以無縫進(jìn)入日常生活，成為隨時(shí)可用的能力延伸。

這種直觀的“可用性”，來自模型本身的突破，也來自產(chǎn)品層層打磨后的落地體驗(yàn)。模型能力決定上限，產(chǎn)品決定觸達(dá)范圍，兩者缺一不可。

今天的中國，越來越多大模型開始具備“世界級(jí)基座模型”的潛力，但能把能力真正轉(zhuǎn)換成人人可用的生產(chǎn)力工具的，還只有極少數(shù)。

這就是千問的優(yōu)勢所在，不僅底層模型能力足夠強(qiáng)，更重要的是，這些能力能夠順暢地外溢到一個(gè)可感知、可上手、可穩(wěn)定依賴的產(chǎn)品里。

隨著推理變長、視覺交互更精準(zhǔn)、中文表達(dá)變得更貼語境后，千問的整體體驗(yàn)開始出現(xiàn)躍遷：內(nèi)容結(jié)構(gòu)更清晰，答案更貼上下文，文檔處理更像一個(gè)“懂業(yè)務(wù)的人”在工作。

當(dāng)這些能力，被放進(jìn)一個(gè)穩(wěn)定、統(tǒng)一、低心智負(fù)擔(dān)的產(chǎn)品里，意味著一個(gè)更聰明的國產(chǎn)AI產(chǎn)品出現(xiàn)了，這才真正形成了所謂的“硬剛ChatGPT 時(shí)刻”。

從模型到產(chǎn)品，從能力到場景，從“能做”到“做得好”，這是 ChatGPT 走過的路，也是中國 AI 產(chǎn)品必須走的路。通義千問正沿著這條路快速逼近，而且比任何時(shí)候都更接近那個(gè)答案。

文/林白

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