之前在跟企业交流AI方面业务的时候，

谈到本地或云端模型部署，基本上都绕不开千问Qwen模型。

72B的模型也是很多企业落地的首选，

性价比极高，我对于千问系列模型的能力也是极为认可，

一开始我觉得这是AI圈里和企业落地的时候才会关注到的事情，

序章

直到...这两天在X上看到了这个报道...

不er？

14号阿里刚推出基于Qwen大模型的千问APP，你就来整这出？？

“

第一反应是，白宫被阿里买通做营销？？

当然，这不现实而且本身的说法更是无稽之谈。

非要把一家科技公司拉升到了地缘政治博弈的牌桌上，这种场景其实我们也不陌生..

本来这次升级之后，我还没来得及更新体验千问App

看到这事的第一时间，我就去应用商店更新了APP，

准备看看这次升级有啥大的改动。。。

闹得动静这么大..

Qwen模型背景

在开始实测之前，我们必须先了解千问APP的“纸面实力”。

但你懂的。

榜单是榜单，跑分是跑分。实际应用还是要看体感。

不过，千问的“纸面实力”确实有点牛皮。

背后，是阿里历时三年深耕的Qwen模型家族。

在全球最大AI开源社区Hugging Face上，Qwen的衍生模型数量已突破17万，超越Llama成为全球第一AI开源模型。

在全球权威的Chatbot Arena（聊天机器人竞技场）上，Qwen3-Max预览版位列全球第三。

在吴恩达领衔的Artificial Analysis榜单中，它被认证为全球性能最高的非推理模型。

在SWE-Bench（测试解决真实世界编程问题）和Tau2-Bench（测试Agent工具调用能力）等专业“脏活儿”榜单上，Qwen也均位列全球第一梯队。

一句话总结，千问在“纸面上”已经是全球顶尖选手。

极简、All in One

下载好了之后，

第一时间打开更新后的界面，

大家看到什么感觉？

极简风，太意外了...

一开始我以为是一款功能堆砌、入口繁杂的“典型大厂应用”。

但现在却是一种极致的简约。

没有信息流，没有广告，只有一个干净的对话框。

还有，极快。

深度思考的速度太快了..

其实它后边已经把视觉理解（Qwen3-VL）、代码（Qwen3-Coder）、图片生成（Qwen-Image）、音视频（Qwen3-Omni）都集成进去了。

只留给用户一个统一入口，

页面极简、交互轻量、响应急速、高度聚焦“主Chat”。

这次，阿里做了减法，把复杂留给自己，把简约给到用户。

实测：从易到难，五个Level梯度见真章

“纸面实力”终究是冷的。

接下来，我从五个梯度，10+个高频场景上点压力测试。

Level 1：聊天好玩，才有使用频次（生活 & 娱乐）

AI首先要“有用”，但更要“有趣”。如果它连C端用户的日常“梗”和“闲聊”都接不住，就很难有高频使用。

Case 1 (热点追踪)：“技能五子棋”与“影视飓风Tim相亲”

我向千问提出两个近期热点问题：“技能五子棋是个什么梗?”以及“影视飓风相亲角事件是怎么回事?现在进展如何?”

千问APP的响应速度极快。

对于“技能五子棋”，它不仅解释了梗的来源，还准确分析了其“反规则解构”、“洗脑神曲”、“精神布洛芬效应”等文化现象。

对于“影视飓风事件”，它清晰梳理了事件起因、争议焦点（信息真实性、创作动机）以及Tim的回应，逻辑分明。

作为热点追踪和“吃瓜”助手，千问的信息抓取和总结能力极强（自研的搜索引擎就是好用...）

Case 2 (情商对话)：“如何跟爸妈解释我的工作？”

马上又要过年了，相信大家又会遇到很多问题，比如，解释自己的工作和应对亲朋的追问..

还算得体的回答..

Level 2：先救掉我的碎片时间（轻度生产力）

在“好玩”之后，AI必须进入“好用”的范畴。

Case 1 (一键生成)：“帮我生成一份vibeCoding的PPT”

打工人的救命神器..

比如我想做个关于“VibeCoding”的相关PPT，直接输入诉求：

千问自动搜索了“Vibe Coding”这一较新概念，并生成了一份8页的完整PPT。内容涵盖定义、核心逻辑、与传统编程的区别、技术背景等。

大纲层面还可以自行编辑添加，支持“切换模板”。

作为初稿和框架，它能在半分钟内完成你半小时的工作量。

Case 2 (会议辅助)：“帮我把这段录音转成纪要和脑图”

我晚上八点正好跟客户聊关于AI企业服务的事情，

为了方便我们快速对齐内容和事后回顾，直接打开千问的录音功能，还很贴切的让你选择收音模式，「现场录音」还是「手机音频」，这是个非常细节的点，支持不同场景。

当你聊天的时候，它会在后台默默地给你记录内容，区分不同人的发言，标注不同的内容。

等你会议结束后会给你生成导读（基础信息、发言总结）快速帮你生成概要，还给你一份脑图，方便你进行事后回顾。

这已经不是“轻度”生产力了，而是重度职场利器。

从语音到文字再到结构化思想，一步到位。

Level 3：学得更快、记得更久（学习 & 教育）

AI在教育领域的想象力，远不止于写作文。

Case 1 (创意学习)：“英语单词记忆魔法卡”

这是一个较高难度测试，考验语义理解和Coding能力。

我要求千问扮演“单词记忆魔法师”，为单词“hospital”设计一张“魔法记忆卡”。

不仅生成词语组合，还能生成一张精美的SVG视觉卡片网页代码，将这些元素组合起来。

创造力、联想力和跨学科能力（语言学+心理学+编程）。

这是AI辅助学习的正确打开方式。

Case 2 (通俗解释)：“鸡兔同笼”与“通货膨胀”

马上寒假了，神兽回家，家长们最头疼的莫过于辅导作业了..

我让它分别给小学生讲解“鸡兔同笼”。

再比如，用“卖煎饼果子”的例子解释“通货膨胀”。

费曼学习法的完美实践者，能用最简单的语言解释最复杂的概念。

Case 3 (跨语总结)：“小米发布会” vs “英文Vlog”

再来看看它的多模态理解能力，

我分别上传了小米17发布会（雷军演讲片段）和一段英文博主的Vlog视频，测试其视频总结能力。

轻松完成了任务，对于小米发布会，它准确抓取了“全面对标iPhone 17”、“S9 Pro芯片”、“立体环形冷泵散热”等关键信息。

对于英文博客，它也准确梳理了谈论“恐惧”（Fears）这一主题的对话脉络。

双语视频理解能力在线，信息抓取精准，是看长视频、追网课的利器。

Level 4：它能看、能听、还能推理（多模态能力）

进入高难度区。

多模态能力是区分“大模型”和“小助理”的分水岭。

这才是“原生全模态”的真正试金石，也是我这次最关心的能力。

Case 1 (视觉识别)：“潦草字迹”与“复杂长图”

我上传了一张几乎难以辨认的“白鹭”主题手写笔记图片，以及一张信息密度极高、排版复杂的“预制菜 infographic”长图。

对于潦草字迹，千问（Qwen3-VL）的识别率高达95%以上，连涂改的痕迹都能大致分辨。

对于预制菜长图，它完美地按结构总结了定义、历史、种类、优缺点、使用场景等所有信息。

无论是OCR能力还是复杂版式理解，都达到了商用级水准

Case 2 (视觉推理)：“考眼力”与“图形逻辑”

我上传了一张布满“税”字的图片，中间藏了一个“悦”字，要求它“5秒内找出‘悦’字”。它一秒回答出来了...

接着，我上传了一张经典的“九宫格图形逻辑推理”题。

对于图形推理题，它也一步步分析了每行“眼睛”、“嘴巴”、“黑点白点”的变化规律，最终给出了正确选项A。

咱就是说，考行测能不能带着千问App去...

它不只是“看图识字”，而是具备了像素级的空间定位能力和抽象逻辑推理能力。

Case 3 (视觉分析)：“看图识餐厅”

这个是我觉得特备牛逼的地方，

前两天甲木去「大树」餐厅吃饭，随便拍了几张照片。。

让它根据菜品去分析哪家餐馆，它直接说是 The Tree，

一开始我以为是上传图片有饭馆logo，检查了一下确实没有，这个属实有点牛逼..

多模态的视觉分析，意图理解做的还是到位的。

Level 5：真正顶层的，是决策与创造（专业 & 高阶）

AI能否在需要高度专业知识的领域，提供有效的决策辅助？

Case 1 (专业决策)：“股票K线图分析”

甲木也是老韭菜了，最近锂电池板块涨的不错，我直接问它一个持仓股的未来趋势判断。

请看图，我于10月份购入这只股票，当时判断是锂电池板块和形态进入的，现在它已经进入加速三个涨停板.
请结合图中典型技术信号（偏离5日线太多，成交量以及MACD）的形态来判断短期趋势，分别从技术形态、行业发展、供应链上下游等角度帮我分析一下它的成长性如何？

千问的回答条理清晰、专业性极强。

它没有空话套话，而是给出了技术形态分析、读懂了K线图，分析了成交量“显著放大”和MACD“金叉且红柱放大”，给出了后续的一些建议。

完美融合了视觉读图、技术指标、行业知识和供应链分析，提供了极有价值的决策参考。

Case 2 (复杂文档)：“帮我读懂基金PDF”

之前经常有好友让甲木推荐基金，或者问这支基金怎么样巴拉巴拉。。

我上传了“中欧数字经济混合型基金”的产品说明书和Q3报告两份PDF，让它解读一下。

多文档阅读、提炼、“说人话”的能力拉满。

下次就把千问App直接推荐给他们，别来问我了..

Case 3 (深度研究)：“吃鱼刺泡醋，是真是假？”

千问App还有一个好用的就是，「深度研究」模式，我直接提出了一个经典的流言核查请求：“‘吃鱼刺卡嗓子里了用醋泡’是否属实?”

该模式下，千问的回答逻辑链完全不同。

它会先拆分任务、联网搜索、分析支持与反对依据、参考权威机构（如央广网、科普中国）的资料，最后给出一个带引用来源的、负责任的结论：“在医学上被证实基本不实，且具有潜在健康风险。”

以后有市场调研类诉求，其实都可以用「深度研究」来解决。

Case 4 (代码创造)：“给我写个H5网页”

最后，我测试了它的代码能力：“根据技能五子棋的内容并生成一个HTML动态网页”，并给出了Bento Grid风格、特斯拉红色、Framer Motion动效等一系列复杂要求。

千问迅速生成了一整套包含HTML、TailwindCSS和JavaScript的代码。

代码风格现代，布局（Bento Grid）和配色（#E31937）完全遵照指示，甚至还加入了Apple官网风格的滚动动效。

当然，现在还有几个值得优化的点，比如：

1、千问App不支持「图片」+「文档」多类型共同上传。

2、手机端不支持音频文件上传。

相信未来也会也会慢慢支持，总体感受下来，千问App这次的升级，简洁、轻快、实用。

Vs ChatGPT

这是拉开差距最大的地方。

我用“一句话P图”的Case做了个对比测试。

再来看看ChatGPT的效果。。。

不仅生成速度极其慢.. 千问的图片基本10几秒就生成完毕，ChatGPT每张图片生成都得等1分钟以上，最终给我这结果？

比例不说了，一直都是硬伤。中文的支持性不说了，一塌糊涂，

只是让你改文字也没说变颜色啊，你多想那BLG的蓝也不是这个蓝啊...

在图片编辑这块，千问APP集成的Qwen-Image能力，目前对ChatGPT是“吊打”级别的。

Vs DeepSeek

DeepSeek无疑是一个非常强大的模型，尤其在代码和数学上。

但从一个“产品”而非“模型”的角度看，千问APP的体验更完整。

用户所有的行为和操作都可以在同一个App完成，

而且千问在多模态、文档阅读、会议纪要等“助手”能力上的完善，使其在综合产品体验上更像是一个产品。

Qwen 模型已经走到哪里

测评至此，我们再回头看“序章”里的那条新闻，便不再觉得意外。

千问的强大，其实更体现在全球的产业生态中。

千问最新的Qwen3.0模型在国内外的多项AI能力关键评测刷新了纪录，在综合能力测评中超过了GPT-4，在代码生成测试中优于Grok3，在Agent能力测试上明显超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1，就连最近落幕的投资测试中，Qwen也拿了第一。

当英伟达CEO黄仁勋称其为“最好的开源AI模型之一”，当Airbnb CEO布莱恩·切斯基直言“正大量依赖Qwen，比OpenAI更好更便宜”时，

这已经不是简单的“客套话”，而是真金白银的商业选择。

千问APP，只是这座技术冰山浮出水面的一角。

最后的话

让我们回到最初的体验。

千问APP给我的直观感受，是 “轻” 的。

它极简的界面、轻快的交互、零负担的体验，让你几乎感觉不到背后模型的复杂。

但支撑这种“轻”的，是极致的 “重”。

是阿里三年深耕的“重”研发；

是Qwen模型家族在全球榜单上的“重”量级；

更是中国AI技术在全球地缘政治牌桌上的“重”要分量。

白宫的视角，看到的是这种“重”，是“强大到值得警惕”。

而对于我们用户和创作者，看到的是一种日常体验和机会。

最好的科技，就是让你感觉不到科技的存在。

国产AI们一直在努力前行。

技术的方向感终究来自使用者。

国家可以有国家的安全叙事，

而我们，也需要有我们自己的价值坐标。

希望大家，都能找到，重新定义生产力与创造力的，

新坐标。

以上