谁能硬刚ChatGPT？千问给出了最接近的答案

ChatGPT 发布三年后，中国的 AI 行业仍在等待一个真正意义上的“对标者”。

在海外，格局早已尘埃落定。AI 产品榜数据显示，9 月 ChatGPT 的访问量突破 60 亿，超过第 2到第9 名产品的总和；在移动端，它的月活用户超过 7 亿，是第二名的五倍。

这种量级的领先，在互联网行业并不多见。

而在国内，尽管市场上不乏优秀产品，但彼此之间难分伯仲，没有任何一款能够像ChatGPT 那样，既代表行业的技术高度，又能定义交互方式与产品范式。一个能兼具技术象征意义与消费级扩散能力的标杆产品，至今还没有出现。

不过，最近这一空白开始出现收敛迹象。近日，阿里推出面向C 端的千问 App。

相比此前的通用AI 产品，千问的体验差异更直接，推理更深、表达更像人、思考更清晰。这些特性并非功能叠加的结果，而是来自通义模型能力向产品层的系统性外溢。

这种路径，与ChatGPT 当年的跃迁高度相似：

只有当“世界级基座模型”的能力被压缩进一个足够稳定、足够轻量的产品里，智能才会从实验室能力变成普通用户可感知的生产力。千问正在完成这条转换链路，也因此呈现出更清晰的“产品形态”。

这也是为什么连朱啸虎都会给出评价，千问就是当前阶段最能硬刚ChatGPT的“端模一体”AI产品。

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让模型“长进产品里”

与其他模型产品相比，千问App 一个最直观的感受是，它“更聪明”。具体来说，千问对问题的理解更准确，抓重点的速度更快，拆解问题的方式也更自然。

尤其在财经、科技、学术这类对“理解深度”要求很高的场景里，千问的体验差异会变得特别直观。

比如，我给了它的一份电子行业三季报券商研报，并问了它一个很典型的分析师问题：三季度电子行业里，哪些板块的业绩实现了增长？原因分别是什么？

对于这个问题，你能明显感受到，千问在关键数字和核心信息拆解上，要比其他模型产品精细不少。

举个更直观的例子：在总结半导体板块整体业绩时，大多数模型的做法往往只有一句“同比增长 xx%”。信息确实准确，但对读者来说，只是一个“结论”，没有上下文，也无法形成对行业真实走向的判断。

其他模型产品的回答

但千问给出的内容明显更完整。首先，它会把业绩拆成“三层结构”来讲：前三季度的收入和利润、同期的增速、单季度（Q3）的变化趋势。

它不仅告诉你“前三季度营收增长 11.49%、净利增长 52.98%”，还会补充“单看 Q3，净利润同比增速高达 60.6%”。

相比只给出一个季度的数字，这种“累计 + 单季”的组合更能让读者直观看到行业是否正在加速复苏，从静态增长变成真实的趋势判断。

接下来，在解释“为什么会涨”时，千问的回答也体现出和其他产品的差异。

其他模型产品的回答

对比来看，普通模型往往只是把关键词堆在一起：HBM、DDR5、SoC、国产替代、模拟芯片需求等，看似信息密度很高，但缺少逻辑，有些术语对普通读者也比较陌生。

千问则按产业逻辑拆成三大驱动力：需求端、供给端、产业结构。这样的分法更像行业分析师的框架，层次清楚，也更便于读者理解行业上行的底层逻辑。

更重要的是，千问会主动把专业术语“翻译”成更易理解的描述，比如写到HBM 时，它会加上相关的中文解释。这样的解释保持了专业性，但任何对半导体不太熟悉的读者也能马上跟上。

在与国内其他模型的对比中，这种差异会更加明显。以“过去 10 年贵州茅台的收入变化”为例，同时向 DeepSeek 和千问提问，能直观看到两者在理解力与输出结构上的不同：

DeepSeek的回答

第一，理解更到位。DeepSeek 会自动把“过去十年”理解为 2014—2023 年，而千问能够结合企业公开年报的时间跨度，精准定位到更合理的区间，2015—2024 年。这类细微但关键的理解差异，往往决定了最终答案是否能直接用于研究工作，而不是需要用户二次校对。

第二，结构化能力差异明显。DeepSeek 会优先给“归纳总结”：起点收入、终点收入、十年 CAGR、增幅，以及一句“穿越周期”的定性判断。信息没有错误，但整体偏“报告摘要”，缺乏对数据结构本身的展开。

这种叙述无法帮助分析者看清茅台十年增长的节奏，也难以洞察具体年份的波动与背后逻辑，属于“有结论但缺过程”。

相比之下，千问的回答更贴近行业分析人员的实际工作方式。它会优先给出茅台在2015—2024 年的收入和各年度同比增速按时间顺序完整列出，形成一条“时间序列”。

这种呈现方式的好处很明显：不仅趋势一目了然，也更方便用户做出准确的判断。

总体来看，千问在处理复杂财经资料时的表现，更像一个“懂行业、会表达”的分析师：既能把关键数字拆得足够细，帮助读者建立对行业趋势的量感，也能把增长原因按产业逻辑分层解释，让专业信息变得易懂、不堆砌。

相比只给结论或罗列术语的普通模型，千问给出的内容更完整、结构更清晰，也更接近真实研报的分析方式。

除了更聪明外，千问在表达层面也发生了变化。

之前的模型写出来的东西，味道都差不多：通顺、完整，却难免带着范文感，像是从同一套模板里刻出来的。

现在，让千问写文案、方案或规划，它不仅能根据场景切换表达方式，还会揣摩你想要的风格，语气、节奏、分寸都能对准，让内容更接近一个真实在与你协作的人写出来的样子。

在内容创作类场景里，最能看出千问能力差异的，就是它对“场景”的真正理解。比如，我给它马斯克的一段长访谈，希望把内容改成适合1分钟短视频文案。

千问给出的内容，非常接近于短视频的写作方法：句子变短、信息点更集中、节奏更快，还会主动制造“停顿点”和“情绪点”。这些做法几乎都是专业短视频编辑日常会用的技巧。

比如，它会把标题直接做成情绪冲击型的观点：“5 年后手机和 App 将彻底消失！”这种强刺激性的开头，在短视频环境里能立刻抓住注意力。

在内容层面，它会主动提炼具有对立感的观点，如马斯克关于“危险的不是技术，而是价值观”的论述。这类冲突式表达天然具有讨论性，非常契合短视频的表达节奏。

结尾处，它还会自动补上一个面向观众的问题：“你怎么看？”，帮助创作者自然形成评论区互动，这是一种典型的短视频运营手法。

这背后其实体现了模型对于场景的深刻理解。它会真正理解“场景”，而不是仅仅是字面意思。这种高度拟人化的表达方式，让千问在很多场景里更像一个能共事的搭子。

从回答的思考深度，到更像真人的表达方式，千问把模型层面的优势，顺畅地转成了普通人能直接感知的产品能力。这恰恰就是当年ChatGPT 所做的事情。

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模型能力，才是“硬刚”ChatGPT的关键

千问在用户体验上的优势，本质上源自其底层模型优势的溢出。

ChatGPT 的成功，已经让行业达成一个近乎朴素的共识：

要回答“谁能硬刚 ChatGPT”，首先必须满足同一个前提，拥有世界级的基座模型。

而行业所说的“世界级”，并不是一句抽象的赞美，而是有明确门槛的。国际主流评估体系正在围绕三条主线收敛：

语言理解要在通用benchmark 与真实交互中保持领先；

推理能力要能处理复杂链条任务，具备跨步骤的自洽性；

多模态要能统一语音、文本、图像和视频，真正实现“输入无门槛”。

OpenAI 之所以能在全球占据优势，是因为 GPT-4、GPT-4o 到 GPT-5，在这三条线上同时领先，而且领先幅度足以让全球开发者把“与 GPT 的差距”当成默认参照系。

在过去一年里，中国模型第一次有了进入这条“世界级曲线”的机会，而千问正是其中的代表。

2025 年 9 月，HuggingFace 趋势榜前十中有七个来自 Qwen 系列，这种“规模化屠榜”在开源社区里极为罕见。

如今，所有主流开源社区都能看到Qwen 的身影，衍生模型超过 17 万个、下载量超过 6 亿，超过 Llama 成为全球延展性最强的开源模型。

这种“生态影响力”其实本身就是一种能力证明，开发者愿意为其搭建衍生、优化、二次开发，这说明模型在普遍任务上已经具备可用性和扩展性。

一款模型能否形成生态，本质上取决于开发者愿不愿意把时间和项目押在它的身上。这是判断模型能力最直接、也最诚实的信号。

而在另一项公认最能拉开差距的能力——推理上，通义模型同样也有不俗表现。在多个关键评测中，通义模型开始进入“全球第一梯队”，甚至在个别维度上取得突破。

比如，在“Arena-Hard v2”这类测试中（专门考察需要分步逻辑、保持推理一致性的难题集），Qwen3-Max 的预览成绩约为 86.1 分，远超一些其他模型，甚至高于 Claude 4 的快速模式 (得分约为 51.5)。

为什么“推理能力”重要？在真实行业应用中，问题往往不是“我想查天气”那样简单，而是“基于过去 5 年数据、结合政策变化、模拟未来 3 年趋势，请给出建议”。

这样的场景要求模型具备“沿着一条逻辑链走下去”的能力。如果模型在第 2 步就掉链、或者回头矛盾，那它就不是真正“强”的基础模型。

除了推理能力外，另一个考验模型的关键维度是：输入形式的边界。

在当下的全球竞争里，一个基础模型如果只支持文本，那其通用性和未来潜力必然受限。“世界级”模型正在向“语音、文本、图像、视频”统一输入输出演进。

在多模态上，通义系模型的能力同样开始呈现“成体系的领先”

比如，Qwen3-VL、Qwen-Image、Qwen3-Coder 分别在视觉理解、图像生成与编辑、代码任务中登上开源第一。

Qwen3-VL在Vision Arena视觉榜单全区第⼆、开源第⼀

尤其Qwen3-VL 在 Vision Arena 位列全球第二（开源第一），意味着模型不仅能“看懂”，还能“推理”，在行业内部被视为下一轮竞争的关键能力。

这些能力的累积，也逐渐在产业侧获得了更具分量的“外部确认”。

今年5 月，英伟达财报会上，黄仁勋直接点名通义千问，称其是“开源模型里的最佳”。8 月，海外开发者基于 Wan2.2 训练 LoRA，成的 Instagirl 图像在 X 上引发热议，马斯克的评价是“几乎真假难辨”。

这类来自技术社区和产业链关键角色的反馈，比任何宣传都更具含金量。它们所指向的并非单一能力项的领先，而是模型在真实、复杂、不可控环境里的稳定性与可信度。这往往才是决定模型能否走得更远的关键差异。

当这些信号被叠加起来，一个判断变得更清晰：在“模型即产品”的时代逻辑下，通义千问是目前国内最能硬刚ChatGPT的模型。

这也是千问App 能够具备这一可能性的根本前提：底层能力足够强，产品才能往前走得更远。

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总结

某种程度上，ChatGPT 真正的成功，不在于它回答得比别人更快、更好，而在于它让普通人第一次意识到：AI 可以无缝进入日常生活，成为随时可用的能力延伸。

这种直观的“可用性”，来自模型本身的突破，也来自产品层层打磨后的落地体验。模型能力决定上限，产品决定触达范围，两者缺一不可。

今天的中国，越来越多大模型开始具备“世界级基座模型”的潜力，但能把能力真正转换成人人可用的生产力工具的，还只有极少数。

这就是千问的优势所在，不仅底层模型能力足够强，更重要的是，这些能力能够顺畅地外溢到一个可感知、可上手、可稳定依赖的产品里。

随着推理变长、视觉交互更精准、中文表达变得更贴语境后，千问的整体体验开始出现跃迁：内容结构更清晰，答案更贴上下文，文档处理更像一个“懂业务的人”在工作。

当这些能力，被放进一个稳定、统一、低心智负担的产品里，意味着一个更聪明的国产AI产品出现了，这才真正形成了所谓的“硬刚ChatGPT 时刻”。

从模型到产品，从能力到场景，从“能做”到“做得好”，这是 ChatGPT 走过的路，也是中国 AI 产品必须走的路。通义千问正沿着这条路快速逼近，而且比任何时候都更接近那个答案。

文/林白