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前两天Qwen3上线后，部分朋友问我： Qwen3 Chat和通义APP到底有啥不一样？网页端有通义，Qwen3也有网页版，到底该用哪个好？ 这个问题问AI也能分析出一些答案，但还是想谈一些个人感受。
先来思考一个基础问题，通义和Qwen3的网页版到底有啥不一样。其实，这事儿还得从「用户在哪、想干啥」去说。 为什么呢？ 你用App时，可能在地铁上排队，或者午休时间，这些相对时间碎片化，也没空一直盯着屏幕。所以，APP设计，是操作简单、入口少，界面看着不累眼睛。 像语音输入、查个资料，几秒钟就能搞定，不用走复杂的流程，因此，它更偏向轻量化。 还有，他的App里有各种各样的智能体，智能体像一个中枢，我们用APP聊天，可能一下子想不出特别好的问题，或者问得不太清楚，这样得到的答案也可能让人迷糊。 而超级智能体弥补了这部分，把问题给到它，它能帮我快速搞定，不用复杂操作。所以，这部分对我来说，更像是针对轻量问题的升级版，再往上上一个台阶。 而网页端呢，又不一样了。 PPT制作、实时记录、阅读助手、格式转换，通义网页端，效率工具箱很多；Qwen3上没有，可以说，通义网页端更像一个“轻办公助手”。 而Qwen3网页端，相对没有这么多花哨的东西。 定位明显更「技术向一些」，你可以把它理解为开发者、研究人员或高级用户使用的“AI实验台”。比如：支持代码模式、多轮对话调试、API接口调用等等。 这种场景下，一个人用它的需求不是“快速得到答案”，而是“精确控制输出结果”。答案与结果字面意思看似相似，但针对的人不一样。 换句话说，Qwen3网页端的核心逻辑是：把大模型能力尽可能开放出来，让用户可以自由地去探索、测试、定制。 所以你看，同样是网页端，通义网页端更像“拿来即用”的办公神器，Qwen3网页端则更像“按需自定义”的开发平台。 这样说够清晰吧？ 一个句话总结即：一个是办公效率，一个是模型探索，App也好，两个网页端也罢，都在服务不同的用户场景。
还有朋友问：通义APP和夸克功能有重叠的地方，那通义是不是在对标ChatGPT的核心产品？ 我觉得，没这么简单。 通义像阿里在AI领域的一个“入口级产品”，不是单纯为了跟ChatGPT硬刚。重点不是比谁模型更大、参数更多，而是把AI能力嵌入到大家日常的生活和使用场景里，让AI变得真实、有用、接地气。 而ChatGPT更像一个面向全球用户的开放型通用工具，它解决“AI能做什么”的问题，而通义要解决的是“AI怎么被普通人天天用起来”的问题。 再来说说通义和夸克的关系。 夸克用户群体以00后为主，喜欢“超级搜索框+拍照搜题+直接给答案”的体验。通义走的路线不太一样，我认为，它正在走出一条属于自己的差异化路径。 这个差异在哪呢？可以从它的组织架构来看。 以前通义是挂在阿里云下面，主要是用来测试各种AI能力，像是个内部实验室产品。后来夸克发展得很快，在C端迅速占领了市场，也让更多人开始接触AI。 这时，通义就被单独拆出来，开始加大投入，目标是要做更大的用户增量。所以，现在看到的通义，是在探索一个不同的生态路径。 我的理解是： 未来通义可能会走类似当年支付宝推出“小宝”那样的路子：也就是把AI和阿里的生活服务、电商等场景打通，不只是做一个简单的聊天机器人或者知识问答工具。 换句话说，它不是要去对标豆包、Kimi这些产品，而是要成为一个连接用户生活和AI服务的平台。 说白了，夸克更像“西端先锋”，先帮用户建立起对AI的信任和习惯；而通义更像“铺路者”，随着MPC（多模态、个性化、场景化）能力的发展，它会慢慢向生活化的场景延伸，比如点外卖、买东西、安排出行等等。 所以，通义是阿里在AI时代重新整合用户触点、布局智能生活的一枚关键棋子，只不过，上来做生活场景很难，所以，一部分能力补位了夸克。 那从补位角度看，几家差异在哪？ 我自己用了下来的感觉是，通义更懂人话，带烟火味，或者说它的模型调得更好。 前两天扔给它一个文档，里面一堆技术概念，我直接问问题，它能像真人一样回答我，而且还能帮我把复杂的东西讲简单。 而ChatGPT的回答就偏“学术范儿”一点，会先看数据靠不靠谱，有没有最新的变化。特别是，如果你来回多轮对话，有时，它会被前面的信息搞混了，答着答着就开始绕弯子了。 至于Qwen，它是那种“需要你带一带”的选手。 尤其是Qwen3出来之后，它在思考时加了个“预算”设置，有点意思。你可以理解成：你给它多少“脑力”，它就能出多少活。 要是拿不准，直接拉满预算，它也能给你整出很灵活的回答，但前提是你得愿意花时间去调。 从技术角度来说，阿里云在训练Qwen3时，明显往中文这块下了狠功夫。 它看了很多中文论文、技术文档，所以，面对中文术语、专业问题的时候，它反应更快、也更贴地气。再加上它的上下文处理做得好，不会像有些模型那样聊着聊着就跑题了。 反观GPT-4这类模型，它还是以英文为主战场，训练数据也都是英文世界里的大部头内容。所以，在处理西方学术体系下的问题时，它还是挺稳的。 现在还没人专门做过测评来比Qwen3和GPT谁更强，但从使用体验来看：中文场景，Qwen3更接地气，英文场景，GPT系列依然占优，尤其在跨学科、逻辑构建能力。 对于夸克，我觉得它是“快准狠”的搜索高手。 比如：我想查瑞幸去年赚了多少钱，夸克不会光靠脑子里的知识库，它会先联网找最新财报，结合一些财经分析，再给你一个综合答案。不是单纯复制粘贴，而是有点“总结+解读”的味道。 所以你看，通义更懂人，Qwen要拼技术和灵活度，ChatGPT更符合西方语言、多模态逻辑；夸克则专注信息检索。
还有朋友问：AI助手这么多，阿里会不会让通义变成整个生态的入口？ 就像当年支付宝整合了淘宝、菜鸟那些服务一样，通义有没有可能成为阿里的新连接器？比如：通过AI推荐商品、规划行程、甚至帮忙客服？ 我觉得这问题挺有意思。虽然现在也说不准，但可以聊聊看法。 首先，Qwen作为底层模型，已经能处理多模态和跨场景融合，语言处理、代码生成、逻辑推理这些都没问题。 但通义真想当连接器，还得进一步强化跨平台的数据融合能力。比如：你用自然语言去调用淘宝的商品推荐系统，或者让高德的行程规划、菜鸟的物流信息、钉钉的会议安排都能联动起来。 这就要模型有实时数据调用接口（API）和记住用户历史偏好的能力。显然，这不是一天两天的事儿。 假设通义真成了连接器，那它的核心是精准匹配用户需求。什么是精准匹配？你说“帮我规划周末北京的行程”，同义得整合高德地图的景点推荐、饿了么的餐饮推荐、飞猪的交通预订等功能。 这要求模型理解你的意图，还得调用外部系统的实时数据（像天气、交通状况、库存信息）。所以，这事儿可能要一个完整的生态系统支持，或者说类似于MCP的大统一框架。 再说说生态布局的问题。关键在于阿里有没有整合通义的动机和资源。支付宝当年整合了淘宝、菜鸟那些服务，解决了支付场景下的碎片问题，是个交易闭环的核心工具。 而通义是AI助手，目前是信息处理、决策辅助工具。 两者定位不一样，但同样可以作为一个用户与阿里交互的入口。想象一下，通过语音调用淘宝、高德的功能也不是不可能。 值得一提的，还有一个问题是生态的碎片化需求。 阿里旗下的淘宝、菜鸟、高德、钉钉各司其职，已经形成了自己的小天地。如果用户觉得不想在多个APP之间来回切换，想要一个智能中枢来统一管理，那阿里肯定愿意干这事。 但如果用户没有这种强烈的需求，或者手机智能硬件市场的发展还没那么快，阿里也只能慢慢来，分散布局。 不过，从现实来看，阿里已经在通过通义App和通义实验室探索AI与生态的结合；站在未来审视现在，阿里真转向“AI驱动的生态整合”，同样有可能成为：
要想做到这一切，还要满足几个条件。技术层面，突破跨平台数据调用、实时响应；生态层面，内部系统开放接口，形成数据共享；商业层面，平衡用户隐私、数据安全与商业价值之间的矛盾。 所以，我的结论是： 通义可能作为阿里生态的“智能中枢”，而不是直接替代支付宝的支付功能。价值在于提升用户体验连贯性，而不是重新定义生态边界。 未来能不能成为真正的“连接器”，就看阿里在技术、战略和用户信任上的持续投入了。
还有一种战略补位的情况是：阿里通义也有可能成为特定行业的AI应用（如医疗、教育、制造业）的解决方案专家。 这怎么理解呢？ 你可以这么想，现在市面上很多AI产品都是通用型，但通用AI助手在面对细分场景时，就显得力不从心。 那么未来有没有可能，我们去三甲医院看病，拍完CT后，能有一个诊断助手、影像识别助手来帮助医生分析？这就是垂直整合到医疗行业的例子。 再说到制造业，会不会有设备性能维护助手、质量检测助手、流程优化助手？这些AI工具是否能嵌入生产系统中，实时分析传感器数据，提前预警并处理故障？ 所以，我认为成为垂直行业的解决方案专家，就是让通义从“啥都懂点”变成一个专注于某个行业、解决具体问题的专家。 就像一个人以前是“万金油”，啥都能聊两句，但现在要考个证、拿个牌照，真正进入某个行业，成为智能体专家。 阿里有没有这个能力呢？ 当然有。阿里的2B生态非常强大，客户遍布互联网圈、制造业等多个领域，占据了半壁江山。 第二，在技术层面，阿里模型也很能打，开源市场占有率高达60%，并且支持私有化部署、微调等功能；阿里的布局涵盖了工业互联网、智慧城市、金融、电商等领域，应用场景也很多。 最后，关键看企业是不是愿意为专业AI买单，以及如何将它融入现有的传统工具中了。 所以，我认为通义要走“行业专家路线”，不去跟文心一言、腾讯元宝比谁更会写诗，而要深入到医疗、教育、制造这些实际场景里，做一个能解决具体问题、产生商业价值的专业AI。 这条路可能会慢一点，一旦做成，护城河会比聊天机器人深得多。 |
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