文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

前兩天Qwen3上線后，部分朋友問(wèn)我：

Qwen3 Chat和通義APP到底有啥不一樣？網(wǎng)頁(yè)端有通義，Qwen3也有網(wǎng)頁(yè)版，到底該用哪個(gè)好？

這個(gè)問(wèn)題問(wèn)AI也能分析出一些答案，但還是想談一些個(gè)人感受。

先來(lái)思考一個(gè)基礎(chǔ)問(wèn)題，通義和Qwen3的網(wǎng)頁(yè)版到底有啥不一樣。其實(shí)，這事兒還得從「用戶(hù)在哪、想干啥」去說(shuō)。

為什么呢？

你用App時(shí)，可能在地鐵上排隊(duì)，或者午休時(shí)間，這些相對(duì)時(shí)間碎片化，也沒(méi)空一直盯著屏幕。所以，APP設(shè)計(jì)，是操作簡(jiǎn)單、入口少，界面看著不累眼睛。

像語(yǔ)音輸入、查個(gè)資料，幾秒鐘就能搞定，不用走復(fù)雜的流程，因此，它更偏向輕量化。

還有，他的App里有各種各樣的智能體，智能體像一個(gè)中樞，我們用APP聊天，可能一下子想不出特別好的問(wèn)題，或者問(wèn)得不太清楚，這樣得到的答案也可能讓人迷糊。

而超級(jí)智能體彌補(bǔ)了這部分，把問(wèn)題給到它，它能幫我快速搞定，不用復(fù)雜操作。所以，這部分對(duì)我來(lái)說(shuō)，更像是針對(duì)輕量問(wèn)題的升級(jí)版，再往上上一個(gè)臺(tái)階。

而網(wǎng)頁(yè)端呢，又不一樣了。

PPT制作、實(shí)時(shí)記錄、閱讀助手、格式轉(zhuǎn)換，通義網(wǎng)頁(yè)端，效率工具箱很多；Qwen3上沒(méi)有，可以說(shuō)，通義網(wǎng)頁(yè)端更像一個(gè)“輕辦公助手”。

而Qwen3網(wǎng)頁(yè)端，相對(duì)沒(méi)有這么多花哨的東西。

定位明顯更「技術(shù)向一些」，你可以把它理解為開(kāi)發(fā)者、研究人員或高級(jí)用戶(hù)使用的“AI實(shí)驗(yàn)臺(tái)”。比如：支持代碼模式、多輪對(duì)話調(diào)試、API接口調(diào)用等等。

這種場(chǎng)景下，一個(gè)人用它的需求不是“快速得到答案”，而是“精確控制輸出結(jié)果”。答案與結(jié)果字面意思看似相似，但針對(duì)的人不一樣。

換句話說(shuō)，Qwen3網(wǎng)頁(yè)端的核心邏輯是：把大模型能力盡可能開(kāi)放出來(lái)，讓用戶(hù)可以自由地去探索、測(cè)試、定制。

所以你看，同樣是網(wǎng)頁(yè)端，通義網(wǎng)頁(yè)端更像“拿來(lái)即用”的辦公神器，Qwen3網(wǎng)頁(yè)端則更像“按需自定義”的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

這樣說(shuō)夠清晰吧？

一個(gè)句話總結(jié)即：一個(gè)是辦公效率，一個(gè)是模型探索，App也好，兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)端也罷，都在服務(wù)不同的用戶(hù)場(chǎng)景。

還有朋友問(wèn)：通義APP和夸克功能有重疊的地方，那通義是不是在對(duì)標(biāo)ChatGPT的核心產(chǎn)品？

我覺(jué)得，沒(méi)這么簡(jiǎn)單。

通義像阿里在AI領(lǐng)域的一個(gè)“入口級(jí)產(chǎn)品”，不是單純?yōu)榱烁鶦hatGPT硬剛。重點(diǎn)不是比誰(shuí)模型更大、參數(shù)更多，而是把AI能力嵌入到大家日常的生活和使用場(chǎng)景里，讓AI變得真實(shí)、有用、接地氣。

而ChatGPT更像一個(gè)面向全球用戶(hù)的開(kāi)放型通用工具，它解決“AI能做什么”的問(wèn)題，而通義要解決的是“AI怎么被普通人天天用起來(lái)”的問(wèn)題。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)通義和夸克的關(guān)系。

夸克用戶(hù)群體以00后為主，喜歡“超級(jí)搜索框+拍照搜題+直接給答案”的體驗(yàn)。通義走的路線不太一樣，我認(rèn)為，它正在走出一條屬于自己的差異化路徑。

這個(gè)差異在哪呢？可以從它的組織架構(gòu)來(lái)看。

以前通義是掛在阿里云下面，主要是用來(lái)測(cè)試各種AI能力，像是個(gè)內(nèi)部實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品。后來(lái)夸克發(fā)展得很快，在C端迅速占領(lǐng)了市場(chǎng)，也讓更多人開(kāi)始接觸AI。

這時(shí)，通義就被單獨(dú)拆出來(lái)，開(kāi)始加大投入，目標(biāo)是要做更大的用戶(hù)增量。所以，現(xiàn)在看到的通義，是在探索一個(gè)不同的生態(tài)路徑。

我的理解是：

未來(lái)通義可能會(huì)走類(lèi)似當(dāng)年支付寶推出“小寶”那樣的路子：也就是把AI和阿里的生活服務(wù)、電商等場(chǎng)景打通，不只是做一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人或者知識(shí)問(wèn)答工具。

換句話說(shuō)，它不是要去對(duì)標(biāo)豆包、Kimi這些產(chǎn)品，而是要成為一個(gè)連接用戶(hù)生活和AI服務(wù)的平臺(tái)。

說(shuō)白了，夸克更像“西端先鋒”，先幫用戶(hù)建立起對(duì)AI的信任和習(xí)慣；而通義更像“鋪路者”，隨著MPC（多模態(tài)、個(gè)性化、場(chǎng)景化）能力的發(fā)展，它會(huì)慢慢向生活化的場(chǎng)景延伸，比如點(diǎn)外賣(mài)、買(mǎi)東西、安排出行等等。

所以，通義是阿里在AI時(shí)代重新整合用戶(hù)觸點(diǎn)、布局智能生活的一枚關(guān)鍵棋子，只不過(guò)，上來(lái)做生活場(chǎng)景很難，所以，一部分能力補(bǔ)位了夸克。

那從補(bǔ)位角度看，幾家差異在哪？

我自己用了下來(lái)的感覺(jué)是，通義更懂人話，帶煙火味，或者說(shuō)它的模型調(diào)得更好。

前兩天扔給它一個(gè)文檔，里面一堆技術(shù)概念，我直接問(wèn)問(wèn)題，它能像真人一樣回答我，而且還能幫我把復(fù)雜的東西講簡(jiǎn)單。

而ChatGPT的回答就偏“學(xué)術(shù)范兒”一點(diǎn)，會(huì)先看數(shù)據(jù)靠不靠譜，有沒(méi)有最新的變化。特別是，如果你來(lái)回多輪對(duì)話，有時(shí)，它會(huì)被前面的信息搞混了，答著答著就開(kāi)始繞彎子了。

至于Qwen，它是那種“需要你帶一帶”的選手。

尤其是Qwen3出來(lái)之后，它在思考時(shí)加了個(gè)“預(yù)算”設(shè)置，有點(diǎn)意思。你可以理解成：你給它多少“腦力”，它就能出多少活。

要是拿不準(zhǔn)，直接拉滿(mǎn)預(yù)算，它也能給你整出很靈活的回答，但前提是你得愿意花時(shí)間去調(diào)。

從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，阿里云在訓(xùn)練Qwen3時(shí)，明顯往中文這塊下了狠功夫。

它看了很多中文論文、技術(shù)文檔，所以，面對(duì)中文術(shù)語(yǔ)、專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的時(shí)候，它反應(yīng)更快、也更貼地氣。再加上它的上下文處理做得好，不會(huì)像有些模型那樣聊著聊著就跑題了。

反觀GPT-4這類(lèi)模型，它還是以英文為主戰(zhàn)場(chǎng)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也都是英文世界里的大部頭內(nèi)容。所以，在處理西方學(xué)術(shù)體系下的問(wèn)題時(shí)，它還是挺穩(wěn)的。

現(xiàn)在還沒(méi)人專(zhuān)門(mén)做過(guò)測(cè)評(píng)來(lái)比Qwen3和GPT誰(shuí)更強(qiáng)，但從使用體驗(yàn)來(lái)看：中文場(chǎng)景，Qwen3更接地氣，英文場(chǎng)景，GPT系列依然占優(yōu)，尤其在跨學(xué)科、邏輯構(gòu)建能力。

對(duì)于夸克，我覺(jué)得它是“快準(zhǔn)狠”的搜索高手。

比如：我想查瑞幸去年賺了多少錢(qián)，夸克不會(huì)光靠腦子里的知識(shí)庫(kù)，它會(huì)先聯(lián)網(wǎng)找最新財(cái)報(bào)，結(jié)合一些財(cái)經(jīng)分析，再給你一個(gè)綜合答案。不是單純復(fù)制粘貼，而是有點(diǎn)“總結(jié)+解讀”的味道。

所以你看，通義更懂人，Qwen要拼技術(shù)和靈活度，ChatGPT更符合西方語(yǔ)言、多模態(tài)邏輯；夸克則專(zhuān)注信息檢索。

還有朋友問(wèn)：AI助手這么多，阿里會(huì)不會(huì)讓通義變成整個(gè)生態(tài)的入口？

就像當(dāng)年支付寶整合了淘寶、菜鳥(niǎo)那些服務(wù)一樣，通義有沒(méi)有可能成為阿里的新連接器？比如：通過(guò)AI推薦商品、規(guī)劃行程、甚至幫忙客服？

我覺(jué)得這問(wèn)題挺有意思。雖然現(xiàn)在也說(shuō)不準(zhǔn)，但可以聊聊看法。

首先，Qwen作為底層模型，已經(jīng)能處理多模態(tài)和跨場(chǎng)景融合，語(yǔ)言處理、代碼生成、邏輯推理這些都沒(méi)問(wèn)題。

但通義真想當(dāng)連接器，還得進(jìn)一步強(qiáng)化跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)融合能力。比如：你用自然語(yǔ)言去調(diào)用淘寶的商品推薦系統(tǒng)，或者讓高德的行程規(guī)劃、菜鳥(niǎo)的物流信息、釘釘?shù)臅?huì)議安排都能聯(lián)動(dòng)起來(lái)。

這就要模型有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)用接口（API）和記住用戶(hù)歷史偏好的能力。顯然，這不是一天兩天的事兒。

假設(shè)通義真成了連接器，那它的核心是精準(zhǔn)匹配用戶(hù)需求。什么是精準(zhǔn)匹配？你說(shuō)“幫我規(guī)劃周末北京的行程”，同義得整合高德地圖的景點(diǎn)推薦、餓了么的餐飲推薦、飛豬的交通預(yù)訂等功能。

這要求模型理解你的意圖，還得調(diào)用外部系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（像天氣、交通狀況、庫(kù)存信息）。所以，這事兒可能要一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)支持，或者說(shuō)類(lèi)似于MCP的大統(tǒng)一框架。

再說(shuō)說(shuō)生態(tài)布局的問(wèn)題。關(guān)鍵在于阿里有沒(méi)有整合通義的動(dòng)機(jī)和資源。支付寶當(dāng)年整合了淘寶、菜鳥(niǎo)那些服務(wù)，解決了支付場(chǎng)景下的碎片問(wèn)題，是個(gè)交易閉環(huán)的核心工具。

而通義是AI助手，目前是信息處理、決策輔助工具。

兩者定位不一樣，但同樣可以作為一個(gè)用戶(hù)與阿里交互的入口。想象一下，通過(guò)語(yǔ)音調(diào)用淘寶、高德的功能也不是不可能。

值得一提的，還有一個(gè)問(wèn)題是生態(tài)的碎片化需求。

阿里旗下的淘寶、菜鳥(niǎo)、高德、釘釘各司其職，已經(jīng)形成了自己的小天地。如果用戶(hù)覺(jué)得不想在多個(gè)APP之間來(lái)回切換，想要一個(gè)智能中樞來(lái)統(tǒng)一管理，那阿里肯定愿意干這事。

但如果用戶(hù)沒(méi)有這種強(qiáng)烈的需求，或者手機(jī)智能硬件市場(chǎng)的發(fā)展還沒(méi)那么快，阿里也只能慢慢來(lái)，分散布局。

不過(guò)，從現(xiàn)實(shí)來(lái)看，阿里已經(jīng)在通過(guò)通義App和通義實(shí)驗(yàn)室探索AI與生態(tài)的結(jié)合；站在未來(lái)審視現(xiàn)在，阿里真轉(zhuǎn)向“AI驅(qū)動(dòng)的生態(tài)整合”，同樣有可能成為：

• 用戶(hù)需求的“翻譯器”

• 服務(wù)的“調(diào)度員”

• 商業(yè)決策的“大腦”

要想做到這一切，還要滿(mǎn)足幾個(gè)條件。技術(shù)層面，突破跨平臺(tái)數(shù)據(jù)調(diào)用、實(shí)時(shí)響應(yīng)；生態(tài)層面，內(nèi)部系統(tǒng)開(kāi)放接口，形成數(shù)據(jù)共享；商業(yè)層面，平衡用戶(hù)隱私、數(shù)據(jù)安全與商業(yè)價(jià)值之間的矛盾。

所以，我的結(jié)論是：

通義可能作為阿里生態(tài)的“智能中樞”，而不是直接替代支付寶的支付功能。價(jià)值在于提升用戶(hù)體驗(yàn)連貫性，而不是重新定義生態(tài)邊界。

未來(lái)能不能成為真正的“連接器”，就看阿里在技術(shù)、戰(zhàn)略和用戶(hù)信任上的持續(xù)投入了。

還有一種戰(zhàn)略補(bǔ)位的情況是：阿里通義也有可能成為特定行業(yè)的AI應(yīng)用（如醫(yī)療、教育、制造業(yè)）的解決方案專(zhuān)家。

這怎么理解呢？

你可以這么想，現(xiàn)在市面上很多AI產(chǎn)品都是通用型，但通用AI助手在面對(duì)細(xì)分場(chǎng)景時(shí)，就顯得力不從心。

那么未來(lái)有沒(méi)有可能，我們?nèi)ト揍t(yī)院看病，拍完CT后，能有一個(gè)診斷助手、影像識(shí)別助手來(lái)幫助醫(yī)生分析？這就是垂直整合到醫(yī)療行業(yè)的例子。

再說(shuō)到制造業(yè)，會(huì)不會(huì)有設(shè)備性能維護(hù)助手、質(zhì)量檢測(cè)助手、流程優(yōu)化助手？這些AI工具是否能嵌入生產(chǎn)系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)分析傳感器數(shù)據(jù)，提前預(yù)警并處理故障？

所以，我認(rèn)為成為垂直行業(yè)的解決方案專(zhuān)家，就是讓通義從“啥都懂點(diǎn)”變成一個(gè)專(zhuān)注于某個(gè)行業(yè)、解決具體問(wèn)題的專(zhuān)家。

就像一個(gè)人以前是“萬(wàn)金油”，啥都能聊兩句，但現(xiàn)在要考個(gè)證、拿個(gè)牌照，真正進(jìn)入某個(gè)行業(yè)，成為智能體專(zhuān)家。

阿里有沒(méi)有這個(gè)能力呢？

當(dāng)然有。阿里的2B生態(tài)非常強(qiáng)大，客戶(hù)遍布互聯(lián)網(wǎng)圈、制造業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域，占據(jù)了半壁江山。

第二，在技術(shù)層面，阿里模型也很能打，開(kāi)源市場(chǎng)占有率高達(dá)60%，并且支持私有化部署、微調(diào)等功能；阿里的布局涵蓋了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、金融、電商等領(lǐng)域，應(yīng)用場(chǎng)景也很多。

最后，關(guān)鍵看企業(yè)是不是愿意為專(zhuān)業(yè)AI買(mǎi)單，以及如何將它融入現(xiàn)有的傳統(tǒng)工具中了。

所以，我認(rèn)為通義要走“行業(yè)專(zhuān)家路線”，不去跟文心一言、騰訊元寶比誰(shuí)更會(huì)寫(xiě)詩(shī)，而要深入到醫(yī)療、教育、制造這些實(shí)際場(chǎng)景里，做一個(gè)能解決具體問(wèn)題、產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的專(zhuān)業(yè)AI。

這條路可能會(huì)慢一點(diǎn)，一旦做成，護(hù)城河會(huì)比聊天機(jī)器人深得多。