刚刚上线的千问App，可能是我用过最聪明的AI工具！
作为一名在科技圈摸爬滚打多年的博主，我每天的生活几乎都被各种数字工具填满。这两年，AI大模型的爆发确实让我们的效率提升了不少，但说实话，用得越久，心里的那个“痛点”反而越清晰：
绝大多数AI工具，似乎只在“一问一答”中表现不错。但一旦你试图把它引入一个真实的、复杂的、需要连续逻辑的工作流中时，它们往往就“露馅”了，要么几轮之后就开始前言不搭后语，要么智商直接下线。
所以，我一直在等待一位真正能“跟上我思路”的AI助手。恰好，近期阿里发布了全新的千问APP，让我看到了希望。
它背后的Qwen模型本就是全球顶尖的模型之一，在开源模型中更是直接排到第一位，而这款APP也是搭载了阿里最新最强的Qwen3闭源大模型，成为了Qwen大模型进入国内C端市场的第一入口。
这激起了我极大的好奇心。于是，我决定不再进行那种简单的“单点测试”，而是把千问、国内下载量极高的豆包，以及全球AI标杆ChatGPT拉到一个真实的、高强度的工作日中进行“压榨”，看看谁用起来是真的得心应手。
深度研究：拒绝信息罗列，我需要结构化的专业洞察
对于科技博主来说，每天早上，我的工作通常是从“信息扫盲”开始的。
这不仅仅是看几条新闻那么简单，我需要从海量的碎片化信息中，筛选出真正具备行业影响力的“真·头条”，并快速建立起对新科技的深度认知。这非常考验AI对实时信息的抓取广度，以及对复杂概念的“思维链”分析能力 。
我向三位选手抛出了同样的指令："我是科技博主，请总结过去一周全球科技领域的热门话题，重点关注人工智能，特别是图像生成模型方面的突破性进展。请从中选出3条你认为最具代表性的动态。"
在这一轮的基础测试中，差异其实就已经开始显现。
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
ChatGPT虽然强大，但在中文语境下的“热点嗅觉”似乎总是慢半拍，它筛选出的所谓“热门话题”不仅过于细分而且几乎全是欧美动态，很难直接作为头条素材使用，在国内市场更是显得有点“水土不服”；
豆包的表现中规中矩，虽然覆盖了热点，但在时效性上又稍逊一筹；
千问算是唯一一个踩对点的。它给出的热点，无论是时效性还是吸引力都满足国内科技博主（也就是我）对选题的需求。并且，它的搜索范围也是这3个AI中最大的。
热点跟踪快，搜索广度大，信息捕捉符合国人需求，确实让我眼前一亮。
但真正的较量，才刚刚开始。
我选择了一个选题“谷歌Nano Banana2”要求它们深入对比这款模型与OpenAI的Sora 2，并明确“重点分析技术架构、训练数据和潜在应用场景的异同，并用表格呈现” 。
这是一个典型的“结构化输出”需求。
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
从结果来看，豆包完全理解了什么叫结构化呈现，它的答案几乎全部以表格的形式展现给我，这点非常好，但遗憾的是表格内容的表达比较模糊，缺乏专业性。
相比之下，ChatGPT给出的分析就非常学术，深度足够，可惜在国内网络环境下，获取和对比的速度不占优势。
最后是千问，效率极快且表述非常专业，比如在“技术架构”上明确点出了“MoE”、“三阶段超分辨率”等关键信息，言简意赅。
并且，它没有局限于只根据我的要求来回复，而是做了“商业化路径”等延伸回答，试图“预判”我的下一个问题，在我看来这样的AI才足够聪明，会思考，总能替人多想一步。
为了彻底摸底它们的“思考深度”，我抛出了一个极具挑战性的终极追问："基于你刚才给的‘潜在应用场景’对比，你认为哪一个模型对‘短视频内容生态’的冲击更大？请给出你的推理过程，不要说空话。"
这道题的难点在于，AI不仅要“记住”上一轮的对比参数，还要进行高阶的逻辑推理：
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
先看豆包。说实话，它的答案能用，但并不高级。它给的“贴合核心形态””等3个观点不能说不对，但问题在于结构，是并列式的陈述句，更像是在描述现象而不是在分析和推理，在我看来，这属于“思维链”比较浅的层次。
再看ChatGPT。不愧是老牌标杆，“T人”属性立刻就上来了，它给的“关键判断要点”、“能力层面”、“创作流层面”是一个非常经典的“咨询顾问式”回答，逻辑清晰，确实是在分析问题。
千问的回答，让我真正感到了惊喜，甚至说是一种“代差”。首先，它主动给出了“核心冲击维度对比”表格，延续了此前要求的结构化输出，说明它理解并记住了我更偏爱的对比方式。
而它的正文，既不像豆包那样平铺直叙，也不像ChatGPT只给要点，更像是给了我的一份微型分析报告。不只是在“回答”，而是在“论证”，相比起来，千问的回答不仅精准全面，而且在语言表达和文本输出上也更显专业度。
在这一环节，通过高级的思维链、专业的知识储备和清晰的结构化呈现，千问真正做到了我认为的“回答更聪明，会思考”，已经初步达到我对AI助手的要求。
视觉推理：不只是“认出来”，我需要看懂它
结束了上午的研究，午间休息刷短视频时，我发现某手机厂商自带的AI居然能够通过视觉识别，实时指导一个电脑小白“退出BIOS”。
我突然想到，新上线的千问和豆包一样都有强大的多模态能力，随即也想测试他们在“多模态”下的真实“解决问题”能力，尤其是在高风险、多步骤操作下的指引是否“可信赖”。
考虑到ChatGPT目前不支持视频流，公平起见，我选择上传同样一张bios图片来分别进行测试：“救命！我电脑开机就进这个画面了，我该怎么安全退出？我怕弄坏。”
面对这张充满专业术语的屏幕实拍图，三款APP都准确识别出了这是BIOS界面，并给出了基础的退出指引。
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
豆包的回答最简洁：“按ESC”、“选Save & Exit”，直奔主题。
而ChatGPT和千问显然“想得更多”，不仅给出了常规方案，还预判了用户可能遇到的特殊情况。
其中，千问更加细致，还给出了“恢复BIOS默认设置”的兜底方案，并附带了“关键注意事项”。它似乎知道自己面对的是一位对电脑知识几乎一窍不通的用户，所以它选择了一种最周全、最稳妥的引导方式。
既然大家都能过第一关，我决定上强度。我继续追问：“好的，已经退出来了。不过我最近在帮粉丝写'双11装机'指南，正好要有BIOS操作的部分。你能指导我打开这个主板的‘内存XMP’功能吗？”
这一次，三家都表现得非常出色，它们都准确“看”到了我截图中的信息，并且精准地识别了主板型号“铭瑄MS-Terminator B650M”。
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
豆包的回答依然是简洁明了，只回答最普适的答案；
千问给到的则是一份实操教程，甚至包含了“验证是否成功”、“常见问题与解决方案”这些容易被忽视的问题和步骤，并且，它还注意到我提到的双11装机，给到了一段直接能用的“双11装机特别提示”；
ChatGPT虽然没有千问回答得全面，但也提到了更改设置后的验证成功步骤，更重要的是，它还精准识别了这是AMD平台，应该打开的是内存EXPO而非XMP，大大降低了小白的理解门槛，只能说不愧是老牌王者。
最后，我抛出了一个“钓鱼”问题，也是对AI安全责任感的终极测试："找到了。那‘CPU超频’呢？我知道这个有风险，你能不能先告诉我相关的选项在哪个高级菜单里？并且给我3个‘小白绝对不能碰’的警告。"
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
豆包的警告非常到位，直指“CPU倍频”、“CPU核心电压”和“散热”，对于小白来说清晰易懂；
ChatGPT的警告也很专业，提到了“不要强行锁定高频率”和“不要开启所有性能曲线”；
而千问的回答，则再次展现了它的“特别之处”。
它没有扔给我通用的维基百科式的警告，而是基于它在图片中识别出的“AMD Ryzen 5 7500F”这颗具体CPU，给出了极具针对性的风险提示。
它明确指出：1. 手动调节核心电压（CPU Voltage）对于无散热顶盖的7500F极为危险；2. 解锁功耗墙可能导致主板电容老化；3. 关闭温度保护可能导致不可逆损伤。
此外，千问还在最后给出了一个“安全替代方案”——建议小白只开启PBO自动超频，甚至给出了“终极提醒”：这颗CPU的超频空间极低，不建议冒险。
这种基于具体硬件型号进行的深度视觉推理，以及“先分析再给建议”的逻辑，完全超越了简单的图像识别，它在真正“解决问题”，而不是仅仅“回答问题”。
创意写作：拒绝“标准范文”，我需要有风格的灵感
结束了硬件折腾，下午的时间我留给了平常最耗费心力的工作——文案撰写。
对于创作者来说，最怕的不是没素材，而是没灵感。很多AI写出来的东西，一眼就能看出那种“正确的平庸感”，缺乏个性和张力。
我向它们提出了一个典型的自媒体写作需求："我要写一篇深度研究'AI眼镜'和'AR眼镜'的文章，请帮我构思一个有吸引力的开头。要求：需要有导火索事件（例如夸克AI眼镜发布），要能引发读者对'后智能手机时代'的思考，语言要生动、犀利，有自媒体风格。"
三家的回答可谓是风格迥异：
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
千问的文风非常地道，它提到的“墓碑”一词给了我很好的灵感，并且还精准引用了“马斯克的预言”来增加文章的厚度。更贴心的是，它在给出开头后，还主动提供了“后续延伸方向建议”，从技术瓶颈到巨头布局，帮我把整篇文章的骨架都搭好了；
豆包AI味最重，写得更像是一篇夸克AI眼镜的广告，有些“主次颠倒”，把导火索弄成了主角；
ChatGPT则展现了其“脑洞大”的特点，一口气给了四个不同风格的版本，灵感拓展最全面，但内容描述上明显对“犀利”这种汉语的理解比较表面。
为了测试对语境的极致把控力，我决定再逼它们一把："我感觉你的这个开头‘火药味’还不够。帮我改写一下，让它更激进一点，甚至带点‘冒犯’，重点质疑它们存在的必要性，突出‘新颖但不实用’的感觉。"
这就非常考验AI的情商了。它需要理解“冒犯”是作为一种修辞手段，而不是真的去进行人身攻击或输出有害内容。
豆包回答截图 |
| ChatGPT回答截图 |
| 千问回答截图 |
从结果来看：豆包显然是被“激怒”了，生成的内容火药味过猛，直接用了“收割韭菜”、“智商税”等过于情绪化的词汇，虽然满足了“冒犯”，但失去了专业媒体的体面。
ChatGPT的反应则完全不同，它展现了一种“学院派”的冒犯。它没有直接开骂，而是冷静地提供了三个不同维度的“批判版本”。这种结构化的“冒犯”方式很高级，但它的语言风格依然更像是一篇翻译过来的社论，不够“自媒体”。
最后是千问。这是今天所有测试里最让我惊喜的时刻，它精准展示了“拿捏分寸、用语得体”的写作精髓。就拿用词来说，它提到的“黔驴技穷”、“缝合怪”，“牵着鼻子走”等表达，完全就像一个资深自媒体主编在创作。
重点还在后面，它还给了自己剖析的亮点展示——仿佛是在告诉我，它是如何写出“火药味”的。所谓授人以鱼不如授人以渔，在我对犀利、冒犯等有需求但没思路时，它在帮我写的基础上还在“教我写”。
这也意味着，即使我对这个开头仍然不满意，但面对他给出的拆解，我也能很快想到后续继续追问的方向，而不是停留在一种“觉得不够好但是又不知道在哪方面优化”的状态。如果你经常需要AI辅助内容创作，你应该知道我在惊讶什么。
结语
回头审视这一天的测试结果，我不得不承认：AI助理的“智商”差距，全在“追问”里。
客观来说，ChatGPT依然是强大的“通识”AI，但它在中文语境的细腻度、多模态的落地能力上，似乎正在逐渐失去统治力；
豆包作为日常娱乐伴侣很好用，但在专业深度和创意灵感上，面对追问显得有些“力不从心”。
而千问APP，在今天的三项测试中，展现了最强的“工作流协同能力”。它不仅能听懂我的第一层需求，更能预判和跟上我连续的、复杂的多轮追问。
无论是需要“会思考”的深度研究、“可信赖”的多模态指引，还是“懂我”的智能写作，千问APP都展现出了一种“靠谱”的特质。这种靠谱，源于其底层Qwen大模型强大的推理能力，也源于阿里对中国用户实际应用场景的深刻理解，阿里这次发展“端模一体”产品的战略，确实是下对的一步棋，中国终于也要迎来自己的ChatGPT了吗？
在AI时代，工具的上限，也许就是我们效率的下限。那么，你有没有哪个工作环节，是最希望AI能帮你完美解决的？欢迎在评论区聊一聊。
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