文：王智遠 | ID:Z201440

前兩天Qwen3上線后，部分朋友問我：

Qwen3 Chat和通義APP到底有啥不一樣？網頁端有通義，Qwen3也有網頁版，到底該用哪個好？

這個問題問AI也能分析出一些答案，但還是想談一些個人感受。

01

先來思考一個基礎問題，通義和Qwen3的網頁版到底有啥不一樣。其實，這事兒還得從「用戶在哪、想干啥」去說。

為什么呢？

你用App時，可能在地鐵上排隊，或者午休時間，這些相對時間碎片化，也沒空一直盯著屏幕。所以，APP設計，是操作簡單、入口少，界面看著不累眼睛。

像語音輸入、查個資料，幾秒鐘就能搞定，不用走復雜的流程，因此，它更偏向輕量化。

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

而超級智能體彌補了這部分，把問題給到它，它能幫我快速搞定，不用復雜操作。所以，這部分對我來說，更像是針對輕量問題的升級版，再往上上一個臺階。

而網頁端呢，又不一樣了。

PPT制作、實時記錄、閱讀助手、格式轉換，通義網頁端，效率工具箱很多；Qwen3上沒有，可以說，通義網頁端更像一個“輕辦公助手”。

而Qwen3網頁端，相對沒有這么多花哨的東西。

定位明顯更「技術向一些」，你可以把它理解為開發者、研究人員或高級用戶使用的“AI實驗臺”。比如：支持代碼模式、多輪對話調試、API接口調用等等。

這種場景下，一個人用它的需求不是“快速得到答案”，而是“精確控制輸出結果”。答案與結果字面意思看似相似，但針對的人不一樣。

換句話說，Qwen3網頁端的核心邏輯是：把大模型能力盡可能開放出來，讓用戶可以自由地去探索、測試、定制。

所以你看，同樣是網頁端，通義網頁端更像“拿來即用”的辦公神器，Qwen3網頁端則更像“按需自定義”的開發平臺。

這樣說夠清晰吧？

一個句話總結即：一個是辦公效率，一個是模型探索，App也好，兩個網頁端也罷，都在服務不同的用戶場景。

02

還有朋友問：通義APP和夸克功能有重疊的地方，那通義是不是在對標ChatGPT的核心產品？

我覺得，沒這么簡單。

同義同義像阿里在AI領域的一個“入口級產品”，不是單純為了跟ChatGPT硬剛。重點不是比誰模型更大、參數更多，而是把AI能力嵌入到大家日常的生活和使用場景里，讓AI變得真實、有用、接地氣。

而ChatGPT更像一個面向全球用戶的開放型通用工具，它解決“AI能做什么”的問題，而通義要解決的是“AI怎么被普通人天天用起來”的問題。

再來說說通義和夸克的關系。

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

這個差異在哪呢？可以從它的組織架構來看。

以前通義是掛在阿里云下面，主要是用來測試各種AI能力，像是個內部實驗室產品。后來夸克發展得很快，在C端迅速占領了市場，也讓更多人開始接觸AI。

這時，通義就被單獨拆出來，開始加大投入，目標是要做更大的用戶增量。所以，現在看到的通義，是在探索一個不同的生態路徑。

我的理解是：

未來通義可能會走類似當年支付寶推出“小寶”那樣的路子：也就是把AI和阿里的生活服務、電商等場景打通，不只是做一個簡單的聊天機器人或者知識問答工具。

換句話說，它不是要去對標豆包、Kimi這些產品，而是要成為一個連接用戶生活和AI服務的平臺。

說白了，夸克更像“西端先鋒”，先幫用戶建立起對AI的信任和習慣；而通義更像“鋪路者”，隨著MPC（多模態、個性化、場景化）能力的發展，它會慢慢向生活化的場景延伸，比如點外賣、買東西、安排出行等等。

所以，通義是阿里在AI時代重新整合用戶觸點、布局智能生活的一枚關鍵棋子，只不過，上來做生活場景很難，所以，一部分能力補位了夸克。

那從補位角度看，幾家差異在哪？

我自己用了下來的感覺是，通義更懂人話，帶煙火味，或者說它的模型調得更好。

前兩天扔給它一個文檔，里面一堆技術概念，我直接問問題，它能像真人一樣回答我，而且還能幫我把復雜的東西講簡單。

而ChatGPT的回答就偏“學術范兒”一點，會先看數據靠不靠譜，有沒有最新的變化。特別是，如果你來回多輪對話，有時，它會被前面的信息搞混了，答著答著就開始繞彎子了。

至于Qwen，是那種“需要你帶一帶”的選手。

尤其是Qwen3出來之后，它在思考時加了個“預算”設置，有點意思。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，直接拉滿預算，它也能給你整出很靈活的回答，但前提是你得愿意花時間去調。

從技術角度來說，阿里云在訓練Qwen3時，明顯往中文這塊下了狠功夫。

它看了很多中文論文、技術文檔，所以，面對中文術語、專業問題的時候，它反應更快、也更貼地氣。再加上它的上下文處理做得好，不會像有些模型那樣聊著聊著就跑題了。

反觀GPT-4這類模型，它還是以英文為主戰場，訓練數據也都是英文世界里的大部頭內容。所以，在處理西方學術體系下的問題時，它還是挺穩的。

現在還沒人專門做過測評來比Qwen3和GPT誰更強，但從使用體驗來看：中文場景，Qwen3更接地氣，英文場景，GPT系列依然占優，尤其在跨學科、邏輯構建能力。

對于夸克，我覺得它是“快準狠”的搜索高手。

比如：我想查瑞幸去年賺了多少錢，夸克不會光靠腦子里的知識庫，它會先聯網找最新財報，結合一些財經分析，再給你一個綜合答案。不是單純復制粘貼，而是有點“總結+解讀”的味道。

所以你看，通義更懂人，Qwen要拼技術和靈活度，ChatGPT更符合西方語言、多模態邏輯；夸克則專注信息檢索。

03

還有朋友問：AI助手這么多，阿里會不會讓通義變成整個生態的入口？

就像當年支付寶整合了淘寶、菜鳥那些服務一樣，通義有沒有可能成為阿里的新連接器？比如：通過AI推薦商品、規劃行程、甚至幫忙客服？

我覺得這問題挺有意思。雖然現在也說不準，但可以聊聊看法。

首先，Qwen作為底層模型，已經能處理多模態和跨場景融合，語言處理、代碼生成、邏輯推理這些都沒問題。

但通義真想當連接器，還得進一步強化跨平臺的數據融合能力。比如：你用自然語言去調用淘寶的商品推薦系統，或者讓高德的行程規劃、菜鳥的物流信息、釘釘的會議安排都能聯動起來。

這就要模型有實時數據調用接口（API）和記住用戶歷史偏好的能力。顯然，這不是一天兩天的事兒。

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

這要求模型理解你的意圖，還得調用外部系統的實時數據（像天氣、交通狀況、庫存信息）。所以，這事兒可能要一個完整的生態系統支持，或者說類似于MCP的大統一框架。

再說說生態布局的問題。關鍵在于阿里有沒有整合通義的動機和資源。支付寶當年整合了淘寶、菜鳥那些服務，解決了支付場景下的碎片問題，是個交易閉環的核心工具。

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用戶與阿里交互的入口。想象一下，通過語音調用淘寶、高德的功能也不是不可能。

值得一提的，還有一個問題是生態的碎片化需求。

阿里旗下的淘寶、菜鳥、高德、釘釘各司其職，已經形成了自己的小天地。如果用戶覺得不想在多個APP之間來回切換，想要一個智能中樞來統一管理，那阿里肯定愿意干這事。

但如果用戶沒有這種強烈的需求，或者手機智能硬件市場的發展還沒那么快，阿里也只能慢慢來，分散布局。

不過，從現實來看，阿里已經在通過通義App和通義實驗室探索AI與生態的結合；站在未來審視現在，阿里真轉向“AI驅動的生態整合”，同樣有可能成為：

• 用戶需求的“翻譯器”
• 服務的“調度員”
• 商業決策的“大腦”

要想做到這一切，還要滿足幾個條件。技術層面，突破跨平臺數據調用、實時響應；生態層面，內部系統開放接口，形成數據共享；商業層面，平衡用戶隱私、數據安全與商業價值之間的矛盾。

所以，我的結論是：

通義可能作為阿里生態的“智能中樞”，而不是直接替代支付寶的支付功能。價值在于提升用戶體驗連貫性，而不是重新定義生態邊界。

未來能不能成為真正的“連接器”，就看阿里在技術、戰略和用戶信任上的持續投入了。

04

還有一種戰略補位的情況是：阿里通義也有可能成為特定行業的AI應用（如醫療、教育、制造業）的解決方案專家。

這怎么理解呢？

你可以這么想，現在市面上很多AI產品都是通用型，但通用AI助手在面對細分場景時，就顯得力不從心。

那么未來有沒有可能，我們去三甲醫院看病，拍完CT后，能有一個診斷助手、影像識別助手來幫助醫生分析？這就是垂直整合到醫療行業的例子。

再說到制造業，會不會有設備性能維護助手、質量檢測助手、流程優化助手？這些AI工具是否能嵌入生產系統中，實時分析傳感器數據，提前預警并處理故障？

所以，我認為成為垂直行業的解決方案專家，就是讓通義從“啥都懂點”變成一個專注于某個行業、解決具體問題的專家。

就像一個人以前是“萬金油”，啥都能聊兩句，但現在要考個證、拿個牌照，真正進入某個行業，成為智能體專家。

阿里有沒有這個能力呢？

當然有。阿里的2B生態非常強大，客戶遍布互聯網圈、制造業等多個領域，占據了半壁江山。

第二，在技術層面，阿里模型也很能打，開源市場占有率高達60%，并且支持私有化部署、微調等功能；阿里的布局涵蓋了工業互聯網、智慧城市、金融、電商等領域，應用場景也很多。

最后，關鍵看企業是不是愿意為專業AI買單，以及如何將它融入現有的傳統工具中了。

所以，我認為通義要走“行業專家路線”，不去跟文心一言、騰訊元寶比誰更會寫詩，而深入到醫療、教育、制造這些實際場景里，做一個能解決具體問題、產生商業價值的專業AI。

這條路可能會慢一點，一旦做成，護城河會比聊天機器人深得多。