千问，阿里的未竟之梦

撰文| 郝 鑫

编辑| 吴先之

在一个大阿里和一个吴妈的统一指挥下，千问诞生了。

11月17日，阿里正式宣布推出“千问”项目，面向公众上线其App公测版。该项目前身为智能信息事业群旗下的“通义App”，改名后的千问号称“阿里最强大模型官方助手”，定位为“会聊天、能办事”的个人AI助手。

官方称，千问后期计划与阿里生态内的各类生活场景深度结合。其目标是与ChatGPT展开全面竞争，标志着阿里全力进军Al to C市场。数据显示，千问App在公测上线次日便迅速冲入苹果App Store免费应用总榜第五位，排名超越DeepSeek。

11月18日消息，面向海外市场的千问App国际版也将在近期上线。此前，阿里云通义实验室下在海外亦有Qwen Chat网页版和海外App，主要作用为展示模型能力。

通义、千问、通义千问、Qwen Chat傻傻分不清楚，多次改名、架构调整的背后，源于阿里一段时间内对C端AI应用的举棋不定。基于云和大模型技术基因，阿里集团内对B端的优先级要高于C端AI产品，这才致使了外界所看到的混乱。

千问，可视为一个分水岭，也是阿里想清楚后的结果。千问可划分为两条路线——国际和国内。

国际上，继承Qwen模型在开源上的声誉，从技术到产品功能与ChatGPT一较高下。同时，作为一个更大的窗口，全方位地展示Qwen系列模型的技术能力。

在国内，千问将加入与豆包、DeepSeek等AI产品的国民级应用竞争中。更进一步，承担着阿里统一C端大入口的期许，打通阿里系内部支付、出行、购物等核心场景，统一调度提供服务。

千问过后，阿里的C端战略，从此便清晰了。

Qwen的延长线

当被问及为什么要将“通义”改名为“千问”时，阿里回答：“更名不是简单换名字，而是把‘通义’从一个技术模型推向全民级AI产品的关键一步”。在阿里的宣传中也多次强调，该应用基于开源大模型Qwen。

不管是通义还是千问，阿里的AI产品技术导向更重，这一点确实与ChatGPT的思路如出一辙，模型能力提升的效果总是第一时间能在ChatGPT上体验到。与之相反的是豆包，更注重产品逻辑，独立于底层模型之外，去思考用户还需要什么功能。

在国外，千问所仰仗的正是Qwen大模型的开源声誉。过去三年，阿里自主研发的千问Qwen系列模型已在全球开源AI领域建立起领先水平。截至目前，Qwen系列模型在全球主要模型社区的累计下载量已突破6亿，衍生模型数量超过17万，成为全球开发者和企业采用最广泛的开源模型之一。

Qwen官方社交账号称，截至目前，已有1000万用户使用Qwen Chat进行创作。追溯有关Qwen Chat技术人员的思考，我们发现了千问诞生的必要性。

Qwen某位内部技术人员表示，“有一天，我们问自己如果有一款专为Qwen设计的干净、专用产品会是什么样子？”，这就是Qwen Chat的由来。它始于一个最简单的理念，那就是以最佳、最直观的方式来展示Qwen的模型和功能。随着模型的改进，产品也随之发展，从简单的聊天产品，扩展至集深度研究、图像编辑、网页开发等一体的功能。

通义千问技术负责人林俊旸认为，当前已经进入了一个新时代，模型的自主性越来越强，需要通过全面的产品服务升级为模型提供支持，从而释放并提升Qwen的力量，这就是开发Qwen聊天工具的原因。

过去国际上有很多企业和开发者使用Qwen模型，靠模型性能、部署效果、性价比等一系列标签，打出了响亮的口碑。但对比OpenAI和DeepSeek，在C端感知上始终差了一点，升级后的千问则恰好可以补上这块的空白。

如今，Qwen与OpenAI正式会师主战场。而更值得玩味的是，此举将开源与闭源的道路之争再次推至台前。回顾上一阶段，Qwen正是通过开源普惠的路线包抄奇袭，不仅在技术性能上与之持平甚至实现反超，更在战略路线上证明了自身价值。新的篇章开启后，开源的千问是否能再一次超越ChatGPT？

通义、夸克，还得有千问？

从通义到如今的千问，阿里经历很多思考，每一段的思考都反映在了战略调整和组织变动当中。

最初版本的千问叫“通义App”，隶属于阿里云事业部。通义App算得上第一批对外开放的AI助手，同期还有百度文心、字节豆包等，但当时通义App在阿里内部并未被视为重点的C端应用，而是作为通义千问模型的副产品，来展示模型能力。基于产品定位，阿里对通义App倾斜的资源十分有限，导致前期在日活月活、用户数等关键指标落后，市场知名度也未打开。

或许是Kimi、豆包的出圈，让阿里重新看到了通义App的潜质。2024年，随着吴嘉回归，通义App也从阿里云划归到了智能信息事业群，与夸克平起平坐。这一时期，通义App的C端属性得到认证，但其重视程度远不及夸克，后面的改版升级一度陷入“混乱”，打开App满是功能的堆砌。反而是有一定用户体量和下载量的夸克被委以重任，扛起了阿里冲击AI顶流的大旗。

让通义App重新上桌的关键人物是吴泳铭。根据晚点LatePost的信息，今年夏天，阿里核心管理层就在讨论启动千问项目，涉及阿里需要投入的资源和投入力度。9月后，从北京、广东调来上百名工程师，都住在阿里巴巴西溪园区C4楼封闭做千问项目。

“高德扫街榜被封闭时坐的是二层，千问这帮人坐的是三层和四层。”

国庆节前，阿里上上下下开始密集地提及千问项目。“最终由吴泳铭做出了判断和决定——阿里巴巴必须要有一个AI原生的C端超级入口”。

这个被称为集团战略级项目，具体执行负责人是吴嘉。从细节来看，千问底部采用最新的开源Qwen大模型。在产品方向上，由夸克团队和通义实验室一起针对拿到的用户数据和反馈、各种应用场景做定制化的模型训练和优化。

某种程度上，千问站在巨人肩膀上出生，集成了阿里内部技术、产品和业务的优势。夸克和千问的定位得到再次梳理，夸克定位AI搜索和浏览器，而千问等级提升至阿里集团AI原生入口。

不可否认，夸克是一款很成功的产品，受到了年轻群体的喜爱。它本质上是一个效率工具，用户对它的心智预期是“找答案”“省流量”和“管理文件”，或许是这种强大的工具属性，使其想象空间和用户使用场景的边界在一定程度上被划定。

用户对千问没有预设的功能期待，这反而成了它的优势。因而千问可以被定义成任何东西：一个聊天伙伴、一个创作助手、一个学习导师、一个工作效率工具。这种“白纸”状态，更适合被塑造为承载未来各种AI应用的超级入口和底层平台。

从战略层级看，夸克的使命非常清晰，即在“信息”领域深耕，做AI搜索的领导者，其优化方向、数据反馈和商业模式，都会紧密围绕“信息获取”这个核心。虽然重要，但它的战场相对垂直。

如果直接让夸克作为整个阿里的AI入口，从组织层面看也许其在内部协作方面将会遇到不小挑战。它原本是某个事业群的明星产品，一旦定位改变，在调动和整合集团其他业务线资源时，可能遇到的壁垒和优先级冲突也会不一样。

当吴泳铭决定将千问定位为“集团战略级项目”时，千问的身份就变了。

它不属于任何一个现有业务板块，没有历史包袱，可以更公平、更无缝地对接淘宝、高德、支付宝等所有阿里生态的应用。千问的终极目标，是成为阿里所有业务和服务的统一AI交互界面。这种级别的生态整合，必须由一个高于所有业务线的“中立入口”来完成。

车同轨，书同文

现阶段，很多厂商都有一个共识，抢占AI入口，打造统一化Agent服务中台。

如果将打造Agent生态体系作为最终目标，那多数人可能忽略了前提，即如何打通既有生态，为Agent提供一个统一的地基，形象比喻称之为Agent的“车同轨，书同文”。

阿里认为，当前主要工作分为两个阶段：第一阶段，核心做好用户体验和口碑评价，基于模型快速进行产品迭代；第二阶段是千问和阿里各个业务的整体协同，目前千问与高德、淘宝、支付宝、闪购等都已经在做一些联合开发的工作，预计很快还会有大版本的更新。

阿里的核心策略可以概括为，确立一个核心，明确分工，并建立统一的交流语言。

阿里将千问定位为集团级的AI原生超级入口，而非让各个业务线自行其是。这确保了用户面对的是一个统一的、自然语言的交互界面，所有复杂的后台调度对用户而言都是无形的，其战略目标是实现从对话到办事。

千问的职责不是取代各个垂直Agent，而是作为总调度台，基于对用户意图的理解，去调用最合适的服务Agent，并将它们的结果有机整合，呈现给用户。

比如，夸克的定位更侧重于AI搜索和浏览器，在其擅长的学习、办公等垂直场景中深耕。而淘天、高德、飞猪等业务，则致力于将自身服务AI化，打造深度专业领域的Agent。这样，千问与各业务Agent的关系，就如同“中央”与“地方”，各司其职。

千问团队在晚点LatePost采访中也提到，团队现在的最大挑战在于，阿里体系下多Agent怎么基于场景将其串联在一起。

“用户很多需求使用的不是一个或者两个Agent的服务，比如想要规划一个团建，调用的不只是飞猪，可能还有很多支付、出行、购物等一系列能力，怎么把它们有机且丝滑得串联在一起，这个难度比较大，因为每一个Agent的能力成熟度不一样。”

此外，要实现高效调度，所有Agent必须说同一种语言。阿里Qwen大模型家族，特别是其开源版本，为此提供了通过采用统一或兼容的底层模型和技术标准，可以最大程度减少Agent间的沟通成本。

入场的早晚无法决定后来的格局，前有腾讯元宝借DeepSeek流量一飞冲天，后有千问横空出世，搅乱AI应用格局。我们无法忽略的是阿里近期一个集团统一指挥下的决心和力度，从淘宝闪购到千问皆是如此。

然而，决心之下，最艰巨的考验才刚刚开始。将高德、淘天、飞猪等一个个Agent无缝串联，实现丝滑体验，其复杂度远超开发一个顶尖模型。这既是对吴泳铭领导下集团执行力的终极检验，也是对阿里组织架构能否真正适应AI时代的一次压力测试。

统一的指挥棒已经落下，但要让庞大的集团完成AI转身，阿里需要克服的是技术、组织与用户体验的三重山。决心已现，答案，则写在即将到来的每一次版本更新与用户口碑之中。

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