千问再放大招！阿里最强学习模型上线，能讲题、会批改、懂专业，直接把老师“请回家”

智东西
作者 王涵
编辑 漠影

千问最近的风头可不小。

此前，阿里即将发布千问App的消息在海外掀起强烈反响，甚至还被外媒取了“Qwen Panic”（千问恐慌）的名字。

11月17日千问app官宣发布，一周之内下载量突破1000W。如今，阿里乘胜追击，又将迎来一次产品大更新，一口气上线三大模型。

智东西12月3日报道，千问正式上线阿里“最强”学习模型，面向学习场景发布拍题答疑、作业批改两项重要更新。其功能效果对标OpenAI/谷歌的付费功能，并且全部免费、不限次数！

据千问官方介绍，基于Qwen3训练的“最强”学习大模型Qwen3-Learning，其独家资料库覆盖全学段、全学科，拥有海量真题和解析，该模型不仅懂教材、懂考试，更懂学生，答案准确率更高，解题与批改能力实现了大幅提升。

智东西第一时间体验了灰度包，从家长和学生两个角度，对该模型进行了一场覆盖小学到大学知识的“期中考试”。

一、把20年教龄的一线教师请到手机里，辅导作业再也不头疼了

辅导孩子写作业可谓是中国家长的一大难事。

结束一天忙碌的工作后，家长们还得切换到 “辅导模式”，但如今的教材内容、教学方法与自己上学时相比已有不小变化，一番辅导下来，不仅家长容易焦虑上火，孩子也可能因害怕出错而产生抵触情绪，往往陷入“费力不讨好”的困境。

但有了千问上线的阿里“最强”学习模型，以上问题就迎刃而解。

千问懂教材懂考试懂学生，答案准确率更高，就像一位教学知识渊博和解题经验丰富的特级教师，可以匹配知识水平的解题方法，把大题难题讲得明明白白。

口说无凭，我们直接拿来几道题来检测一下。

用千问App的拍题答疑功能，对准题目拍摄，并且框出所选题目，就可以在几秒钟的时间得到答案和解析。

这是一道小学的数学题，要求估计出这篇新闻报道的字数。

仅几秒钟，千问就输出了正确答案，并且其还按照解题步骤，从读题、分析题目关键点、解题到思考第二种解题思路，一步一步十分清晰地把一道题目“掰开了揉碎了”展现出来，并没有因为题目简单就缩减步骤。

到了中学，数学题的难度陡然上升。我们让千问试着回答这道中考数学几何题。

可以看到，千问给出的答案正确，解题过程清晰明了，不仅写清了是什么，还解释透了为什么。其生成的解题过程，使用的∵（因为）∴（所以）⊥（垂直）等数学符号，以及答题格式均符合规范。

地理题的考察知识较为综合并且一般都会带有图例，这就对模型的读题能力有着较高的要求。

千问可以很好地识别图中的经纬度、海岸线以及图例等信息，并结合题目所需，综合分析每一个选项，有效避免了看到一个选项正确就忽略其他选项的“粗心”状况。

除了解题以外，千问上线的阿里“最强”学习模型，还可以像老师一样“判作业”。其作业批改功能，支持整页作业/试卷多题同时批改，印刷体、手写体都能识别。其还能根据结果，总结出这次作业或这张试卷的答题情况，并且给出改进建议和鼓励。

二、跨文理，能读图，大学生期末周的救星来了

当然，写作业这件事也不止于义务教育阶段的学生，大学生同样面临着课业难题。

截至2025年，我国普通教育本科专业学科门类有12个，分为93个专业类，共845种专业。且大学生课业的专业度、复杂度、学科融合程度都较高，其中还不乏论文类的作业。

如此庞大的学科数量和纵深的学科深度，就需要学习工具有着强大的跨学科解题能力以及专业的资料库。

那么，面对大学生的题目，千问的表现如何？

例如这篇形势与政策大作业，要求千问从12个题目中选择一个，撰写一篇1000字的论文。

千问所输出的论文，不仅摘要、关键词、引言、结论、参考文献等论文格式正确，还在文章中引用了数据作为论据支撑，且参考文献的引用格式也是准确的，整篇文章几乎可以“拿来就用”。

在大学的课堂上，学生用手机拍下PPT是常规操作，但这样的照片通常角度歪斜、光线昏暗，就像这样：

这是一道材料与化工专业硕士的题目，对于一个没有系统地学习过PET材料相关知识，没有做过相关实验的学生来说，这道题很难答出来，但这对千问来说就是“信手拈来”。

仅用大概10秒，千问就准确识别出了题目和图像，给出了正确答案。题目解析条理清晰，可以说，千问甚至比一些“水课”老师讲得都要好。

从小学算数到研究生级别的化工题目，从高中地理题再到大学的形势与政策论文，千问的知识面几乎覆盖了全年龄段、全学科。

该模型拥有5亿级资料库，涵盖学习资料、试卷模板、行业报告等丰富内容，正是这样的资料库，才可以支撑千问快速且准确地输出答案。

结语：千问上线的阿里“最强”学习模型拓展潜力巨大

智东西整体体验下来就一个感受：千问上线的阿里“最强”学习模型真的很牛。

这个模型的厉害之处，在于它把多模态理解、精准文字识别和专业知识库这几项能力结合在了一起。这种综合能力让它不只是一个答疑工具，而是可以深入各行各业，成为“行业专家”。

教育领域也许只是它能力展示的起点，同样的技术架构，经过针对性的训练和适配，就能在工业检测、医疗辅助、金融分析等专业领域发挥价值。

这种从通用到专业的转化能力，正是它最值得关注的地方。