AI赛道前有DeepSeek横空出世，后有Manus突然爆火，再到备受瞩目的阿里千问，AI科技又发展到了新高度吗？近期，阿里千问APP公测版上线，全力进军AI to C（消费者端）市场，引发市场狂欢。同时，夸克也全面接入千问对线

　　据澎湃新闻，阿里千问项目的产品经理在接受科技媒体“晚点LatePost”采访时对这个原因做了非常详细的解答，当下做C端的时机刚刚好，一方面是模型成熟度，Qwen3 - Max 整体性能、效果都已经达到全球领先。

　　另一方面是整个 Agent生态的成九游娱乐-官方入口熟度，不管是整个三方生态还是阿里集团内部的生态，都到了一个更能被模型普遍调用、能解决更多问题的状态。

　　时他们有人提及，客观来说，还处于初级阶段，还没有真正演进到能解决很多实际问题的程度。其实，回过头来看，无论大模型也好，其他AI应用也罢，国内的企业都在试图在解决实际问题上迈进。

　　例如，年初Manus的AI智能体应用以“人类首款通九游娱乐-官方入口用AI代理”之名现世，一石激起千层浪，内测邀请码在二手平台迅速被炒至近10万元天价，当时，Manus的核心卖点在于“全流程自主执行”，然而，实际体验暴露短板：面对复杂任务（如多步骤SEO优化）有输出的报告被评价为“机械化框架”：

　　“缺乏对行业动态的深度分析；高炒作热度导致早期用户预期与实际能力落差，部分场景仍需人工修正输出结果；界面设计复杂、操作流程陡峭的学习曲线，也劝退部分用户。”

　　而阿里千问作为一款大厂推出的应用，业内不少的评价却明显与上述这家企业不同，在他们看来，阿里是善于解决问题的。据雷锋网消息，千问APP 瞄准的是海外的对手 ChatGPT，意在与海外的“最强 AI”来一场“硬碰硬”。

　　11月12日千问App下载量预估1.27万，11月16日这一数字达到约3.48万，当前依然在App Store免费榜前列。通过千问App可以发现，其界面布局与其他原生AI应用大致趋同，底部设有交互区域，用户既能通过语音、文字两种方式输入需求，也可上传图片、文档、录音等各类素材。与其他模型有的功能类似，千问也有AI生图、智能写作、拍照讲题、翻译等同类产品常见的核心功能。

　　站在行业视角，不少用户希望AI应用的逻辑是自主执行复杂任务交付完整成果”闭环能力的核心在于多智能体架构与云端异步衔接处理，这一点与早期的AI大模型有些不同，大多AI语言模型是通过搜索、整理、学习、推理和生成问答。而复杂的应用一般可以把简单问答对话升华为对话后的下一步动作，实现了人机协同的新高度。

　　技术层面整个行业可谓是你有我有大家都会有的局面。不过回到千问App公测版身上，它算得上是其今年初阿里官宣砸下3800亿元布局AI基础设施后，可以称之为在AI战略落地中的又一关键一步。

　　公开报道信息显示，阿里计划将地图、外卖、票务、办公、学习、购物、健康等全场景服务接入其中，强化其“办事能力”，清晰锚定“全”与“好用”两大核心目标。

　　对标对手层面，当前全球范围内，ChatGPT正是“全而好用”的标杆级AI应用，阿里此番直白展现出与国际一流企业对标的信心，回到国内市场则像在打造属于中国的“全能AI入口”。

　　国内有百度、腾讯、字节、华为、DeepSeek等国内AI玩家，在诸多玩家参与下，国内大模型凭借开源、免费策略及不逊于国际主流的性能，已抢占不小市场份额，但头部AI应用同质化严重，行业仍深陷前期混战与烧钱竞赛，最终鹿死谁手，目前尚无定论。

　　例如，国际市场调研机构沙利文（Frost&Sullivan）发布的最新《中国GenAI市场洞察：企业级大模型调用全景研究，2025》显示，2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens，其中，阿里通义占比17.7%，位列第一。阿里本身的基础模型的性能和覆盖面，或多或少可以为其带来价值。

　　此前，QuestMobile最新报告，2025年8月，原生AI App、In-App AI及手机厂商AI助手持续稳步增长，用户规模分别达6.45亿和5.29亿；反观PC端，表现不及预期，网页端与客户端AI应用用户规模均环比下滑8.8%。

　　这意味着AI时代，智能手机App仍是无可替代的核心用户入口，智能眼镜、手表等可穿戴设备尚未成气候。这也正是一些大厂近期集中发力手机端新产品的核心逻辑，唯有快速抢占用户、锁定市场份额优势，才能在白热化的AI赛道中筑牢根基，掌握竞争主动权。

　　无论是面向C端还是面向B端的AI应用产品，对于创新，不同的人有不同的观点，大众更关注的是底层逻辑和核心技术，尤其对一家中国公司而言，大多数人已普遍习惯地把这种“横空出圈”的技术拿来与之前或者国外企业进行对比。稍不注意，第一个吃螃蟹的团队要么面临的是众口声伐，要么是众人追捧。

　　客观地讲，阿里千问它对整个AI产业促进作用却不可忽视，尤其在场景落地和生态整合上。更重要的是，随着业内各个企业在AI应用或者其他领域的创新，都最终有利于AI Agent智能体（指一个能够感知环境、做出决策并执行任务的“智能化个体”）的进一步发展。

　　得出这一观点并非没有道理，近几年将会是智能体商业化元年。来自德勤的调查数据表明，2025年会有25%使用生成式AI的企业部署AI Agent，2027年会增长到50%，IDC同样预测认为，到2028年，至少15%的日常工作决策将通过Agentic AI自主做出，33%的企业软件应用程序也将包含Agentic AI。

　　在此背景下，包括英伟达、百度、OpenAI、字节、荣耀等在内的诸多科技巨头已经推出了基于自身的各种应用体，比如荣耀前CEO赵明曾在荣耀Magic7系列发布上宣称打造了全球首个搭载智能体的操作系统，并衍生了YOYO智能体，还为现场观众点了2000杯咖啡。

　　，若是在Agent协同框架下，还可以与其他智能体（多模态智能体）进行协作，例如Manus直接帮助人们进行股票、房产投资的现状就多少有了些这种缩影。

　　，尤其是AI从“建议生成”向“任务执行”的范式转变。比如，在金融、医疗、制造业中，智能体可帮助人类辅助很多低频的工作部分（如报表生成、合同审核），释放人力投入创造性，至于在其他文旅、教学、医疗等领域也有丰富应用场景价值。人工智能产业的边界不断被打破，从DeepSeek的底层算法和训练模式的创新优化，再到阿里千问的上线，都预示着AI的创新并没有完全统一的定义可言，行业的进步都是在探索中前进。