文 ｜ 闌夕

在今天的發布會之前，行業里已經在傳千問月活過億的消息，考慮到千問真正開始在C端發力推廣還不到兩個月，這個里程碑可以說是相當過硬了。

我在微博發過一次投票，讓大家選擇自己使用最多的AI應用，總計有1.5萬人參與，其中千問拿到了4887張票，僅次于豆包，高于DeepSeek和ChatGPT。

這種投票當然算不得數，但在這么短的時間里，一款新App能夠刷出如此高的存在感，并不是走在路上會經常見到的畫面。

上周，千問又在杭州搞了一場閉門會，我在那里見到了不少博主和媒體，也在測試機上體驗了這次千問主要發布的任務助理和阿里系生態調用兩大突破，點奶茶、訂酒店、做攻略、甚至是搶購撿漏，都能交給千問去辦。

怎么說呢，看到阿里不再把「辦事」能力局限于做PPT等辦公場景，我是很欣慰的，那是一條注定越走越窄的路，鼓勵牛馬給自己換一臺拉得更快的磨，這切入點也不太好宣傳??

生活場景才是用戶側的第一入口，這不是秘密，只是生活本身的多樣性，天然需要模型自帶高度泛化的能力，這和所有人在報銷發票、潤色文檔、美化PPT等方面需求都差不多，是完全不同的級別。

千問相當于把一個在現實里長出手腳的Manus裝進了體內——都說Manus「套殼」卻又在近一年的時間里無人能夠復制——這次換成千問真的要把Agent折疊成應用層的基礎能力之一了，無論成否，都是在把大模型的價值帶入下一個版本。

阿姆斯特朗在月球上留下腳印后說的那句話人盡皆知——「這是個人的一小步，卻是人類的一大步」——歷史也會如實記載2026年的這場開幕，千問App邁出的一小步，也是大模型行業邁出的一大步。

正如今天發布會的主題，從「有問必答」到「有問必達」，這中間的跨度，就是千問在這一輪要實現的真正價值。

在閉門會上，千問團隊在演示千問寫報告的時候，用得最多的評價語是：「這趕得上一個P8了。」

不得不說，由阿里的人自己來評估工作質量，說服力不是一般的高，對P8的崗位沖擊也不是一般的大。

但大家在上手使用的時候，真正想要看到的，還是它能在后臺默默打開高德地圖和淘寶閃購替用戶下單的能力值，要的就是全程零干預的爽感。

所以阿里副總裁吳嘉今天在發布會現場用千問點奶茶的畫面，對于整個行業來說都有提振效應，人人都知道AI的辦事能力會被越拓越寬，但當它真的在眼前發生了，還是會不由生出那種所謂的未來感。

考慮到ChatGPT和Gemini都在把購物能力當成擴大服務邊界的亮點，相比它們還需要去找沃爾瑪這種零售商去談合作——亞馬遜是不可能「屈尊」讓自己OTT化的——這就顯得阿里在做同樣的事情時，能有更加絲滑的效率。

一家人不說兩家話，從支持力度來看，基本上阿里全系產品都接受了被千問調用的「新規矩」，所謂的一號位項目，就是可以為所欲為??

事實上，AI行業在過去一年里之所以也被稱為Agent元年，是因為在拼智能上，頭部模型已經進入了高度對齊的僵持階段，不再存在有哪家模型斷崖式領先的戰況。

大模型競技場Lmarena統計了GPT-4之后所有模型能在Sota（排名第一）位置上坐穩的平均天數，只有35天，在這種卷法面前，用戶的忠誠度無從說起，只會「慕強」。

所以AI大廠都在急于為模型插上「手腳」，光有「頭腦」是不夠的，得有做事的行動力，但新的問題在于，在離開聊天框之后，絕大多數的交互，都需要被交互方的配合。

就好比說，一輛引擎轟鳴的賽車，如果上不了路，它的速度再快，也只能在原地打轉。

我們也看到了很多樣式的嘗試方案，有MCP這種主打開放協議的，有接管鼠標鍵盤這種復古派別的，有發力GUI這種系統級技術的，但在兜兜轉轉一大圈后，可能還是要接受一個現實：

讓大廠自己來集成自己的生態，可能才更容易實現不流血的光榮革命。

前幾天，清華大學舉辦的AGI-Next峰會上大佬云集，雖然各有各的主張和立場，但對「ChatBot的競爭已經結束」這個判斷，現場是有共識的。

考慮到Manus最初還曾和阿里接觸并試圖用千問作為基礎模型開展國內業務的往事，千問的團隊應該明白自己是在啃下一塊怎樣的硬骨頭。

事實上，在沒有多模態、沒有高日活、沒有全家桶、更不會一鍵脫衣的情況下，Anthropic依然在第一梯隊里且收入增長速度甚至已經開始超過OpenAI，靠的就是Claude「好用」。

是的，在模型的聰明程度拉不開特別大的差距時，「好用」的價值就成了新的勝負手。

這也是千問正在擴大優勢的地方，基于全球領先的基座模型，千問強化了App的工程體系，把增加的技能點加到了解決具體事情而不只是回答問題的新模式。

就像是在學校里，會做題當然是競爭力，但走上社會，被夸「動手能力很強」，才是真的能上崗就業。

在閉門會上，我讓新版千問幫我找帶有幾個指定角色的卡二手手游賬號，并給出最省錢的可購買選擇，從虛擬機的任務執行情況來看，千問確實能夠科學化的拆解任務，按步驟去逐步推進，從搜集交易網站，到用什么關鍵詞篩選，再到對符合要求的商品進行對比評估，最后給我一個高性價比的清單。

我也相信這是一個足夠非標準化的需求，不太可能被忙于加班的產品經理們作為預設場景去訓練，但優秀的強化學習（RL），就應該自帶舉一反三的執行力。

更不用提其實在很多購物場景里，人們通常很難精確地描述出具體需求，這時便需要千問的介入去引導用戶，并共同做出最終決策。

而更大的亮點，其實還來自于千問想打造的集成式體驗，阿里系的所有產品能力，都可以被整合進同一個入口里，一切都可以在千問發起、完成。

至于最重要的交互，自然語言就是毫無爭議的第一語言，無需冗余思考，不用來回切換，也不存在任何使用門檻，AI可以幫助用戶做出全鏈路的參考、決策和操作。

從這個角度來看，千問的進化，是超出預期的。

我其實花了一點時間，才理解了為什么那么多AI產品的發布會都會用點奶茶來當包袱。

都怪喬布斯。

他老人家在發布第一代iPhone的時候，就通過地理定位+觸控撥號的方式，向距離會場最近的星巴克訂咖啡，雖然實際上并沒有下單，但這種前所未有的交互形式，依然震驚了所有人，并極其生動的展現了移動互聯網應該長什么樣。

而千問的交互——靠一句話，讓AI給你領完券后下單最優惠的幾十杯奶茶，還能滿足不同朋友的不同口味——這又通向一個有著言出法隨般科幻感的近景未來。

一個人類負責決定和檢核、AI哼哧哼哧干活和交付的主體化時代。

在「太空漫游2001」里，庫布里克設計了一個精妙絕倫的轉場：

一個猿人首次意識到，荒野殘骸里的骨頭可以用來當成工具，可以用來敲碎食物、狩獵動物，而在他將這塊骨頭拋向天空時，鏡頭突然變成了人類智慧的集大成者，一艘航行在宇宙里的飛船。

人類借助工具一路進化，最終完成了自我超越，這個原本只能用電影語言和隱喻技巧才能完成的晦澀表達，在半個世紀以后的今天，總算聽到了現實世界的回響。