夸克做ChatBot，为什么是现在？

AI科技 2025年10月26日 03:52 0 admin

搜索即对话，对话即执行

AI行业过去一年最典型的误区，就是“垂直 Agent 幻觉”——即认为每一个细分任务（写作、改图、做表格、生成PPT、做题、查论文）都值得单独做一个 Agent。

这个思路看似合理，实则重演了App时代“功能碎片化”的老路。

在App时代，用户下载了几十个应用，却只常用三五个；

在AI时代，用户可能拥有几十个Agent，却只会信任一个。

原因很简单：用户的核心需求不是“找Agent”，而是“解决问题”。

而当AI能力足够强，一个通用的大脑可以理解多种意图，用户自然不会再愿意在不同的Agent之间切换。

而且从技术演化看，大模型的趋势恰恰是泛化与整合，而不是细分与拆解。

从Qwen、GPT和Claude等中美最优秀模型的进步方向来看，大家都集中在优化：更强的多模态能力/更复杂的工具调用与推理/更稳定的上下文记忆与长任务管理。

这些特征共同指向一个事实：一个模型可以涵盖过去多个Agent的功能。

当模型本身已经具备跨任务推理与自动工具调用能力，再人为拆成一个个垂直Agent，只会降低效率、浪费潜力。

用一句话概括：

模型在走“统一”，产品在走“分裂”——这显然是逆势操作。

10月23日，阿里巴巴旗下AI旗舰应用夸克正式上线了“对话助手”，于AI超级框内新设ChatBot对话入口。而在两天前，OpenAI刚推出其AI浏览器项目Atlas。

一个有趣的行业分野正在发生：OpenAI从ChatBot出发，正在努力给AI装上浏览器；夸克从浏览器（工具箱）出发，正在把ChatBot装进APP。

两条截然相反的路径，都在奔向同一个终点——All-in-One。

但对夸克做ChatBot来说，还有一个问题要回答，为什么是现在？

战略窗口期：为什么是“现在”？

夸克此时入局，不是心血来潮，而是基于技术、竞争和交互形态三重判断下的“不得已”与“必然”。

首先，是技术进化速度的倒逼。

AI能力的进化速度超出了所有人的想象。一年前，大模型还经常出现明显的幻觉；半年前，多模态能力还不够稳定；而现在，Qwen3-Max已经可以在数学推理测试中拿满分，在Agent工具调用测试中超过Claude。

这种进化速度意味着，等待的成本在快速上升。AI技术正以超乎想象的速度进化，留给产品定型的时间窗口非常短暂。夸克内部的判断是，这个窗口期可能仅有关键的一两年。如果再晚半年，市场格局可能就已经固化；如果再等一年，用户的AI使用习惯可能已经被竞争对手彻底培养。

产品的设计逻辑必须基于对未来的预判。夸克团队的产品理念是：必须瞄准一年后AI本应达到的完美体验去构建产品，而不能“针对当前模型能力打补丁”。任何为弥补当前模型短板而设计的“奇技淫巧”（Trick），在未来模型的一次升级后都将变得毫无价值。

其次，是C端竞争的“卡位战”。

在当前的AI竞争中，“Chat”作为一种全新的交互范式，已成为各大厂必争的战略制高点。环顾四周，竞争对手已纷纷出手：

字节的“豆包”依托抖音的庞大流量快速起量，并针对老人、小孩等群体做了深度优化。
腾讯的“元宝”（混元）背靠微信生态，也在稳步站稳脚跟。
创业公司的“Kimi”则凭借“长文本”这一差异化能力，成功圈住了一批高价值用户。

在这个被普遍认为将“决定一切”的交互形态上，阿里不能缺席。而且首要任务是解决“有无”问题，确保在代表未来的交互形态中不缺席。

而在阿里体系中，最有条件承载这场AI战略的产品，恰恰是夸克。它拥有对AI最开放的用户群体、最契合的产品场景，以及Qwen闭源模型的技术储备。它已经有了流量、有了用户、有了工具生态（搜索、网盘、文档），现在只需要把最后一块拼图——AI对话能力——装进去。

但纯粹的对话，是一个低频行为。这也是为什么许多AI产品在热度过后，悄然躺在用户手机里。豆包的爆发，得益于抖音流量和娱乐场景的耦合。而夸克的崛起，则建立在工具刚需之上。因为夸克的用户以18-25岁的年轻群体为主，他们的需求极为明确：查论文、翻译、改简历、做PPT、扫描文档。

这些场景，本就是AI最擅长的。

因此，推动夸克Chat，本质上是一场不能输的“卡位战”。

而且，夸克的对话助手不是一个“陪聊的AI”，而是一个能干活的助手。

最后，是对未来交互形态的押注。

这场仗不只是产品之争，更是对未来人机交互形态的押注。

“搜索框”曾是互联网的入口；

“对话框”，或将成为AI时代的新入口。

在信息过载的时代，用户不再满足于“返回链接”的搜索，他们希望AI能理解意图、完成任务、提供结果。

夸克的判断是：未来的搜索不只是答案检索，而是“意图理解 + 执行闭环”。搜索形态终将被对话取代。Chat不是一个插件，而是新一代的人机交互方式。夸克的目标是，未来相当比例的用户打开夸克App，看到的不再是传统搜索框，而是AI对话界面。

夸克正在做的，正是这条路径的验证：

当用户要了解一个概念，它能给出结构化知识；

当用户要完成任务，它能调用工具自动执行；

当用户有疑问，它能追问、解释、总结。

这种“搜索—对话—执行”的闭环，才是AI产品的理想形态。这种“All-in-One”的理念，也在夸克内部正被坚决执行。用户无需记住每个功能在哪里，只需用自然语言表达需求，AI会自动调用相应能力。

核心壁垒：“模型+系统”的双重保障

选对方向只是第一步，走得通还要看“发动机”——模型能力。夸克的对话助手采用的是阿里Qwen最新闭源模型，其性能已在全球第一梯队。

Qwen3系列模型在数学、推理、代码、复杂指令理解、长文本处理和多语言能力上均表现卓越。以Qwen3-Max为例，该模型预训练数据量达36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的Coding编程能力和Agent工具调用能力。在大模型用Coding解决真实世界问题的SWE-Bench Verified测试中，Instruct版本斩获69.6分，位列全球第一梯队；在聚焦Agent工具调用能力的Tau2-Bench测试中，Qwen3-Max取得突破性的74.8分，超过Claude Opus4和DeepSeek-V3.1。Qwen3-Max推理模型也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的AIME 25和HMMT测试中，均达到突破性的满分100分，为国内首次。

Qwen3系列的强大能力，直接改变了用户体验的质地。夸克的回答逻辑严谨、框架清晰、风格克制，极少出现幻觉——这让它更像ChatGPT，而不是一个会讲段子的AI玩具。

当被问及“高血压患者冬季适合做哪些运动”时，系统会同步调用多个信息源交叉验证，夸克不仅列出清单，标注注意事项，系统还会同步调用多个信息源交叉验证，并在回答中标注出处：《中国高血压基层管理指南(2014年修订版)》与核心期刊论文。这种“有源可查”的回答方式，让AI从“不靠谱的聪明人”变成“值得信赖的专家助手”。背后的支撑是夸克自建的覆盖医疗、教育、法律、财经等领域的垂直知识库。以及夸克算法团队与通义实验室成立了联合研发小组，专注于“搜索推理”与“可信生成”。

在AI幻觉泛滥的时代，模型能力强只是“智力上限”，如何让用户相信AI的回答，才是“体验下限”。尤其是搜索场景下的用户，比纯对话场景的用户更注重准确性、更不能容忍幻觉。为此，夸克还建立了“模型 + 系统”的双重可信机制。

这也是夸克与通用型AI最大的不同：它不是追求“万能”，而是追求“可信”。

对于夸克的核心用户——学生、职场人、研究者而言，准确性才是刚需。

从“搜索框”到“对话框”的迁徙

一个有趣的观察：所有成功的短视频产品，最终都变成了竖屏单列。双列、横屏、图文混排的各种尝试，最终都败给了抖音的形态。这说明，在特定技术条件下，最优的产品形态是收敛的。

AI产品可能也在经历同样的收敛过程。OpenAI从ChatBot出发去做浏览器，夸克从浏览器出发去做ChatBot，最终大家可能都会变成同一个样子：一个能上网、能搜索、能执行任务、能调用工具的All in One超级应用。

用户不希望在十几个App之间切换——搜索用这个、对话用那个、存文件又要打开另一个。他们希望有一个超级App，能在一个界面内完成所有事情。区别只在于，谁先到达那个终点，谁的路径更顺畅。

OpenAI用ChatBot去学浏览器，夸克用浏览器去装ChatBot，两条路径最终会走向同一个终点。但至少现在，夸克用Qwen闭源模型+搜索场景+工具生态的组合拳，已经打出了自己的特色。

从互联网产品的进化史看，成功的产品很少是推倒重来，更多是在已有优势上做增量创新。浏览器从只能看网页的IE，进化到集成书签插件的Chrome，再到今天内置翻译、截图、AI搜索的现代浏览器，每一次升级都是在用户已有的使用习惯上，提供更好的体验增量。

夸克做ChatBot，不是一个完成品，而是一个起点。从搜索到对话的融合，从Tab到Chat的转变，从工具箱到智能助手的升级，每一步都还在探索中。但方向是清晰的：在AI时代，搜索引擎不应该只返回链接，也不应该只给出答案，而应该成为用户意图的理解者和执行者。这种“搜索-对话-执行”的闭环，才是AI产品应该有的样子。

作为阿里AI toC的排头兵，夸克证明了一件事：AI产品的竞争，不是从零开始造一个新东西，而是在已有优势上叠加最强的AI能力；AI时代的入口之争，不是谁先喊口号，而是谁能更快地把能力落到用户真正需要的场景中。

这个搜索框旁边的AI助手，也许就是很多人一直在等待的那个答案。