一、主要功能

1. 万亿级参数复杂推理：科学知识与数学推理表现突出，预览版在 AIME25、HMMT25 数学测试获双满分，GPQA Diamond 与 LiveCodeBench v6 等基准测试刷新 SOTA。
2. 原生自适应工具调用：模型可自主判断任务需求，自动选择并调用搜索引擎、代码解释器等工具，降低幻觉，提升复杂任务解决效率。
3. 强化事实知识与价值对齐：大幅提升事实记忆与世界知识储备，指令遵循更精准，输出内容更安全，契合人类价值观与伦理规范。
4. 自迭代推理与自我校验：面对复杂问题先草拟思路、验证假设、优化路径再输出结论，显著提升推理质量与响应速度。

二、技术原理

1. 大模型基座与训练体系：基于通义千问大模型技术栈，采用万亿参数规模与 36T Tokens 高质量预训练语料，通过大规模强化学习后训练提升核心能力。
2. 测试时扩展技术（Test-Time Scaling）：以经验提取引导迭代式自我反思，替代传统并行采样，在相同 token 消耗下提升上下文利用效率，关键基准测试性能提升 2-4 分。
3. 智能体能力实现：通过工具调用决策引擎与执行框架训练，让模型自主规划工具使用流程，整合调用结果并反馈，强化自适应工具调用能力。
4. 推理优化与算力支撑：依托阿里全栈 AI 布局与平头哥算力支持，通过模型压缩、推理加速等技术，保障万亿参数模型高效运行。

三、应用场景

1. 科研学术场景：辅助科研人员进行复杂数学推导、科学知识检索、实验数据分析，助力论文撰写与学术研究创新。
2. 智能办公场景：为职场人士提供复杂数据处理、方案撰写、逻辑分析等服务，通过工具调用自动完成信息检索、报表生成等任务。
3. 金融与商业决策场景：依托事实知识与推理能力，为金融机构、企业提供市场分析、风险评估、投资决策辅助，提升决策科学性。
4. 智能开发与运维场景：支持代码生成、调试、解释，自主调用代码解释器等工具，提升开发效率，适配企业级开发与运维需求。
5. 教育学习场景：为学生提供高阶数学、物理等学科的解题思路分析与知识讲解，助力深度学习与能力提升。

四、使用方法

1. 基础使用：通过千问 PC 端、网页端（qianwen.com）直接使用，千问 App 即将接入，无需复杂配置，输入文字指令即可交互。
2. 工具调用使用：提出复杂任务指令（如 “分析某行业市场数据并生成可视化报告”），模型自动判断并调用对应工具完成任务，无需手动触发工具。
3. API 接入使用：开发者可通过阿里千问开放 API 接入模型，兼容 OpenAI 与 Anthropic API 协议，适配现有开发体系，实现定制化应用开发。
4. 高级功能设置：在交互界面可设置推理模式、工具调用权限等，适配不同场景需求，提升使用体验。

五、适用人群

1. 科研人员：需要复杂推理、知识检索与数据分析支持的高校教师、科研工作者，助力学术研究突破。
2. 职场精英：金融、咨询、互联网等领域职场人士，用于复杂工作任务处理、决策辅助，提升工作效率。
3. AI 开发者：进行智能体开发、大模型应用集成的开发者，依托 API 快速构建定制化 AI 应用。
4. 教育工作者与学生：需要高阶知识讲解、解题指导的教师与学生，适配中学、大学等不同教育阶段需求。
5. 企业决策者：依赖数据分析与推理进行商业决策的企业管理者，获取专业决策辅助信息。

六、优缺点介绍

（一）优点

1. 万亿参数规模带来卓越推理性能，19 项权威测试对标国际顶流，部分指标实现超越。
2. 原生自适应工具调用能力，大幅降低幻觉，提升复杂任务解决能力，向代理式智能迈进。
3. 测试时扩展技术提升推理效率，在相同算力成本下实现更高性能，性价比突出。
4. 兼容主流 API 协议，适配现有开发体系，便于开发者快速接入与应用。

（二）缺点

1. 作为闭源模型，开发者无法获取核心代码与参数，二次开发与自主部署受限。
2. 万亿参数模型对算力要求较高，个人用户在本地部署难度大，依赖云端服务。
3. 部分复杂场景下工具调用的准确性与稳定性有待进一步验证，极端任务处理能力仍有优化空间。
4. 目前仅千问 PC 端、网页端接入，App 接入滞后，跨端体验一致性待提升。