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你以为千问很牛，其实也就那样吧。 最近阿里千问 App 公测的消息刷了屏 Qwen3-Max 模型号称能对标 GPT5 还能对着 CPU 图片给超频风险提示 乍一看确实有种 “技术大佬” 的既视感 但用下来发现，这玩意儿就像公司里的金牌经理 能力没话说，可日试用下来总觉得“太硬气” · 千问的经理范儿是刻在骨子里的 界面干净得像极简办公桌面 Qwen3-Plus 负责快响应 Qwen3-Max 专攻复杂题 分层设计把效率拉满 完全是 “有事说事” 的务实派 上次问它 AMD 7500F 超频技巧 它直接揪出 “无散热顶盖” 这个关键 连主板电容老化风险都列得明明白白 最后还附个安全替代方案，逻辑严谨得让人挑不出错 这种 “用数据说话” 的风格 对付写报告、做方案这类硬活确实靠谱 · 但是问到东京到伊豆的旅行攻略 千问能给你做行程表格、甚至生成路线图 信息密度高得像本手册 不过对比豆包会多问一句 “你是带老人还是情侣去呀”。 提醒你冬天海边风大要带围巾， 还藏着两家本地人爱去的温泉小店。 前者是标准答案，后者是贴心建议， 再比如想写条朋友圈、小红书文案: 千问能给三个结构框架，连标点符号都规范 豆包能抓准 “打工人周末出逃” 的情绪， 写出 “风里都是橘子味、把 KPI 忘在东京站” 这种带网感的句子。 角色扮演就更不用说了 让千问 cos 傲娇角色，它能跟你讲角色背景 豆包直接说 “才不是在等你”，入戏快得离谱 千问的野心显然在 “办事” 上 未来要接入淘宝购物、高德地图这些生态 想当 AI 生活入口 它的技术硬实力摆在那，对付专业需求堪称利器 只是对于编辑的我来讲 日常使用，比起 “金牌经理” 的严谨 还是 “邻家朋友” 般的贴心更让人舒服 而且豆包应用落地更广 豆包AI模型已实现上车 主要我用它语音控导航、查沿途服务都顺畅 而且确实比其他的Ai模型更懂人心。 所以，我自始至终对于豆包的喜爱就自然多一些。