千問再放大招！阿里最強學習模型上線，能講題、會批改、懂專業，直接把老師“請回家”

▲頭圖由AI生成

智東西
作者 王涵
編輯 漠影

千問最近的風頭可不小。

此前，阿里即將發布千問App的消息在海外掀起強烈反響，甚至還被外媒取了“Qwen Panic”（千問恐慌）的名字。

11月17日千問app官宣發布，一周之內下載量突破1000W。如今，阿里乘勝追擊，又將迎來一次產品大更新，一口氣上線三大模型。

智東西12月3日報道，千問正式上線阿里“最強”學習模型，面向學習場景發布拍題答疑、作業批改兩項重要更新。其功能效果對標OpenAI/谷歌的付費功能，并且全部免費、不限次數！

據千問官方介紹，基于Qwen3訓練的“最強”學習大模型Qwen3-Learning，其獨家資料庫覆蓋全學段、全學科，擁有海量真題和解析，該模型不僅懂教材、懂考試，更懂學生，答案準確率更高，解題與批改能力實現了大幅提升。

智東西第一時間體驗了灰度包，從家長和學生兩個角度，對該模型進行了一場覆蓋小學到大學知識的“期中考試”。

一、把20年教齡的一線教師請到手機里，輔導作業再也不頭疼了

輔導孩子寫作業可謂是中國家長的一大難事。

結束一天忙碌的工作后，家長們還得切換到 “輔導模式”，但如今的教材內容、教學方法與自己上學時相比已有不小變化，一番輔導下來，不僅家長容易焦慮上火，孩子也可能因害怕出錯而產生抵觸情緒，往往陷入“費力不討好”的困境。

但有了千問上線的阿里“最強”學習模型，以上問題就迎刃而解。

千問懂教材懂考試懂學生，答案準確率更高，就像一位教學知識淵博和解題經驗豐富的特級教師，可以匹配知識水平的解題方法，把大題難題講得明明白白。

口說無憑，我們直接拿來幾道題來檢測一下。

用千問App的拍題答疑功能，對準題目拍攝，并且框出所選題目，就可以在幾秒鐘的時間得到答案和解析。

這是一道小學的數學題，要求估計出這篇新聞報道的字數。

僅幾秒鐘，千問就輸出了正確答案，并且其還按照解題步驟，從讀題、分析題目關鍵點、解題到思考第二種解題思路，一步一步十分清晰地把一道題目“掰開了揉碎了”展現出來，并沒有因為題目簡單就縮減步驟。

到了中學，數學題的難度陡然上升。我們讓千問試著回答這道中考數學幾何題。

可以看到，千問給出的答案正確，解題過程清晰明了，不僅寫清了是什么，還解釋透了為什么。其生成的解題過程，使用的∵（因為）∴（所以）⊥（垂直）等數學符號，以及答題格式均符合規范。

地理題的考察知識較為綜合并且一般都會帶有圖例，這就對模型的讀題能力有著較高的要求。

千問可以很好地識別圖中的經緯度、海岸線以及圖例等信息，并結合題目所需，綜合分析每一個選項，有效避免了看到一個選項正確就忽略其他選項的“粗心”狀況。

除了解題以外，千問上線的阿里“最強”學習模型，還可以像老師一樣“判作業”。其作業批改功能，支持整頁作業/試卷多題同時批改，印刷體、手寫體都能識別。其還能根據結果，總結出這次作業或這張試卷的答題情況，并且給出改進建議和鼓勵。

二、跨文理，能讀圖，大學生期末周的救星來了

當然，寫作業這件事也不止于義務教育階段的學生，大學生同樣面臨著課業難題。

截至2025年，我國普通教育本科專業學科門類有12個，分為93個專業類，共845種專業。且大學生課業的專業度、復雜度、學科融合程度都較高，其中還不乏論文類的作業。

如此龐大的學科數量和縱深的學科深度，就需要學習工具有著強大的跨學科解題能力以及專業的資料庫。

那么，面對大學生的題目，千問的表現如何？

例如這篇形勢與政策大作業，要求千問從12個題目中選擇一個，撰寫一篇1000字的論文。

千問所輸出的論文，不僅摘要、關鍵詞、引言、結論、參考文獻等論文格式正確，還在文章中引用了數據作為論據支撐，且參考文獻的引用格式也是準確的，整篇文章幾乎可以“拿來就用”。

在大學的課堂上，學生用手機拍下PPT是常規操作，但這樣的照片通常角度歪斜、光線昏暗，就像這樣：

這是一道材料與化工專業碩士的題目，對于一個沒有系統地學習過PET材料相關知識，沒有做過相關實驗的學生來說，這道題很難答出來，但這對千問來說就是“信手拈來”。

僅用大概10秒，千問就準確識別出了題目和圖像，給出了正確答案。題目解析條理清晰，可以說，千問甚至比一些“水課”老師講得都要好。

從小學算數到研究生級別的化工題目，從高中地理題再到大學的形勢與政策論文，千問的知識面幾乎覆蓋了全年齡段、全學科。

該模型擁有5億級資料庫，涵蓋學習資料、試卷模板、行業報告等豐富內容，正是這樣的資料庫，才可以支撐千問快速且準確地輸出答案。

結語：千問上線的阿里“最強”學習模型拓展潛力巨大

智東西整體體驗下來就一個感受：千問上線的阿里“最強”學習模型真的很牛。

這個模型的厲害之處，在于它把多模態理解、精準文字識別和專業知識庫這幾項能力結合在了一起。這種綜合能力讓它不只是一個答疑工具，而是可以深入各行各業，成為“行業專家”。

教育領域也許只是它能力展示的起點，同樣的技術架構，經過針對性的訓練和適配，就能在工業檢測、醫療輔助、金融分析等專業領域發揮價值。

這種從通用到專業的轉化能力，正是它最值得關注的地方。