昨天去了千问发布会，手里正好攒了46张发票想搞事。说个讽刺的现实： 这轮「测试」里，大部分模型都翻车了，要么数错张数，要么算错总额。唯独千问，在几轮撮合下精准找出了几张重复发票，给出了准确结果。 以前我们沉迷调教Prompt写诗写代码，但职场哪有那么多风花雪月？全是缺胳膊少腿的表格和好几个版本的文档。 这种「脏数据」靠「聊」是没用的。 千问这次亮出的底牌是「全模态理解」加「自主调度Agent」，就像配了个「资深项目经理」，它能一眼看穿缺漏的表格，自动规划是先核对版本还是先补全逻辑。 阿里副总裁吴嘉说得对：Coding、全模态、超长上下文，才是清扫脏活的底座。 中美AI巨头都在争这个赛道，但玩法完全不同。谷歌搞UCP协议走「外交」路线，想做连接商家的「翻译官」，但在复杂的国内环境里，这种弱连接可能连杯奶茶都点不明白。 千问走的是「内政」，直接长在阿里生态里，把淘宝、高德、支付宝的底层逻辑焊死。 说一句「帮我点杯霸王茶姬，三分糖多冰」，它直接调用接口搞定全流程，你只需点个确认就完事儿了。 千问后台配了「数字审计员」，启动好几个Agent交叉检点，视觉提取、逻辑对账、专挑漏洞，数据锁死了才出结果；遇到模糊的，它会老实说「这里有疑虑，建议确认」，把终审权交还给你。这种靠谱，才是闯进财务、法务这种严肃场景的硬通货。 大模型卷了三年，终于从模仿上帝的「神性」，落回了服务人间的「人性」；这场竞赛的赛道早变了：我们需要能蹲下身子、弄脏双手，把没灵魂的脏活办得既漂亮又有温度的伙伴。 一些碎片化看法。