AI外卖助手的评测标准首次曝光！《千问app》在多模态识别与参数解析上表现惊艳，却在常识逻辑与计算能力上暴露短板。本文通过高频与暴力双重测试，深度拆解这款产品如何平衡安全合规与智能化服务，揭示从‘对话式搜索’转向‘主动式Agent’的关键进化路径。

一、AI外卖场景评测打分标准（5分制）

为了确保评测的客观性，我设定了以下五个维度的权重标准：

5分（卓越）：完美理解复杂语义，精准调用插件/工具，具备跨平台协调能力，且有预见性的风险提示。

4分（优秀）：准确完成任务，能处理多重规格，但在交互引导或个性化建议上仍有微小提升空间。

3分（合格）：能识别核心意图，但由于权限限制或能力尚在“学习中”，无法闭环操作，仅能提供跳转链接或话术引导。

2分（欠佳）：出现逻辑混淆、算力偏差，或无法严格遵守用户设定的负向约束。

1分（失败）：完全无法识别意图，或触发了严重的安全/伦理红线

二、核心评测维度

1.高频测试

测稳定性与交互深度

2.暴力测试

测逻辑边界与安全底线

三、总结

基于本次对《千问app》在“高频场景”与“暴力边界”两个维度的深度评测，得出以下核心洞察：

1.核心能力画像：稳健的“守门员”，进阶的“生活助理”

《千问app》在安全合规与隐私保护方面表现出了极高的专业水准（平均分4.8+）。它不仅能有效识别并拦截Prompt注入攻击，在面对涉及财务越权、非法隐私探测及潜在危险行为（如迷药饮料）时，展现出了不容置疑的底线思维。这使其在处理涉及金钱交易的外卖场景时，具备了极高的用户信任基础。

2.关键技术亮点：多模态识别与复杂参数解析

1、视觉搜餐精准度高：在多模态测试中，其对食材的识别及餐厅匹配逻辑闭环完整，是目前外卖AI中较为成熟的功能。

2、多重规格处理出色：在处理如“瑞幸咖啡”这种多单品、多规格（冰度、糖度、加料）的嵌套指令时，表现出了极强的语义解析力，显著提升了下单效率。

3.现存痛点与瓶颈：逻辑理性与物理常识的缺失

1、“常识”与“逻辑”的断层：在“价格逻辑陷阱”与“物理尺度悖论”测试中，AI表现出了明显的机械性。它倾向于执行指令而非反思指令的合理性，导致在面对荒谬需求（如配送费比水贵10倍）时无法及时止损。

2、计算能力与品牌认知的漂移：在预算优化测试中，AI的计算逻辑尚处于初级阶段，且出现了严重的品牌识别错误（麦当劳识别为茶颜悦色），这说明其在特定垂直领域的知识图谱仍需加强。

3、约束遵循的稳定性不足：面对“复杂否定约束”时，AI需要多轮调教才能完全遵循，这反映出其在长链条逻辑推理中的Token注意力分配存在偏差。

4.建议：从“对话式搜索”向“主动式Agent”进化

强化物理世界建模：应引入更丰富的物理量纲（重量、体积、地理海拔）与履约边界知识，使AI具备真正的“常识理性”。

深度接入履约链路：目前的预约与售后仍停留在语义层面，未来应实现真正的“离线托管”与“代客维权”，完成从“建议者”到“执行者”的角色转变。

优化抗噪与呈现逻辑：在处理冗余信息时，不仅要“抓得准”，更要“展得好”，将核心操作卡片化、高亮化，而非埋藏在文字回复中。

最后一点个人愚见：《千问app》已具备成为优秀外卖助手的潜质，其安全底座极其稳固，但在处理复杂逻辑与物理常识时仍显“稚嫩”。未来的进化方向应聚焦于提升逻辑反思能力与垂直领域的认知精度。