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当夸克遇上大模型：中国 AI 产品的“第二阶段”来临了

news 2025/10/27 21:35:37

10 月 23 日，阿里旗下夸克 App 悄然上线了一个新入口——「对话助手」。
一时间，朋友圈、知乎、B 站都在讨论：

“夸克要变成中国的 ChatGPT 吗？”

这其实是一个更大的问题的开始：
当搜索产品与大模型融合时，会发生什么？

一、夸克不是加了个AI，而是换了个“大脑”

打开新版夸克 App，你会发现搜索框变了：
原来的输入提示从“搜索你想要的内容”，变成了“问我任何问题”。
这不是一句口号，而是一个信号——
夸克正在从“索引世界”走向“理解世界”。

搜索是信息的入口，AI 是理解的引擎。
夸克把两者融合，实质上是在为阿里的大模型 Qwen 找到一个“真实场景的容器”。

二、从“检索”到“生成”：夸克完成了语义闭环

在传统搜索中，逻辑是这样的：

用户输入关键词 → 系统检索网页 → 排序返回链接。

而在夸克的新架构里，逻辑变成了：

用户输入语义 → Qwen 模型理解意图 → 搜索 + 生成融合输出。

换句话说，夸克已经从「信息查找器」变成了一个「语义执行系统」。
它理解你的问题，调用不同的模块来解决它，而不是单纯返回网页。

这套机制可以用一个图形化思维来理解👇

flowchart TD
A[用户问题] --> B[语义解析 (Qwen)]
B --> C1[知识检索 (夸克索引)]
B --> C2[内容生成 (大模型回答)]
B --> C3[任务执行 (插件/API 调用)]
C1 --> D[语义融合层]
C2 --> D
C3 --> D
D --> E[结果输出：文字 / 链接 / 图表 / 动作]

这正是大模型产品化的核心方向：

从“语言交互”走向“任务执行”。

三、为什么是夸克，而不是钉钉、淘宝或天猫精灵？

阿里有很多接入 Qwen 的产品，但夸克是唯一一个真正 “纯 AI First” 的场景。

原因有三：

场景天然轻量：
用户在夸克上的行为天然短、频、可数据化——这对大模型训练极其友好。
每一次提问，都是一条新的语义样本。
知识生态天然丰富：
拥有论文、教材、百科、网页等知识源，是模型知识增强（RAG）的理想土壤。
品牌形象中立：
夸克不像钉钉有企业属性，也不像淘宝有商业倾向。
它更像中国版的「Google Assistant」，适合做通用语义实验。

因此，“夸克对话助手”不是一个孤立的功能，而是阿里在验证一件事：

如何把大模型做成一个“无感产品”。

四、Qwen 在夸克中的角色：不是插件，是中枢

很多人以为夸克只是在接口层“调用了 Qwen”，
但从架构角度看，它更像是让 Qwen 成为系统的语义中枢。

Qwen 在其中承担三个关键任务：

语义解析：理解用户意图（Intent Parsing）；
任务路由：判断需要搜索、生成还是执行；
多模态融合：将文字、网页、图片、表格等数据进行语义对齐。

这与 OpenAI 的「Function Calling + Memory」体系极其相似，
但夸克的实现方式更贴近国内的实际场景——它把“搜索”和“执行”放在了同一框架中。

比如，当你输入：

“帮我生成一篇关于新能源车的论文摘要”

夸克的执行逻辑可能是这样的：

Step 1: Qwen 解析任务 → 论文主题识别
Step 2: 夸克检索数据库 → 抽取高质量资料
Step 3: 模型生成摘要 → 语言润色 + 引用来源
Step 4: 输出带参考的内容

整个链路完成于数秒内，这就是典型的 检索增强生成（RAG） + 语义执行融合（Semantic Fusion）。

五、从体验角度看：夸克更像是“中国的 Perplexity AI”

如果说豆包是中国的 ChatGPT，
那么夸克更像是中国的 Perplexity AI + Google SGE 的混合体。

它的回答通常带有：

引用来源（来自夸克检索）；
结构化生成（模型生成摘要）；
可点击交互（延伸阅读）。

这让它拥有两种体验层的优势：

维度	ChatGPT	夸克
信息准确性	依赖模型记忆	结合实时搜索
回答速度	快，但偏生成	稍慢，但更可靠
可验证性	难以追溯	提供引用来源
使用场景	通用问答	学习、资料、论文、知识增强