千问App深挖“AI+教育”

　　来源|多知

　　作者|王上

　　

　　通用大模型在不断迭代的同时，也开始在垂直领域深扎，阿里巴巴旗下的千问App便是其中之一。

　　最近，千问App公测首周下载量突破1000万，创下全球AI应用增长最快纪录。多知了解到，12月3日，千问又迎来一次产品大更新，上线了“阿里最强学习大模型Qwen3-Learning”。

　　打开千问App，可以看到，通过接入基于Qwen3训练的Qwen3-Learning，其上线了拍题答疑、批改作业两大核心功能，这些能力与教育场景有着天然的契合度，使其成为重要的AI学习工具。

　　多知体验到，千问App可以实现从小学到初高中到大学全年龄段、全学科批改，且可以实现分步骤答疑，实现了“给答案”到“教方法”的跨越。

　　这背后是“阿里最强学习大模型Qwen3-Learning”的能力，根据千问App官方介绍，Qwen3-Learning采用了专为学习场景优化的思维链结构，知识点的结构性呈现和讲题的可读性得到大幅优化。该模型基于万亿级教育数据训练，融合全球30多个国家考试体系与海量真题，具备跨文化、多语言解题能力，能够深度解析复杂知识体系与答题技巧。

　　“基座大模型+垂直场景深耕”的模式，正在成为AI落地的主流路径。千问App以教育为切口，将为其深入千行百业提供样板。

　　01 又一个AI学习“帮手”

　　千问App在教育场景的潜力，首先体现在其广泛而深入的适用性上。它就像一个全能“家教+AI学习助手”，服务范围从小学到大学，甚至延伸至考研、职业资格等进阶领域。

　　小学阶段有大量的口算题，点开千问App作业批改功能，千问App都能精准识别批改。

　　千问App对于计算错误或者漏填的题目，都会用红圈圈出。

　　并且，千问App在批改后，不仅有直观的判断，还有批改小结，甚至有时候还附有经典题目解析。

　　在全球通用大模型中，有专门“作业批改”和“拍题答疑”功能的并不多，这一般是教育垂类应用的专有功能，而“千问”这两项功能均已经上线，足以说明对教育场景的重视。

　　在通用大模型中，有作业批改功能的大模型可能出现遗漏掉或者识别/判断不准确的情况，依然需要精进与优化。

（某通用大模型作业批改功能：左图学生34+8这道题目未作答，该大模型也遗漏未判这道题目；右图口算第一题12+34=46，学生作答正确，大模画出红圈，批改出错）

　　在小学语文题目中，填空题目和阅读理解题目均可以识别，且能够理解手写答案的意思，没有死板按照答案做批改。

　　对于初中数学，有很多图形图表，千问App也能进行精准识别与批改。

　　可以看到，千问App可批改涵盖数学、英语、语文、理化生方程式及实验分析、文综简答等全学科各类作业题型，覆盖范围广。

　　多知发现，在作业批改功能中，千问App首先会对题目逐个分析，还会标注上所识别版面题目的顺序，方便在批改小结中给予针对性的建议。

　　千问App还可以进行全科的“拍题答疑”。 无论是数学的几何图形证明、物理的电路图分析，还是化学的实验装置示意图，既能“看懂”题目，又能给出步步解答。

　　比如三年级已经在纸质版批阅过的数学题，千问App依然能识别出题目，并给出步步解析。

　　近两年，有很多跨学科的新题目，新课标之后这将成为大势所趋。针对此类题目，千问App也能给出解析。

　　来看一道初中跨学科的题目：

　　千问App经过深度思考之后，给出了详细的解答。

　　到了大学及更高阶段，它的能力进一步深化：可以为高数题提供多种解法推导，分析法学案例并援引法律条文，理解医学试题中的专业图表，甚至解析研究生入学考试中的复杂逻辑题。

　　例如这道司法题目：

　　千问App经过深度思考，援引了《劳动合同法》相关条文，最后给出了解析。

　　此外，千问App还有一个“隐藏款”功能，即资料查找。

　　告诉千问App“查询三年级数学题目”，它直接给出数学题目的文档，用户可以直接下载打印;如果把文字写得更严谨一些，比如三年数学期末考试题目，会直接给出相关试卷及答案;英语专项训练更是手到拈来。

　　可以看到，相对于其他通用大模型产品在教育领域的探索而言，千问App独特之处在于在学习领域比较全面、细致，全年龄段全学科齐头并进。

　　对于基础教育阶段来说，千问App可以辅助家长辅导孩子。对于大学甚至成人领域来说，千问App是一个24小时的AI学习助手。

　　02 垂直场景背后的底层能力

　　千问App何以实现从“批改对错”到“教会方法”的跃迁?核心在于千问学习模型在复杂推理与知识深度上的突破。

　　从底层来看，Qwen系列模型自2023年全面开源以来，累计下载量超6亿次，衍生出17万个细分模型，成为全球应用最广的开源大模型。

　　而千问学习模型基于Qwen3进行了教育垂类领域的专门训练，使其更符合学习领域。

　　在作业批改方面，教育垂类应用已经非常成熟了，而这两年，千问大模型正以一种新的方式全面追赶。

　　作业批改的关键步骤是“识别”，从千问App可以看到，有的孩子的手写字体比较潦草，而且拍照有时候也比较模糊，还有的有图表等，千问App均能准确识别。

　　精准的识别，意味着千问App对教育场景的题目文字提取、符号识别、版面理解都能准确识别，这背后是Qwen3-Learning多个技术的突破，包含多模态感知能力、大模型理解能力、教育领域知识以及工程部署。

　　针对学习场景，Qwen3-Learning模型做了大量定制化训练，例如，数学公式识别与解析、中文作文的语病检测与润色等。

　　这种能力，使千问App能批改选择题、填空题等客观题目，还能针对阅读理解题目给出解析，为一道主观论述题提供逻辑框架与修改建议。

　　在拍题答疑方面，大模型时代之前的解题往往依赖于模式匹配或搜索，而千问App展现的是可解释的推理过程。面对一道数学难题，它会在“深度思考”环节，像一位优秀教师那样拆解条件、联想定理、尝试不同路径，最后生成分步骤解析。

　　千问App的资料查找则可以说是通用大模型的一个独特能力，其背后是Qwen3-Learning的联网搜索和上下文理解能力的综合体现。

　　并且，千问App资料查找的文档形式具有产品思维，对用户来说省去了整理与筛选的步骤，方便用户直接打印。

　　千问App学习能力的养成，离不开对教育场景长期关注。

　　阿里巴巴集团一直关注教育领域，很早就已经开展与教育领域、学术界的共同研究与合作，更是针对大模型在教育场景中进行了专门的训练。

　　03 “入口背后”的野望

　　“拍一道题”，其意义远不止于获得答案。它实际上是激活了一张覆盖全学段、横跨多学科、并能持续演化的动态知识图谱。

　　千问App作为一个AI助手，同时扮演了智能教育生态的“统一入口”。通过这一入口，分步讲解、AI批改、学情诊断、知识薄弱点定位、个性化习题推荐等一系列能力将被串联起来，形成“解决一题-贯通一类-带动一个知识模块”的链式学习反应。这让规模化下的个性化教育成为可能。

　　因此，千问App自然贯穿了“家庭+学校”场景。

　　在家庭，它是学生身边随时可问的“随身导师”，化解作业困境，减少家长辅导压力。

　　在学校与课堂，它则是教师的“智能教学助理”，能快速批改作业生成学情报告，让教师从重复劳动中解放，更专注于启发式教学与个性化辅导。

　　长远来看，千问App可能成为连接整个智能教育生态的桥梁，让不同地区的学生都能接触到同样高水平的“AI老师”，让老师能更好地发挥其价值。这或许是其一个宏大的梦想。

　　放眼全球，除了千问之外，各主要大模型厂商均在加速布局垂直应用场景，教育无疑是其中的关键领域之一。教育场景“足够深”，也足够有价值，一旦突破，其方法论即可迁移到更多垂类领域。

　　如果说前两年全球模型比拼的是综合能力，千问App对教育场景的加码，意味着今年各家开始比拼在垂类场景的应用能力，为此，各家均在快速迭代之中。

　　阿里巴巴具备深厚的用户与技术基础，且公司战略上对这一领域给予了高度重视。在此背景下，千问App有望在AI应用中走出一条差异化的发展道路。

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　　作者：王上