能力雷达图(14 维)
5 分 = 该领域当前第一梯队。分数来自官方文档与更新日志、公开的第三方基准,以及使用者反馈的综合判断,本站不做自建评测,也不是厂商宣传语。每个分数的依据见下方说明。
中文表达与结构化写作的公开反馈稳定,风格偏正式,适合公文与长文
支持长文本与文件解析,部分版本提供超长上下文,摘要后段质量下降
Qwen3 系列思考模式在开源模型推理基准上处于第一梯队
数学与代码基准在同尺寸开源模型中领先,可输出推导步骤
Qwen-Coder 系列在开源代码模型中排名靠前,API 价格低,适合批处理
通义 app 联网搜索覆盖一般,学术检索与引用质量不如专业检索工具
有智能体应用与百炼平台工具编排,开箱即用的代理体验一般
可处理表格与生成 SQL,配合百炼工作流能做简单分析
通义可生成文档与表格内容,格式完整的 PPT / Word 仍需外部工具
通义万相图像生成质量稳定,且权重开放可自部署
Qwen-VL 系列在开源多模态理解基准上领先,文档与图表解析能力强
通义万相提供视频生成能力,效果可用但可控性一般
通义听悟的语音转写能力强,语音合成与音色定制能力一般
主产品以文字交互为主,实时语音能力不是重点
展开全部维度分数与打分依据(文字版)
中文表达与结构化写作的公开反馈稳定,风格偏正式,适合公文与长文
支持长文本与文件解析,部分版本提供超长上下文,摘要后段质量下降
Qwen3 系列思考模式在开源模型推理基准上处于第一梯队
数学与代码基准在同尺寸开源模型中领先,可输出推导步骤
Qwen-Coder 系列在开源代码模型中排名靠前,API 价格低,适合批处理
通义 app 联网搜索覆盖一般,学术检索与引用质量不如专业检索工具
有智能体应用与百炼平台工具编排,开箱即用的代理体验一般
可处理表格与生成 SQL,配合百炼工作流能做简单分析
通义可生成文档与表格内容,格式完整的 PPT / Word 仍需外部工具
通义万相图像生成质量稳定,且权重开放可自部署
Qwen-VL 系列在开源多模态理解基准上领先,文档与图表解析能力强
通义万相提供视频生成能力,效果可用但可控性一般
通义听悟的语音转写能力强,语音合成与音色定制能力一般
主产品以文字交互为主,实时语音能力不是重点
它最强的地方
下面 7 个维度拿到 4 分以上,这是它真正值得优先考虑的依据。
- 写作表达4
依据:中文表达与结构化写作的公开反馈稳定,风格偏正式,适合公文与长文
- 长文理解4
依据:支持长文本与文件解析,部分版本提供超长上下文,摘要后段质量下降
- 逻辑推理4
依据:Qwen3 系列思考模式在开源模型推理基准上处于第一梯队
- 数理计算4
依据:数学与代码基准在同尺寸开源模型中领先,可输出推导步骤
- 编程开发4
依据:Qwen-Coder 系列在开源代码模型中排名靠前,API 价格低,适合批处理
- 图像生成4
依据:通义万相图像生成质量稳定,且权重开放可自部署
- 图像理解4
依据:Qwen-VL 系列在开源多模态理解基准上领先,文档与图表解析能力强
最适合这些场景
- 要自部署或微调的中文应用,代码、视觉、视频都想要
- 需要便宜 API 做批量任务的工程团队
- 中文长文与公文写作
明确的短板与不适用场景
- 联网研究 仅 2 分
- 实时交互 仅 2 分
它最强的地方
- 开源生态最完整:对话、代码、视觉、视频、多模态全都有可下载权重,能自己微调
- 中文基座扎实,公文、总结、结构化写作类任务质量稳定
- API 价格在国产里偏低,适合批量调用与自建应用
- 有完整的云端工具链(百炼),从模型到应用编排不用散装拼
它的短板
- 通义 app 的联网检索与引用质量一般,做严肃调研不如专业检索工具
- 主产品的代理和多步任务能力一般,需要自己搭工作流
- 不同版本(开源 / 商业 / 各尺寸)能力差异大,官方文档分散,选择成本高
- 不直接交付格式完整的办公文件,产出仍以文本为主
别用它做
- 需要逐条引用、强调来源可信度的正式调研
- 要求开箱即用的深度代理编排,不想自己搭工作流的场景
- 只想要一个轻量聊天助手的用户:能力过剩且配置偏复杂
价格与额度
| 计费模式 | 免费增值 |
|---|---|
| 免费额度 | 通义 app 基础对话免费,新用户 API 常有免费额度 |
| 付费起步价 | 约 ¥0.8/百万 token 起(按模型不同) |
| 备注 | 价格随模型档位差异大,开源权重可自行部署以完全免除 API 费用 |
| 是否有 API | 有 |
| 支持平台 | 网页、iOS、Android、Windows、macOS、API、插件、命令行 |
价格随时可能调整,本页数据更新于 2026 年 9 月 15 日,请以官方页面为准。
上手三步
- 1注册与准备用 通义 app 基础对话免费,新用户 API 常有免费额度 就能开始,不需要先付费。注册时建议绑定手机号,登录更稳定。
- 2第一次别只发「你好」,直接给一个真实任务把下面的提示词模板复制过去,先跑一个你自己今天就要用的任务。第一次就用真实素材,比用「帮我写首诗」更能判断它合不合手。
- 3最可能踩的坑:通义 app 的联网检索与引用质量一般,做严肃调研不如专业检索工具遇到不对的输出,先补背景和约束,而不是只说「不对,重写」。详见坏提示词对照表。
用它可以直接复制的提示词
模板来自站内教程与案例库,替换变量即可使用。
周报 / 工作汇报:从散乱记录到可直接提交
把一周的零散工作记录整理成结构化周报
你是一位有十年经验的团队负责人,帮我把下面这份"一周流水账"整理成一份可以直接发给主管的周报。
要求:
1. 结构固定为四段:【本周完成】(按重要性排序,最多 5 条,每条一句话讲清"做了什么 + 带来什么结果")【进行中】(写明卡点和需要谁配合)【下周计划】(不超过 3 条)【风险提示】(没有就写"无")
2. 不要出现"积极推进""持续优化"这类空话,每条都要有具体动作或数字
3. 语气克制、不自我评价式夸张,不使用表情符号
4. 全文控制在 400 字以内
5. 如果原始记录里缺少某段需要的信息,用【待补充:xxx】标出来,不要替我编
我的岗位:{{role}}
本周原始记录:
{{raw_notes}}
写完之后,另外给我 3 条"主管可能会追问的问题",以及每个问题我应该提前准备的材料。还有 2 个变量未填写,未填写的部分会原样保留 {{变量名}}
使用提示:国产模型(豆包、DeepSeek、Kimi)把原始记录贴全一些效果更好;海外模型对"待补充"这类约束执行得更严格,不会自行编数字。
长文档摘要:几百页 PDF 也能读出可用的结论
读一份很长的 PDF / 报告 / 合同,输出分层摘要与风险点
请阅读我上传的文档,输出一份"可执行摘要",不要复述原文。
结构要求:
1. 【一句话结论】:这份文档到底在讲什么、要求我做什么
2. 【关键数据】:最多 8 条,每条必须带原文出处(写明在第几页 / 第几条)
3. 【对我有影响的部分】:只写会改变我决策或行动的段落,并说明为什么
4. 【风险与不确定性】:文档里没写清楚、有歧义或自相矛盾的地方,逐条列出
5. 【我看漏了什么】:站在第一次接触这个主题的人角度,指出还需要补充哪些信息
约束:
- 每一条结论都必须能在原文里找到依据,找不到就标注【原文未见依据】
- 不要用"本文主要介绍了"这类空话开头
- 如果文档太长无法一次读完,请分段处理并告诉我分段方式
文档标题:{{doc_title}}
我的关注点:{{focus}}
文档内容:{{doc_content}}还有 3 个变量未填写,未填写的部分会原样保留 {{变量名}}
使用提示:Kimi 与 NotebookLM 对超长文档的切分处理更稳;Claude / Gemini 在"必须给出页码依据"上表现更好。上传文件优先于粘贴全文。
PPT 大纲:从一句话需求到可讲述的结构
把一个主题变成能讲 20 分钟的 PPT 大纲
帮我把下面这个主题做成一份可以直接讲 {{duration}} 分钟的 PPT 大纲。
我的主题:{{topic}}
听众:{{audience}}
听完我希望他们做的决定 / 记住的结论:{{goal}}
输出要求:
1. 先给一份"一句话主线",说清楚这份 PPT 的论证链条是什么
2. 再给每一页的清单,格式为:【页码】标题 / 这一页要传达的唯一信息 / 建议用什么图表或版式 / 讲这一页要花多久
3. 页数控制在 {{page_count}} 页左右,其中"结论页"必须放在最后
4. 明确标出哪些页可以删(我时间不够时先砍哪几页)
5. 最后给"讲述时的三个转折点",即听众最容易走神的位置
不要输出具体文案,只要大纲和结构。还有 5 个变量未填写,未填写的部分会原样保留 {{变量名}}
使用提示:Gamma / 讯飞智文这类工具能把大纲直接转成成品文件;纯对话模型只给大纲,需要你再喂给 Gamma 完成排版。
替代品对比入口
没有哪个工具全场景通吃。选型前建议至少对比 2-4 个。
一次对比全部替代品评分怎么来的
依据覆盖 14/14本站不做自建评测(无法在本地复现各家闭源模型),因此这些分数来自三部分交叉整理:官方公开资料(模型卡 / 产品文档 / 定价页 / 发布说明)、产品实际能力边界、以及社区公开反馈中反复出现的一致倾向。 通义千问的分数依据官方模型家族说明与开源权重可验证的部分(可本地部署这一点对学校场景影响很大)。闭源商用版与开源版能力差异明显,页面给出的是两者之间的中位判断,需按你的实际接入方式上下浮动。
展开 14 个维度的逐条依据
- 写作表达
- 4 / 5
- 中文表达与结构化写作的公开反馈稳定,风格偏正式,适合公文与长文
- 长文理解
- 4 / 5
- 支持长文本与文件解析,部分版本提供超长上下文,摘要后段质量下降
- 逻辑推理
- 4 / 5
- Qwen3 系列思考模式在开源模型推理基准上处于第一梯队
- 数理计算
- 4 / 5
- 数学与代码基准在同尺寸开源模型中领先,可输出推导步骤
- 编程开发
- 4 / 5
- Qwen-Coder 系列在开源代码模型中排名靠前,API 价格低,适合批处理
- 联网研究
- 2 / 5
- 通义 app 联网搜索覆盖一般,学术检索与引用质量不如专业检索工具
- 任务自动化
- 3 / 5
- 有智能体应用与百炼平台工具编排,开箱即用的代理体验一般
- 数据分析
- 3 / 5
- 可处理表格与生成 SQL,配合百炼工作流能做简单分析
- 办公产出
- 3 / 5
- 通义可生成文档与表格内容,格式完整的 PPT / Word 仍需外部工具
- 图像生成
- 4 / 5
- 通义万相图像生成质量稳定,且权重开放可自部署
- 图像理解
- 4 / 5
- Qwen-VL 系列在开源多模态理解基准上领先,文档与图表解析能力强
- 视频生成
- 3 / 5
- 通义万相提供视频生成能力,效果可用但可控性一般
- 语音音乐
- 3 / 5
- 通义听悟的语音转写能力强,语音合成与音色定制能力一般
- 实时交互
- 2 / 5
- 主产品以文字交互为主,实时语音能力不是重点
本页数据复核于 2026 年 9 月 15 日。如果你认为某条依据不成立或有更新, 请在 勘误入口 提交勘误 —— 依据被推翻比分数算错更需要纠正。
数据来源与更新时间
本页数据更新于 2026 年 9 月 15 日。如果你发现某条信息已经过时,请在 /about#errata 提交勘误。
- 中文能力强
- 开源模型
- 可本地部署
- 生态完整
- 国内直连
- API 便宜
难度分级参考:入门 / 进阶 / 深入(本站教程体系用)。本页所有评分维度统一口径, 与 评分方法 一致。 相关概念可从 知识库 入手。