4月7号，阿里云没有预兆地宣布自研类 ChatGPT 产品开启企业邀测，模型名为「通义千问」。邀测消息刚放出，就引起了行业的强烈关注。
在昨日进行的2023阿里云峰会上，阿里云智能首席技术官周靖人正式发布了“通义千问”大模型，并对功能进行了简要介绍。
会上CEO张勇表示，阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造。面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次。
在阿里的愿景中，“通义千问”并不只有一个与 ChatGPT 对标的 AI 聊天工具，而是一套完整的大模型体系。
那么当下“通义千问”有何亮点？会上还有哪些重要信息，下面一起来看。
01 率先接入“通义千问”的钉钉、天猫精灵有什么新功能？
目前，“通义千问”将为广大客户带来文案创作、对话聊天、知识问答、逻辑推理、代码编写、文本摘要以及图像视频理解服务，并通过API插件实现AI能力的泛化。
张勇也在会上表示，钉钉、天猫精灵将率先接入“通义千问”进行测试。与此同时，天猫精灵和钉钉都在官方公众号上官宣，并进行了Demo的演示。
天猫精灵接入通义千问后，将变得更拟人更聪明，知识、情感、个性、记忆能力大幅跃升。它支持自由对话，可以随时打断、切换话题，能根据用户需求和场景随时生成内容。
比如，用户可以在跑步时要求天猫精灵“合成1小时歌单，50%穿插摇滚风格的歌曲”，也可以和天猫精灵聊文化谈人生。新天猫精灵不仅能回答小朋友的各种刁钻问题，还可以一起创作“宇宙大爆炸”的新故事。
钉钉接入通义千问后，可实现近10项AI功能，包括创作诗歌小说、撰写邮件、生成营销策划方案、生成会议记录并自动总结会议纪要、生成待办事项等。
例如，当用户被拉入一个新群聊，钉钉可基于群内此前的聊天内容，自动生成聊天摘要，帮助用户快速了解上下文，再也不用手动爬楼。
在钉钉文档里，用户可以通过输入需求，让钉钉进行内容创作。
除了生成文案内容，还能根据用户的指令生成创意图片。
更神奇的是，用户还可以通过拍照生成低代码业务应用，上传一张功能草图，不用写代码即可生成一款应用。应用开发的门槛被再一次降低。
据介绍，下一步，通义千问将陆续嵌入阿里电商、搜索、导航、文娱等场景。比如在网购场景，用户如果想开生日聚会，通义千问可以帮助生成生日活动方案和购物清单。
02 通义千问要做帮企业，打造专属GPT的通用平台
阿里云智能CTO周靖人表示，未来所有软件都值得接入大模型升级改造，我们将开放通义千问的能力，为每一家企业打造自己的专属GPT，欢迎所有人用阿里云开发自己的大模型。
阿里云将提供完备的算力和大模型基础设施，让包括创业公司在内的所有企业和机构更好地实现创新，让中国整体的AI能力有全方位的提升。
未来每一个企业在阿里云上既可以调用通义千问的全部能力，也可以结合企业自己的行业知识和应用场景，训练自己的企业大模型。
比如，每个企业都可以有自己的智能客服、智能导购、智能语音助手、文案助手、AI设计师、自动驾驶模型等。
发布会当天，阿里还宣布了一些已达成的合作：与 OPPO 安第斯智能云联合打造的 OPPO 大模型基础设施，基于通义千问完成大模型的持续学习、精调及前端提示工程，未来将建设服务于其海量终端用户的 AI 服务。
此外，吉利、智己、奇瑞、毫末智行、可口可乐、波司登、掌阅科技等多家企业表示将与阿里云在大模型相关场景展开技术合作探索。
03 互联网大厂纷纷下场，“通义千问”究竟什么水平？
自从2月份ChatGPT爆火之后，只要阿里、腾讯、百度、京东等国内大厂有相关的消息释出，都会在业内引发关注和热议。
3月16日，百度率先推出GPT产品“文心一言”；
3月30日，腾讯表示正在研发类ChatGPT聊天机器人；
4月8日，京东宣布将在今年发布“ChatJD”，定位为产业版本ChatGPT；
4月9日，360宣布人工智能产品矩阵“360智脑”将于4月16日落地搜索场景；
4月11日，阿里正式推出“通义千问”大模型；
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还有华为、科大讯飞、旷视等一众互联网大厂都在加速相关开发布局。
值得一提的是，除了互联网大厂前赴后继，还有如李开复、王小川、王慧文等科技圈大佬也都纷纷复出，携带巨资跑步入场。
不管是百度的文心一言还是阿里的通义千问，目前都还在邀测阶段，要想大规模公测尚需一定时间，距离真正的商业化落地或许还要更长时间。
那么对比来看，这次发布的“通义千问”究竟什么水平？结合网上不少对通义千问实际测评的文章，得出总体评价：超出预期，但还远远不够。
对比文心一言，通义千问只提供了文本生成功能，并没有强调语音、图片等多模态功能，但更从用户需要的场景出发，尤其在发布会上展示出更多即将实现落地应用的能力。例如办公领域、购物、出行等实际应用场景。
虽不能直接说比文心一言强，但至少是不逊于文心一言。本以为百度应该会远远甩开国内其他竞争对手，但目前来看，像阿里这样的强力竞争者确实不容小觑。
总体来看，文心一言和通义千问与GPT-4还是有明显差距，但目前都还处于内测阶段，生成式AI需要经历不断深度学习和打磨，加上众多大厂纷纷下场布局。不管如何，都让我们对未来的生活充满期待。
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