阿里AI高考志愿免费专家测评

又一个高考季正式落下帷幕，随之而来的是另一场信息博弈的关键决策时刻：志愿填报。1290万考生及其家庭，即将面对数据海量、规则复杂的填报流程。今天，千问正式发布全新高考AI产品——千问高考志愿填报专家，精准切入这一高频刚需场景。

该产品定位为国内首款全周期高考志愿填报Agent，核心能力集中体现在三大模块：“志愿报告”、“志愿日历”和“志愿问答”。值得关注的是，该服务面向全国考生免费开放。

高考志愿填报的痛点极为清晰：信息过载、门槛过高、决策链条过长。正因如此，这一领域始终是AI厂商的必争之地。千问此次推出的Agent并非临时起意，其背后是该团队在高考志愿领域长达8年的持续深耕。

这款AI专家的核心能力可归纳为八个字：主动规划、记忆持久、任务拆解、全程陪伴。它会根据考生的分数、选科组合、兴趣倾向、家庭经济条件以及所在省份的时间节点，自动生成一份从考试结束到最终提交的全周期路线图，引导考生逐步完成估分、院校探索、专业筛选、方案制定与正式提交的完整流程。

支撑这一切的，是一个专门为高考志愿场景自研的大模型。千问团队将夸克8年来积累的22亿条高质量高考数据纳入预训练。更关键的是在后训练阶段，他们引入了300多位人类志愿填报专家的方法论，让模型习得专家的完整思考链条，并通过近40万种提问模式的AI考生进行对抗训练与强化学习。

关于费用问题，千问产品负责人郑嗣寿引用了团队内部的一句话：志愿填报服务不应当是稀缺资源，而应是一种基础公共服务。在后续沟通中，他明确表示此项服务将永久免费。同时，团队反复强调一条原则：AI志愿填报始终定位于辅助决策，不能替代人类做出最终判断。

志愿日历：量身定制填报计划，全周期主动规划

这个AI Agent会逐步引导考生走完全部流程，主动排好一份从考后到填报的完整时间表。它根据考生所在地区、个人兴趣、实际分数等信息，通过认知建立、成绩定位、方向探索、方案预选、成绩公布和正式填报六个步骤，实现全周期的智能辅导。

这就是“志愿日历”功能，郑嗣寿称其为“今年最具想象力的产品”。它解决的是一个非常具体、又极易被忽视的问题：考试结束后，绝大多数考生和家长对“志愿填报究竟需要准备什么”毫无头绪。考前所有精力都聚焦于高分冲刺，考后才发现连下手的方向都找不到。

千问的做法是将模糊的庞大任务拆解为一系列可执行的步骤。日历会根据考生所在省份的出分时间、填报截止节点、录取通知书发放日期，自动生成一份从考后第一天到志愿提交日的完整路线图。

这套主动规划串联起六个关键动作：首先帮助考生理解政策框架（如平行志愿、冲稳保结构）；在估分区间内利用冲稳保工具池浏览候选院校；引导进行职业测评以锁定方向；叠加专业强度、城市偏好等维度生成初步方案；出分当天提醒查分并按真实位次更新方案；最终在填报前逐一检查院校代码与排序。

志愿日历的另一核心能力是“个性化定制”。它并未按省份和时间一刀切地推送内容，而是根据每个考生的分数段、兴趣方向和个人困惑动态调整。一位600分对计算机感兴趣的学生，与一位550分对师范专业感兴趣的学生，日历中所需准备的功课内容完全不同。

更进一步的是，日历会持续捕捉考生与千问的交互对话，据此调整后续安排。例如，若考生表达过对考研率的关注，后续推送将按考研率排序；若考生对学费敏感，后续会加入院校生活成本分析。郑嗣寿总结道：“这种主动规划的能力，过去只有人类规划师才能实现，而今天千问可以同时服务数百万人、上千万人。这就是AI在这个时代真正的价值——我们并非要取代人类专家的判断力，而是要将专家的主动规划能力规模化。”

志愿报告全新升级，随时修改、主动检查

志愿报告是千问去年首创的功能，今年进行了三大升级。

第一，内容质量实现了系统性提升。千问不仅考虑眼前能上的好学校，更着眼于未来几年的发展路径——考研难度、考公适配度、就业趋势、基础水平、未来发展前景等。郑嗣寿引用了一个真实案例：“湖南物化生595分，最近研究志愿有点迷茫。想学点与AI、计算机相关的方向，或者学校重点培养、就业较好的王牌专业。家庭条件一般，学费不宜过高。地域上优先考虑湖南，小学在江苏就读，回江苏也可接受。另外有国家专项资格，省内专项志愿也可一并考虑。”

面对这种复杂的条件约束，Agent从多个维度综合考量后给出了精准推荐，例如湖南科技大学知识产权专业（计算机双学位+国家专项）、湘潭大学人工智能创新创业基地班等选项。

第二，支持动态调整。过去的报告像一份一次性推荐清单，今年则更像反复校准后的完整填报方案。考生和家长边看报告边记录新想法，Agent会在原方案基础上定向调整，无需推倒重来。

第三，主动提出建议。过去的报告仅被动呈现结果，今年升级后，千问会自行扫描方案中可能存在的风险或盲区，不等用户发现问题就已做出修改。现场展示的一个案例中，AI在查看报告后提醒考生：“选科和特长更匹配科技金融或AI方向，建议同步关注。”

志愿问答：7×24小时在线的专家级规划师

做好高考志愿问答并非易事。考生的问题往往表述模糊，甚至自己都难以清晰表达需求，常常在对话过程中才逐渐明确。此外，问答准确性要求极高，没有容错空间，还需结合考生完整画像作答。千问运用五项能力来处理这些问题。

第一，记忆持久。Agent会持续记忆用户提供的所有信息——分数、选科、偏好、此前的纠结点，无需每次重复。这也意味着第10次对话给出的建议将比第1次更精准，即“越用越好用”。

第二，回答准确。千问团队强制模型约束、控制幻觉，特定需求仅参考最新可靠信源，排除网络低质量信息干扰。同时，将8年积累的高考数据库深度嵌入问答链路，确保每个结果都有可溯源的出处。

第三，方法得当。遇到需换算或判断的问题时，Agent会自动调用专业知识处理，例如利用线差法将模考分数等效转化为高考分，再进行院校匹配。

第四，工具融合。高考场景下大量结构化数据难以用几句话说清。千问在问答中会将数据库转化为可视化卡片，考生既能阅读自然语言的解释，也能直接查看比对表格。

第五，智能追问。当考生提出较为宽泛的问题时，Agent会先进行反问，通过两到三轮引导式追问（如“你说的好是指排名高、就业好，还是离家近？”“分数大概在哪个段位？”），精准锁定考生的真实需求。

这五项能力叠加在一起，本质上模拟的是一个拥有8年高考志愿填报经验、服务过上亿考生、同时掌握全国近乎所有数据的规划师——而且这个规划师不休息，7×24小时在线，有耐心，不烦躁。

AI考生近40万种提问方式，训练出千问高考志愿大模型

上述产品能力，建立在一个专门为高考志愿场景训练的大模型之上。

千问AI算法负责人蒋冠军在发布会上拆解了技术路线。数据层面，团队补齐了全国约3000所院校、2000多个专业的全部基础信息，打通了分数、位次和报考要求的精准对应关系。同时引入了国家重大规划中的行业人才缺口数据和企业公开用人信息，反向映射到专业推荐中，关键字段的覆盖率和准确率达到95%以上。

后训练阶段，团队每年聘请数百位高考志愿填报专家，标注模型的执行过程和结果正确性，让模型逐步习得专家的思考方式。同时设置了“AI考生对抗训练”——AI考生模拟近40万种提问模式，覆盖文字、图片上传、文档分析等不同内容载体，模型答对加分、答错扣分，采用7个奖励函数进行强化学习。

记忆方面，用户的对话历史跨度可能较长，从考后估分到最终提交横跨近20天，中间还会穿插非高考话题。模型需能分辨“本人还是家长在使用”以及“哪些偏好已经改变”等问题。目前千问的记忆模块评估数据达到了98%以上的准确率。

工程侧也有一个容易被忽略的细节：去年20%的访问来自老旧机型和低带宽网络。团队专门进行了低端机型稳定性测试和优化，确保无论使用何种手机、在何种网络环境下，都能稳定使用。

结语：把专家能力规模化，免费服务守住的流量入口

发布环节有一个令人深思的数字：全国仅有不到5%的家庭能够负担线下志愿规划师的费用。而一位规划师一个报考季最多只能服务30到50名考生。剩下95%的考生依靠什么呢？

千问的解题思路是：将8年积累的数据、300名专家的方法论、1.6亿用户的行为模式全部送入大模型，通过Agent免费为千万级用户提供志愿填报服务。对于1290万考生背后的家庭而言，全周期规划加上免费的志愿填报辅助模式，可能比任何模型参数都更具价值。然而，必须始终牢记：无论多么先进的AI志愿填报产品，其定位都只能是辅助决策，最终的判断仍需考生和家长根据自身情况自行做出。

这种免费策略的本质，依然是流量入口的争夺。高考志愿填报代表着每年千万级的流量，而免费服务的背后连接着教育规划、职业咨询、金融产品等一系列商业链条。此次千问高考志愿填报Agent的发布，是阿里守住志愿填报流量入口的又一关键举措。