千问训了一个高考志愿填报的模型和agent

阿里旗下千问今天开了一个发布会，上线高考志愿填报Agent，面向全国考生免费开放。千问事业部产品负责人郑嗣寿称，这是国内首个覆盖志愿填报全周期的AI Agent。

1、每年1000多万考生，能得到专业填报帮助的不到5%。

郑嗣寿：聘请专业志愿填报师的家庭占比不到5%。超过950万考生和他们的家庭，靠自己完成填报。而志愿填报涉及院校、专业、地域、就业等十个核心维度，理论组合空间上亿种。对大多数家庭来说，信息差就是机会差。

2、千问的方案是一个免费的全周期Agent，考生提供选科和估分等基础信息后即可使用。

3、"志愿日历"把填报过程拆成了一条有节奏的任务流。

从基础认知开始，到成绩定位，到自我探索（兴趣、性格、能力方向），再到院校和专业的深度了解，最后形成方案。每一步是日历上的一个任务，考生跟着走就行，不用一开始就面对"到底填哪所学校"这个终极问题。这是整个产品里最有区分度的设计。

4、个性化不只看分数和选科。

Agent在对话中会持续抓取考生的兴趣方向、院校目标、城市偏好、MBTI、性格特点甚至特长。郑嗣寿举的例子：两名分数、选科、省份完全一样的考生，因为需求和偏好不同，生成的高考日历完全不同。

5、志愿报告是一份15到40页的PDF，覆盖几十种志愿组合，可以直接写入填报系统。去年（2025年）阿里首创了"AI志愿报告"这个产品形态，领取量将近1300万份。

6、今年在这个基础上做了三项升级。

内容更细了。Agent能识别"乐于打交道""不想离家太远"这类软性偏好，把它们反映到志愿推荐里。报告还新增了就业前景、考公考编、升学深造、AI时代发展趋势等多个维度的数据和建议。

报告可以边读边改了。考生读到某一页说"这个学校我不太想去""再加几个金融学专业推荐"，报告实时调整。

Agent会主动提醒方案里的问题。比如识别到推荐的志愿表里"专业方向太发散"，会建议考生聚焦方向，别浪费志愿位。

7、问答能力走的路线是"克制"。千问在高考问答场景里，不像其他AI助手什么都答，而是调用位次法定位等人类专家经验和各类高考工具来回应，更严谨。

8、这些能力的技术底座是一个专门训练的千问高考志愿大模型。

蒋冠军解释了为什么不能直接用通用大模型：高考志愿决策涉及十个核心维度，组合空间上亿种。通用大模型有两个短板，一个是容易出事实错误，一个是缺少真实填报中"冲稳保怎么平衡"的专家经验。

训练方法是从大量资深志愿规划师那里提取专家思考路径，转成多轮对话和推理链训练数据，通过强化学习和监督微调，让模型形成"规划、执行、反思"的推理流程。

9、压测用了40万种虚拟考生。

千问构建了覆盖约40万种组合空间的"AI考生"体系，反复测试模型在各种志愿填报场景下的表现。相当于上线前，模型先模拟接待了40万个不同背景、不同偏好的考生。

10、Agent的调度体系有两个关键设计：记忆引擎和39个工具。

模型做完逻辑规划后，会调用搜索引擎、就业信息库、志愿匹配算法等39个Skills和专业工具。拿到工具返回的客观结果后，模型会再做一轮核验。记忆引擎负责沉淀每个考生的档案信息，同时隔离不同考生的数据。

11、数据库覆盖全国近3000所高校、超过2000个专业。除了常规结构化数据，还融合了转专业政策、在校生评价、食堂质量这类非结构化信息。

12、工程团队专门为老旧机型和弱网环境做了优化，指向的是乡村地区考生和父母群体的使用场景。千问还将继续推"暖芒公益"计划，为县域及偏远地区考生提供志愿填报指导。 http://t.cn/A6mPR0dS