阿里巴巴旗下 Qwen 团队于 2025 年 10 月 21 日，对其 AI 研究工具 “Qwen Deep Research” 进行了重大更新。该工具作为网页版 Qwen Chat（ChatGPT 的竞品）中的可选功能模块，此次升级打破了传统研究工具 “仅能输出文本报告” 的局限 —— 用户只需点击 1-2 次，就能将完整的研究报告自动转化为交互式网页与多角色播客，实现 “文本 – 视觉 – 听觉” 多格式内容的同步生成。
此次更新的核心能力，基于 Qwen3-Coder（代码生成）、Qwen-Image（图像生成）、Qwen3-TTS（语音合成）三款开源模型构建，但从研究执行、格式转换，到网页部署、音频托管的端到端流程，均由 Qwen 团队统一管理。这意味着用户无需自行配置底层基础设施，就能直接享受一体化工作流；同时，开发者也可依托这些开源模型，在私有或商业系统中复现类似功能，兼顾了普通用户的便捷性与专业开发者的灵活性。
Qwen Deep Research 升级的核心逻辑，在于 “以研究报告为中枢，自动衍生多模态内容”，整个过程可分为三个关键阶段，每个阶段都围绕 “简化操作、提升效率” 展开。在研究生成阶段，用户首先在 Qwen Chat 界面提出研究需求，系统会先通过澄清问题明确研究范围，比如用户提出 “分析 2023-2025 年美国 SaaS 市场规模及增速”，系统会进一步确认是否需要包含细分领域数据、是否需对比不同机构的统计结果等，确保研究方向精准。随后，系统会自动从公开网页、行业报告、官方统计平台等权威来源抓取数据，并对抓取到的信息进行校验与分析 —— 例如在一次演示案例中，系统发现不同来源对美国 SaaS 市场规模的估算存在$2060亿与$2530 亿的差异，便立刻对比两者的统计口径，发现前者未包含企业级 SaaS 子品类，同时补充了 2020-2023 年 19.8% 的复合年增长率（CAGR），为用户提供带有完整上下文的结论。研究完成后，用户不仅能获取结构化的文本回复，还能下载包含引用标注与数据来源说明的 PDF 报告，确保研究结果的可信度与可追溯性。
进入格式转换阶段，用户只需点击 PDF 报告下方的 “预览” 图标（呈眼球形状），在右侧弹出的预览面板中找到 “Create” 按钮，即可选择两种转换方向。第一种是 “Web Dev（网页生成）”，由 Qwen3-Coder 负责搭建网页结构，采用 React、Tailwind CSS 等主流技术栈，确保网页的兼容性与美观度；同时，Qwen-Image 会自动生成适配研究主题的内嵌图表，比如市场规模对比图、增速趋势图、细分领域占比图等，让原本纯文本的研究内容更具可读性。生成的网页支持在线预览，还能切换白天 / 黑夜模式，且由 Qwen 团队提供免费托管服务，用户可直接获取公开访问链接，非常适合用于公开演讲、教学展示或内容平台发布。在实际测试中，有用户基于 “历史威权政权共性”“UFO 目击事件分析” 的研究报告生成网页，结果显示网页不仅完整保留了文本的逻辑结构，还新增了报告中未包含的信息可视化元素，比如用时间轴展示威权政权的发展历程、用地图标注 UFO 目击事件的分布情况，大幅提升了内容的传播效果。
第二种转换方向是 “Podcast（播客生成）”，依托 Qwen3-TTS 的多角色语音合成能力，生成带有对话感的音频内容。与简单的文本朗读不同，这种播客采用 “主持人 + 嘉宾” 的双角色互动模式，围绕研究报告的核心内容展开讨论 —— 例如在分析 SaaS 市场的播客中，主持人会提出 “为什么不同机构对市场规模的估算差异这么大？”，嘉宾则会结合之前校验出的统计口径差异进行解答，让音频内容更具趣味性与互动性。用户可从 17 种主持人音色、7 种嘉宾音色中选择，部分音色还支持四川话、粤语等方言，满足不同场景的需求。播客生成后，用户可在线收听或下载到本地，但目前暂不支持生成公开分享链接，更适合个人利用碎片时间学习，或内部团队同步研究成果。
在优化迭代阶段，无论是生成的网页还是播客，都支持基于原始研究报告进行快速修改。比如用户发现网页中的某张图表数据有误，只需在 Qwen Chat 中补充 “修正 XX 图表的 2024 年数据为 XX” 的指令，系统就会自动更新网页内容，无需用户手动修改代码；若想调整播客的讨论重点，也可通过追加提示词（如 “增加对 SaaS 市场中垂直领域增速的讨论”）重新生成音频，无需从头启动整个研究流程，极大降低了二次创作的成本。
此次升级的多模态转换能力，离不开 Qwen 系列模型的深度协同，各模型在其中扮演着不同的关键角色。Qwen3-Coder 不仅能生成专业级的前端代码，还支持 256K Token 的大上下文，通过 Yarn 技术可进一步扩展至 1M Token，能够处理超长研究报告的网页生成需求，甚至能实现复杂的动态效果，比如之前测试中提到的骰子滚动动画、模式切换交互等。Qwen-Image 则擅长复杂文本渲染与场景化图像生成，无论是多行中文、结构化表格，还是需要结合研究主题的场景图，都能精准生成，且生成的图表风格统一，与网页主题高度适配，避免出现视觉割裂感。Qwen3-TTS 提供 17 种基础音色，支持中英双语及上海话、闽南语等多地方言，音频采样率达 24kHz，虽然在音色的自然度上略逊于部分专业播客工具，但对话的流畅度与逻辑连贯性完全满足需求，能够清晰传递研究报告的核心信息。此外，Qwen 团队还同步升级了视觉语言模型 Qwen3-VL，新增 32B 参数版本，性能超越上一代的 72B 版本，不仅能精准识别复杂的文档布局，还突破了 “医生手写体识别” 这一行业难点，为后续处理医疗领域的研究报告（如药品临床试验数据、病历分析报告）奠定了基础。
从行业对比来看，Qwen Deep Research 与 Google NotebookLM 虽同属 “AI 辅助研究工具”，但核心逻辑与目标场景存在显著差异，形成了互补而非直接竞争的关系。Google NotebookLM 更侧重于 “对已有资料的深度挖掘与高效利用”，用户需要自行上传本地文档或指定网页链接，工具则负责对这些资料进行整理、提炼关键信息、回答用户基于资料的提问，适合已经拥有原始资料、需要快速梳理核心观点的企业员工、学生或研究人员。而 Qwen Deep Research 则更适合 “缺乏初始资料，需要从零构建研究并快速传播” 的场景，比如内容创作者需要撰写行业分析文章、教师需要准备课程讲义、独立分析师需要发布研究成果等，其核心优势在于 “从研究生成到多格式输出” 的全链路简化，帮助用户节省大量时间与精力。
不过，从实测体验来看，升级后的 Qwen Deep Research 仍存在部分待优化的地方。首先，播客生成前无法预览音色，用户只能生成后才能判断音色是否符合预期，若不满意则需重新生成，增加了操作步骤；其次，网页部署虽免费，但未提供自定义域名功能，用户只能使用 Qwen 团队分配的默认域名，不利于品牌传播；同时，网页也缺乏高级编辑功能，比如添加表单、评论区、互动按钮等，限制了网页的互动性。此外，研究深度仍受限于公开数据，对于涉密领域、小众行业或需要内部数据支持的研究，工具的覆盖能力不足，无法满足企业级用户的深度需求。
尽管存在这些局限，Qwen Deep Research 的潜力已初步显现。对内容创作者而言，可快速将行业研究转化为 “图文网页 + 音频解读” 的组合内容，同时分发到多个平台，降低跨平台运营的成本；对教育领域的教师来说，能基于课程知识点生成 “研究报告 + 教学网页 + 讲解播客”，丰富教学形式，提升学生的学习兴趣；对企业市场团队而言，可将竞品分析报告、行业趋势研究一键转化为内部共享网页，让团队成员快速掌握核心信息，提升协作效率。未来，若 Qwen 团队能加入 “自定义品牌模板”（如支持企业 VI 风格的网页设计）、“多语言自动翻译”（如网页与播客同步生成英文、日文版本）、“内部数据接入”（如支持上传企业私有数据进行研究）等功能，工具的应用场景将进一步扩大，有望成为多模态研究内容生产的核心工具。
目前，Qwen Deep Research 已在 Qwen Chat 正式上线，用户可通过官方链接直接访问。关于 Qwen3-Max 模型及深度研究功能的具体定价，Qwen 团队暂未公布，但结合行业惯例推测，大概率会采用 “基础功能免费 + 高级托管（如自定义网页域名、大容量存储）付费” 的模式，兼顾普通用户的基础需求与企业用户的进阶需求。
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