财联社 6 月 15 日讯 （记者 付静）财联社记者最新从阿里智能信息事业群方面获悉，夸克发布国内首个为志愿填报场景开发的高考志愿大模型，并同步上线 「深度搜索」、「志愿报告」、「智能选志愿」 三大核心功能。据悉，该模型蒸馏了数百名人类志愿专家经验，模拟专家思考、推理、决策过程。
此次夸克 「志愿报告」 以 Agent 方式运行，基于 「任务规划—执行—检查—反思」 的链式推理流程，输出涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容的完整报告，目前已开放试用。据悉，这也是首个可生成完整志愿报告的 Agent。
据财联社记者观察，夸克上述产品的发布亦反映出了当前 AI 应用发展的趋势，即随着 AI 基座模型走向成熟，AI 智能体产业开始呈现爆发增长，2025 年更被业内称为智能体元年。从具体应用场景看，目前已在 B 端多场景率先落地的智能体也加速在 C 端应用。同时，不少厂商开始注重将深度搜索和深度研究能力引入 AI 产品。
基座模型走向成熟 智能体 ToC 加速
财联社记者获悉，智能体已受众多厂商积极加码布局，但主要集中于智能体平台 （如火山引擎 「扣子」、腾讯云智能体开发平台） 的构建和 B 端场景 （如金融、制造业等） 的率先落地。
此前有业内人士告诉财联社记者，「整个 C 端还是缺少一些杀手级 AI 智能体。」 而前述产品或将使 C 端对智能体的感知有所提升。
「我们看到其实用户 （对 AI 产品） 的很多需求和预期已经有所变化。在智能体方面，我们过去在健康医疗、写作创作等方向上做了很多工作，主要聚焦在智能体本身的应用构建以及产品化的设计上。」 夸克搜索负责人张帆在接受财联社记者采访时表示。
夸克产品经理郏海峰进一步介绍，今年产品决定引入智能体，亦与行业内基座模型整体走向了成熟有关。「我们去年有类似的想法，调研实践过，效果没有达到预期。」
据悉，此次模型以通义千问为底座。早在今年 4 月 29 日，阿里巴巴通义千问发布新版 Qwen3 系列模型。通义千问当时称，Qwen3 模型推理能力大幅提升，在数学、代码和逻辑推理等评测中，达到同规模业界 SOTA（注：指 state of the art，目前最佳） 水平。
但值得注意的是，各头部厂商在大模型方面 「争相」 更新迭代。仅在本周，前有 11 日豆包大模型 1.6 发布，火山引擎称，在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上，豆包 1.6-thinking 的表现已跻身全球前列；后有腾讯混元大模型在 14 日深夜宣布迎来最新升级。
正如此前昆仑万维 （300418.SZ） 方面在接受媒体采访时表示：「从去年开始，我们就感受到，大模型 SOTA 的技术红利变得越来越短暂，可能 OpneAI 推出一个新的模型，几天之内其他厂商就能跟上。」
值得一提的是，针对模型幻觉率问题，夸克方面称，「我们打造的知识库覆盖了全国 2900 多所高校、近 1600 个本科专业，确保数据内容的正确性。结合知识库的可证性反馈，我们训练大模型在复杂推理任务 （如专业知识推理、命题推理、关系判断、异常检查、问题规划） 中学会生成中间可验证结构，从而显著降低幻觉率。此外在深度搜索上，我们从事实校验、表格数值校验到数值校验三个层级进行数值准确性保障，进一步提升了准确性。」
引入深度搜索成共识 算力端迎变化
「垂直模型要在细分领域进一步扎根，引入深度搜索能力已成为业内共识。」 张帆这样告诉财联社记者。
她表示，不论是模型本身的参数和智能上限，还是反思和校正过程，深度搜索可以让模型的回答更精准、更理想。
此次，「深度搜索」 和 「深度研究」 是夸克上述大模型的核心功能，当用户输入复杂查询时便会触发。
同时财联社记者了解到，夸克曾于今年 5 月上线 「深度研究」，该功能基于通义千问大模型，能够围绕学术课题、行业分析等开放式议题，完成资料收集、数据分析、观点提炼到报告生成的全流程研究，填补国内 AI 产品在 Deep Research 领域的空白。
据了解，「深度搜索」 采用 「先思考，再检索」 方式，通过检索和匹配优质信息源，精读核心信息，根据情况调用不同 Agent，使搜索结果的内容更深入全面，适用于日常生活、旅游规划、医疗健康、学习教育等多领域。
近期业内部分厂商亦开始强调对深度搜索和深度研究能力的引入。如：上个月昆仑万维发布的 「天工超级智能体」 集成了 Deep Research 技术，据称将实现 10 倍搜索效率；豆包最新的 1.6 系列模型亦支持 Deep Research，可实现 5-30 分钟内完成原本需多名专业人士花费数小时或几天写成的调研报告。
财联社记者注意到，此次夸克发布的 Agent 亦是国内唯一可生成完整报告的智能体。
值得注意的是，产品引入深度搜索和深度研究能力，也将为算力端带来变化。
据郏海峰介绍，生成报告通常需耗时 5-10 分钟，需要巨大的算力支持，为此夸克今年将算力投入扩大了 100 倍。
针对智能体带来的算力攀升，近期火山引擎智能算法负责人吴迪亦对外进行过介绍：「随着大量智能体加速进入现实世界，强化学习愈加重要。在过去的几个月，我们看到强化学习的算力消耗正在快速攀升。我们也做一个大胆的预测，强化学习带来的算力和资金消耗，有可能在 2027 年附近，逼近整个行业在预训练上的投入。」
「根据院校、专业、地域偏好，匹配上千个院校和专业，然后根据用户整体的想法继续生成完整的报告，涉及到大量思考、反思和执行环节，消耗大量的算力。内部统计过，一份报告相当于发起了上万次的搜索，而一些用户每天可能会生成好几份报告。」 郏海峰进一步告诉记者。
不过夸克方面仍然称将坚持免费提供服务。张帆也在采访中明确称，不考虑做商业化尝试。
此前，IDC 方面亦告诉财联社记者，当前智能体应用在消费级场景处于牵引技术普惠化阶段。
