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在人工智能領(lǐng)域，模型的發(fā)布往往令人矚目，但真正能將模型能力轉(zhuǎn)化為實際業(yè)務(wù)價值才是關(guān)鍵。上周阿里連續(xù)發(fā)布了三個模型：通用語言理解模型、智能編程模型和推理與復雜判斷模型。本文直接將這些模型應用于真實的電商評論分析業(yè)務(wù)流程中，供大家參考。

上周模型圈挺熱鬧的，阿里三天連發(fā)三個模型。

一個通用語言理解（Qwen3-235B-A22B-2507）、一個智能編程（Qwen3-Coder）、一個偏推理與復雜判斷（Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507）。

我看到朋友圈有人在轉(zhuǎn)榜單，有人在喊“這是全球最強開源模型”，但我關(guān)心的就一件事：

這些模型能不能真正在一個業(yè)務(wù)流程里，被我拼進去。

我就用這些模型拿來試一下高頻的業(yè)務(wù)場景：“電商評論分析”。尤其是對于電商用戶的差評挖掘、問題溯源、產(chǎn)品迭代建議。

原本這塊流程很重，數(shù)據(jù)量大、反饋雜、要人看要人標、還容易看漏。

這次我試著把三個模型連著用了一遍，跑了個流程，發(fā)現(xiàn)能跑通了，而且效果還不錯，下面分享下思路和提示詞。

我選的是某類女裝產(chǎn)品在平臺上收到的一批長文本用戶反饋，主要集中在布料、顏色、版型、尺碼誤差等問題上。

Qwen3-235B-A22B-2507 模型，用來結(jié)構(gòu)化原始用戶評論數(shù)據(jù)。

我給了它一組用戶評論，要求它幫我提取出每條評論里的：主要觀點、情緒偏向、涉及的產(chǎn)品維度（如質(zhì)感、顏色、尺碼）、是否建議改進、是否涉及對比競品。

Qwen3-235B-A22B-2507 模型的能力是穩(wěn)，識別主語關(guān)系很準，偏好“規(guī)范表達”的任務(wù)。

原本人工打標要花 2 小時的評論，我用了 5 分鐘就拿到了結(jié)構(gòu)化表格，而且數(shù)據(jù)質(zhì)量完全可用（下面是給個思路，真實數(shù)據(jù)已脫敏）

Prompt 參考示例：

你是一個用戶反饋分析模型，請閱讀以下評論列表，將其結(jié)構(gòu)化為表格格式，字段包括：
– 用戶觀點
– 情緒（正向/中立/負向）
– 涉及維度（如顏色、面料、版型等）
– 是否建議改進（是/否）
– 是否有競品
對比評論如下：
1. 實物和圖片差太多，顏色偏黃，穿上也沒型。
2. 買過另外一家差不多的版型，反而那個更舒服。
3. 尺碼正，布料也還不錯，就是發(fā)貨太慢了點。…

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 模型，用來做歸因與建議生成。

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 模型的長處是能理解模糊場景下的因果鏈路。

比如“顏色偏黃”這類反饋，它能結(jié)合上下文給出“圖片光線不自然”“色卡描述模糊”這類歸因建議，甚至能提出“優(yōu)化攝影與圖像處理流程”這種落地建議。

Prompt 示例：

你是一個產(chǎn)品用戶體驗分析專家，請根據(jù)以下用戶反饋，輸出每一類問題的根因分析與優(yōu)化建議。反饋聚類如下：
– 顏色偏差：用戶表示實物比圖片偏黃，質(zhì)感不如預期
– 版型偏?。翰糠钟脩舯硎境叽a偏緊，尤其是肩部
– 材質(zhì)反饋：有用戶說“穿上有點悶”“質(zhì)地偏硬”
請按以下格式輸出：
問題類型：
問題歸因：
優(yōu)化建議：

Qwen3-Coder 模型，用來生成反饋 BI 面板或工具輔助腳本

Qwen3-Coder目前在代碼生成能力上可以媲美 Claude Sonnet ，是目前最強的開源代碼模型。

我嘗試讓模型寫了個基礎(chǔ)的 ECharts 腳本，用來把用戶反饋的情緒分布、關(guān)鍵詞詞頻、負面聚類按圖表方式輸出，用于周會展示。

同時也生成了一個“可批量導入點評內(nèi)容的預處理腳本和可視化工具”，格式轉(zhuǎn)換+清洗，這一步以前都得工程師幫忙做。

以上這三個模型的效果都可以在 https://chat.qwen.ai/ 快速體驗到，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 的啟用只需要選中 Qwen3-235B-A22B-2507 后，開啟深度思考即可。

整個流程下來，有幾個我自己的判斷：

很多人聊大模型，總想著能不能從 0 到 1 做個新功能，但做過業(yè)務(wù)的都知道，真正的價值往往藏在 1-N 的打磨和提效里。

比如評論分析這個場景，大多數(shù)電商平臺其實早就有情感分類、關(guān)鍵詞提取、主題聚合這些模塊了，但精度不高、效率堪憂、響應慢、還經(jīng)常漏掉“用戶真實在意的點”。

這次阿里三連發(fā)的模型組合，恰好能在已有工作流里插進去，把每一環(huán)做到更細、更準、更穩(wěn)：

• Qwen3-235B-A22B-2507 用來跑高并發(fā)的初篩任務(wù)，比如大批量評論歸類、觀點聚合、主訴提取，速度快、穩(wěn)定性高，效果直接拉升一檔；
• Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 能承接中高層分析任務(wù)，比如多輪用戶意圖還原、細粒度情緒偏好洞察，甚至能自動總結(jié)跨品類共性槽點，輔助產(chǎn)品迭代；
• Qwen3-Coder 則能把這些模型能力結(jié)構(gòu)化封裝成代碼塊，配合命令行工具和分析任務(wù)自動調(diào)度，真正實現(xiàn)一線運營“點一下就能出洞察”，而不是“寫一堆描述和代碼才能湊出個圖”。

你會發(fā)現(xiàn)，大模型不是替你做決定，而是幫你把原本雜亂、零碎的流程擰成一個“可復用、可監(jiān)控、能跑起來”的AI+業(yè)務(wù)的效率提升流程。

1-N 的提升，不是靠疊參數(shù)，而是靠“嵌入業(yè)務(wù)骨架”的能力。

如果放到更大的格局看，阿里三連發(fā)，不僅僅是開源發(fā)布了三個模型，更是發(fā)布了一種方法論：怎么讓開源大模型真正跑進產(chǎn)業(yè)體系里。

美國閉源模型強調(diào)閉環(huán)體驗，中國的開源生態(tài)則在卷結(jié)構(gòu)化、可控性和復用性。

而這一次，阿里是把“可用”這兩個字，寫在了每一行模型代碼里。

你不一定要用它們做大模型產(chǎn)品，但一定可以用它們做你業(yè)務(wù)里的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

這也許比什么“行業(yè)格局”更重要。

最強開源，不只是參數(shù)，更是落地能力。

這，才是實戰(zhàn)派真正關(guān)心的東西。