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”、“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。

　　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的构建和B端场景的率先落地。

　　此前有业内人士告诉，“整个C端还是缺少一些[*]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。”夸克负责人张帆在接受采访时表示。

　　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。”

　　“垂直模型要在细分领域进一步扎根，引入深度能力已成为业内共识。”张帆这样告诉。

　　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，深度可以让模型的回答更精准、更理想。

　　此次，“深度”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”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。

　　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，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。

　　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，当前智能体应用在消费级场景处于牵引技术普惠化阶段。