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如果你再拖延一下，或许就会错失利用人工智能完成合同审核和研究报告撰写的绝佳机会。阿里巴巴刚刚在官网首页推出了“深度思考”按钮，轻轻一按，模型便能将复杂问题分解成数十个步骤，连最具挑战性的数学竞赛题目也能轻松解决。
许多人仍然认为大型模型仅仅是聊天工具，直到他们目睹它如何将一道AIME25的题目拆解成逻辑链，像老师在黑板上逐步推理“因为…所以…”，这才意识到：AI竟然也能像优秀学生一样进行思考。
新推出的“深度思考”模式实际上为Qwen3-Max开启了强大功能：它能够将问题细分，调用多种工具，增加计算能力，最终呈现出一条清晰的推理路径。
在官方测试中，这一流程在HMMT和AIME等让研究生都感到棘手的题库中，竟然实现了100%的准确率——并非是随意猜测，而是每一步都可以追溯。
那么，为什么这件事会让普通人感到紧迫呢？
因为阿里巴巴同时推出了企业API。
换句话说，昨天还在实验室进行演示的技术，今天就能应用于金融、法律和科研等日常工作中。
试想一下，原本投研助理需要花费两个小时去标注财报中的异常项目，而现在只需让Qwen3-Max进行“深度思考”，它可以自动调出计算器，查询行业数据库，最终给出带有公式的解释，节省下来的时间足够喝杯咖啡。
已有一些尝试的券商将合同审查流程整合进来，AI一边阅读条款，边在侧边栏列出风险点，就像给文本开启了透视功能。
有人可能会担心：拥有万亿参数的大型模型会不会过于昂贵，以致无法负担？
从阿里云的公告来看，他们进行了专业领域的定制优化，相当于将通用的大型模型细分为更为精确的工具包，并根据需求进行定价。
对中小企业而言，这种方式显然比雇佣一支全职的博士团队要经济得多。
展望未来，当“深度思考”功能普及到像水电一样的基础设施时，那些不会使用的公司就如同还在用算盘记账——这不仅是效率低下，更是直接被淘汰。
当然，也不要过于神化它。
再强大的模型，依然需要人们指明“问题是什么”。
真正决定差距的，恰恰在于提问的过程。
善用此技术的人，能够将模糊的需求转化为AI能理解的指令；而那些不懂得人，只能得到一堆表面华丽却无法运作的废话。
所以，与其担忧被取代，不如先掌握如何向AI提出值得“深度思考”的好问题。
