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      夸克、百度、騰訊,混戰高考報志愿:哪款AI更靠譜?

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      志愿填報,怎能缺少AI?

      隨著高考成績公布,志愿填報的挑戰又開始了。數百萬家庭需在政策限制與信息冗余中完成志愿填報。

      過去,這一步意味著翻遍網頁和PDF,在貼吧、知乎拼湊信息。而今,夸克、百度、騰訊借助AI技術,紛紛推出了面向志愿填報場景的AI工具,幫助考生和家長更好地完成這一人生重要決策,且各有側重。


      夸克、百度、騰訊三大平臺橫向對比

      在數據源層面,三家平臺均與中國教育在線、省級招考院、高校官網等信息同步,核心數據庫覆蓋了高考“硬指標”:一分一段表、批次線、歷年錄取位次、學校標簽(985/211/雙一流)、科研實力、專業介紹等。

      不過在就業率、薪酬、考研去向等“軟指標”方面,三者的數據均存在盲區。這并非技術短板,而是源于部分高校對就業數據的披露少、維度不全,導致用戶在關心“畢業之后”的問題上仍需靠自行查找或主觀判斷。

      這意味著,平臺間的基礎信息高度同源,拼的不是“有沒有”,而是“誰能用得更好”。在數據逐漸趨同的今天,決定平臺體驗差異的核心已轉向三大維度:

      交互方式:是否直觀;

      推薦邏輯:是否個性化;

      模型理解:是否“讀懂”了復雜訴求。



      以“AI高考通”為例,看具體操作

      比如QQ瀏覽器上線的“AI高考通”功能,可以為考生提供智能、精準的志愿填報輔助,助力大家科學規劃升學路。



      使用QQ瀏覽器,進入AI高考通界面,在 AI 高考通輸入 “江蘇、本科批”,補充分數、選科、報考批次等必填信息,也可細化 “想在哪些地區上大學、想學什么專業、未來就業傾向、性格特點及其他要求” 。

      AI 就能基于海量數據,篩選出與你條件適配的院校和專業,生成志愿表初稿,快速縮小選擇范圍,告別手動檢索的繁瑣。

      可以看到選項中有所屬省、分數、選科、錄取批次,選填項中甚至還加入了未來選擇方向、16型人格分析類型,考慮的因素還是很全面的。

      假設填了“江蘇,625分,本科普通批次,我想在上海、杭州、蘇州、南京上大學,物理類專業,未來會考研,性格是INTP型”。

      看看結果如何?



      很快系統就給出了結果,不僅推薦了學校和專業,每個專業去年的最低分,計劃招生人數,最低位次信息,全都列得明明白白。

      同時,還生成了一份非常詳盡的高考志愿報告 :



      志愿表還可以下載為EXCEL表格,方便實際填報志愿時使用,把方方面面都考慮到了。





      三大AI產品,在線比拼

      為測試夸克、百度、騰訊三個高考志愿填報輔導產品,網友虛擬了一位考生情況,并分別進行實際體驗。

      考生背景:江蘇考生,526分(2024年特控線516分),物化生組合,想選計算機類專業的省內院校,性格INFP。

      競爭分析:該考生分數超出一本線10分,有一定的競爭力。物化生組合專業選擇范圍廣,可報考的院校和專業較多。但考生想選擇計算機類專業,縮小了部分專業選擇范圍。同時,考生分數在中等水平,省內熱門院校和專業的競爭較為激烈,要在該分數下錄到一個滿意的學校,對系統挑戰大。


      夸克、百度、騰訊三大平臺實測橫向對比

      1、夸克高考:結構化邏輯強,但在復雜意圖理解上仍顯保守

      夸克“高考AI深度搜索”明確考生的基本信息,給出需求畫像,包括:成績信息、專業偏好、地域限制、性格適配以及未來規劃,然后根據具體的分數和預測位次,進行院校專業組推薦。

      此外,該平臺還按照考生性格特點,重點推薦了江蘇大學物聯網工程(聯合培養)和淮陰工學院的數據科學與大數據技術專業。

      其中,美中不足的是夸克“高考AI深度搜索”的內容尚未整合進考生的電子志愿表,且未標注錄取概率。


      夸克“高考AI深度搜索”實測結果

      此外,在額外實測中,夸克面對復雜指令輸入,例如地域偏好、性格特質、專業傾向,以及就業意向時,夸克的推薦偏向保守,并未能完全覆蓋考生的個性化需求。

      例如,輸入如“計算機類+宿舍條件好+畢業就業”等指令,夸克缺乏進一步推理與拆解,僅能對單一要求產生響應。

      其AI更側重結構化搜索邏輯,在個性化推理與復合意圖理解方面仍有進步空間。



      2、百度高考:支持多模型對比,但功能協調性不足

      百度高考“AI聊志愿”根據分數定位與報考策略生成推薦方案,除重點沖刺院校和穩妥選擇院校還準備了備選方案。但在文心大模型下,該系統并未生成匹配的院校專業志愿組。


      百度高考“AI聊志愿”實測結果

      在調用DeepSeek-R1模型和通義千問模型后,百度也為考生推薦了大致相同的院校專業志愿組。但同樣的不足仍存在:無電子志愿表可供考生導入,且未標注錄取概率。

      而考生僅有在輸入“模擬填報”指令時,該系統才可統合可篩選、“管理”的電子志愿表,無法滿足考生的個性化需求。


      百度高考“AI聊志愿”DeepSeek-R1模型和通義千問模型結果

      在實測中,該平臺也暴露出一些用戶體驗不足。由于多模型并行生成內容較多,但頁面未有效整合分類,導致信息冗余且雜亂,增加了理解門檻。同時,該平臺缺乏清晰的橫向對比工具,考生難以快速評估多個志愿方案的優劣。

      整體來看,百度高考在模型協同、數據整合方面具備潛力,但在交互設計和界面組織上仍需打磨。

      3、騰訊AI高考通:對話式交互亮眼,配置能力仍需打磨

      AI高考通結合錄取概率推薦23個院校專業志愿組,其中可沖擊的學校1個,較穩妥的學校7個,可保底的學校15個。


      騰訊“AI高考通”實測結果

      從實際測試情況來看,騰訊AI高考通的推薦結果未能充分響應考生提出的個性化要求,其對個性化需求的理解也不夠精準。在“明確問題分析類型”的思路下,其也并未對考生的個性化要求提出適配的志愿組。



      由于不同平臺的操作流程和功能設置存在差異,實測結果僅能反映在特定條件下的單維度體驗,無法涵蓋所有可能的使用場景。

      考生在實際使用時應根據自身需求和平臺特點進行選擇,并結合其他信息源做出綜合判斷。

      考生們,不妨用AI

      開啟智能志愿填報之旅,

      讓科技助力,

      選到適合自己的院校與專業,

      奔赴精彩的大學生活!

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