阿里通義上線 Qwen Chat 官方體驗平臺，免費開放 Qwen-72B、Qwen2.5-72B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-14B 全量模型。支持多模型并行推理與實時對比——無需 API 密鑰，不限調用頻次，不排隊等 GPU。

全家族模型開箱即用，72B 級推理零門檻落地

Qwen Chat 是生產級沙盒，不是演示頁。點一下就能調用 Qwen-72B（MoE 架構，激活約 36B 參數）。實測杭州節點，輸入 512 token prompt + 生成 256 token，響應延遲穩定在 1.8–3.2 秒。
對比測試支持三模型同框：

• 左側跑 Qwen2.5-72B，處理復雜邏輯鏈
• 中間跑 Qwen2.5-14B，執行低延遲指令
• 右側跑 Qwen-VL-7B，解析上傳的 PDF 圖表

所有輸出帶 token 級耗時標注和顯存占用提示，開發者一眼看清模型選型成本。

多模態輸入直連語義內核，不是 OCR 堆砌

文檔上傳支持 PDF/PPTX/DOCX/Markdown 原生解析（非截圖識別），保留目錄結構、LaTeX 公式源碼、表格行列關系。
實測一份 32 頁財務報表 PDF，Qwen2.5-72B 在 11 秒內完成：

“提取第 7 頁現金流量表中經營性現金流凈額同比變化率，并關聯附注第 3.2 條解釋”

返回結果含原始頁碼錨點，引用段落自動高亮。
圖片理解支持 SVG 矢量圖（如系統架構圖），能準確識別組件連接關系，直接生成 Mermaid 代碼，不止于文字描述。

HTML 預覽 + Artifacts 式交互環境，重構 AI 編程工作流

內置瀏覽器級 HTML 渲染器。代碼塊執行后，彈出可交互預覽窗（不是靜態截圖）：

• 輸入 <script>console.log(new Date().getFullYear())</script>，立刻顯示運行結果，附帶 DevTools 控制臺
• 生成 Flask API 代碼后，點“Run”啟動本地沙盒服務，curl -X POST http://localhost:5000/endpoint 即可調試

該環境復用 Qwen2.5-Code 系列權重，支持 Python / JS / Shell 三語言實時執行，錯誤堆棧精準定位到行號。
對比傳統 Copilot 插件，上下文切換操作減少 73%（基于 20 名開發者工時跟蹤）。

工程化體驗突破：“推理-交互-驗證”閉環首次落地

過去國產模型平臺大多止步于聊天界面。Qwen Chat 把模型能力拆成可組合的工程模塊：

• 文檔解析結果可拖拽進 Prompt 編輯區二次加工
• HTML 預覽窗支持 CSS 熱重載
• 代碼執行日志自動存為可導出 JSON trace

技術驗證周期從“部署 API → 寫腳本 → 跑測試”壓縮到單頁面內完成。
某量化團隊用它 3 小時完成 Qwen2.5-72B 對 AlphaFold2 論文復現方案的可行性驗證，比此前用 HuggingFace Inference API 快 5.8 倍。

與龍蝦 / OpenClaw 生態務實協同

Qwen Chat 輸出的結構化 JSON 可直連龍蝦 Agent 編排平臺（v0.9.3+），作為子任務節點接入 OpenClaw 多 Agent 協作流程。
例如：把 PDF 財報分析結果喂給龍蝦的“投資決策 Agent”，自動匹配行業 PE 分位數數據庫。
龍蝦官方插件市場已上架 Qwen Chat Connector，支持一鍵同步模型對比歷史、自定義 Prompt 模板，免復制粘貼。

Qwen Chat 用四件事重新劃定了開源模型體驗平臺的技術底線：

• 72B 模型免費調用
• 文檔結構保真解析
• HTML 即時渲染
• 代碼沙盒執行

對開發者來說，下一步不是觀望，而是把它當每日必開的“AI 終端”——快速驗證想法，再決定是否私有部署。真正的生產力拐點，往往始于一個不用注冊就能跑通全流程的網頁。