优势分析：
中文语境理解能力突出：依托阿里在电商、金融等领域的场景积累，模型对中文语义的解析较精准，尤其在商业场景对话、多轮交互中表现出较强的本土化优势。
知识覆盖面较广：通过海量高质量语料训练，在通用知识问答、办公辅助、基础代码生成等场景表现稳定，能满足日常办公学习的基础需求。
工程化能力扎实：支持API快速接入和私有化部署，与企业级应用场景结合紧密，在客服、数据分析等B端场景具备较强的落地能力。
待优化空间：
深度推理能力有限：面对复杂逻辑推导、专业领域（如法律、医疗）的精准问答时，存在事实性错误或逻辑断层，需结合知识库增强方案补足。
创造性内容生成较弱：文学创作、艺术设计等需要想象力的场景中，输出内容偏向模板化，个性化表达和创意发散性不及国际头部模型。
多模态能力尚在完善：虽然已支持图文交互，但在图像生成质量、视频理解等维度与专业多模态模型存在差距。
