阿里通义Qwen Chat官方平台上线：免费体验Qwen-72B等全系列大模型，支持多模型实时对比推理
阿里通义上线 Qwen Chat 官方体验平台，免费开放 Qwen-72B、Qwen2.5-72B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-14B 全量模型。支持多模型并行推理与实时对比——无需 API 密钥，不限调用频次，不排队等 GPU。
全家族模型开箱即用，72B 级推理零门槛落地
Qwen Chat 是生产级沙盒，不是演示页。点一下就能调用 Qwen-72B（MoE 架构，激活约 36B 参数）。实测杭州节点，输入 512 token prompt + 生成 256 token，响应延迟稳定在 1.8–3.2 秒。
对比测试支持三模型同框：
- 左侧跑 Qwen2.5-72B，处理复杂逻辑链
- 中间跑 Qwen2.5-14B，执行低延迟指令
- 右侧跑 Qwen-VL-7B，解析上传的 PDF 图表
所有输出带 token 级耗时标注和显存占用提示，开发者一眼看清模型选型成本。
多模态输入直连语义内核，不是 OCR 堆砌
文档上传支持 PDF/PPTX/DOCX/Markdown 原生解析（非截图识别），保留目录结构、LaTeX 公式源码、表格行列关系。
实测一份 32 页财务报表 PDF，Qwen2.5-72B 在 11 秒内完成：
“提取第 7 页现金流量表中经营性现金流净额同比变化率，并关联附注第 3.2 条解释”
返回结果含原始页码锚点，引用段落自动高亮。
图片理解支持 SVG 矢量图（如系统架构图），能准确识别组件连接关系，直接生成 Mermaid 代码，不止于文字描述。
HTML 预览 + Artifacts 式交互环境，重构 AI 编程工作流
内置浏览器级 HTML 渲染器。代码块执行后，弹出可交互预览窗（不是静态截图）：
- 输入
<script>console.log(new Date().getFullYear())</script>，立刻显示运行结果，附带 DevTools 控制台 - 生成 Flask API 代码后，点“Run”启动本地沙盒服务，
curl -X POST http://localhost:5000/endpoint即可调试
该环境复用 Qwen2.5-Code 系列权重，支持 Python / JS / Shell 三语言实时执行，错误堆栈精准定位到行号。
对比传统 Copilot 插件，上下文切换操作减少 73%（基于 20 名开发者工时跟踪）。
工程化体验突破：“推理-交互-验证”闭环首次落地
过去国产模型平台大多止步于聊天界面。Qwen Chat 把模型能力拆成可组合的工程模块：
- 文档解析结果可拖拽进 Prompt 编辑区二次加工
- HTML 预览窗支持 CSS 热重载
- 代码执行日志自动存为可导出 JSON trace
技术验证周期从“部署 API → 写脚本 → 跑测试”压缩到单页面内完成。
某量化团队用它 3 小时完成 Qwen2.5-72B 对 AlphaFold2 论文复现方案的可行性验证，比此前用 HuggingFace Inference API 快 5.8 倍。
与龙虾 / OpenClaw 生态务实协同
Qwen Chat 输出的结构化 JSON 可直连龙虾 Agent 编排平台（v0.9.3+），作为子任务节点接入 OpenClaw 多 Agent 协作流程。
例如：把 PDF 财报分析结果喂给龙虾的“投资决策 Agent”，自动匹配行业 PE 分位数数据库。
龙虾官方插件市场已上架 Qwen Chat Connector，支持一键同步模型对比历史、自定义 Prompt 模板，免复制粘贴。
Qwen Chat 用四件事重新划定了开源模型体验平台的技术底线：
- 72B 模型免费调用
- 文档结构保真解析
- HTML 即时渲染
- 代码沙盒执行
对开发者来说，下一步不是观望，而是把它当每日必开的“AI 终端”——快速验证想法，再决定是否私有部署。真正的生产力拐点，往往始于一个不用注册就能跑通全流程的网页。