6月10日比较好的证券公司，高考最后一科交卷。但对考生家庭来说，另一道题刚开始做——志愿填报。考试的压力大部分在考生自己身上，但是填报志愿的压力似乎给到家长的更多一些，能不能把考分的每一分价值都体现出来，难度并不比考试本身低。
我们以堪称地狱级难度的河南作为测试样本，对主流AI应用发出灵魂拷问，对比一下在帮助填报志愿这项史诗级难度的任务中，各自的表现如何。
新高考改革后，河南物理类考生要填满48个志愿单位。近3000所高校、超2000个专业，各省规则不同、录取逻辑各异。使用AI辅助填报工具今年预计会非常流行，那么千问、豆包、元宝这三家谁更稳妥，谁更高明呢？我们来实际使用体验一下。
测试条件：河南考生，物理类，总分605，全省位次约40609名。为了增加一些真实性，我们补充了具体的诉求，希望去北京读211或好学校，毕业后留京就业。
这个分数在河南算中高分段，但放到北京高校的竞争池里并不算很拔尖，所以每一分都弥足珍贵。地域+就业双重锁定的难度对于AI来说难度其实很高。
一、交互设计：工具还是向导？
三款产品打开后的第一体验差异很大，豆包和元宝走的是搜索增强路线。用户输入问题，AI抓取网络公开数据和攻略，输出综合性建议。豆包在回复开头标注了“搜索4个关键词，参考23篇资料”，信息来源透明，给的院校列表按冲稳保分层，每所学校附录取分数和推荐理由。
豆包：搜索增强式回复，标注信息来源和资料数量
元宝的回复更长，先帮用户定位605分在河南的位次水平——物理类约4万名，超特控线约70分——然后分物理类/历史类两条路径展开。末尾附了“现在最该做的三件事”行动清单：看位次、等官方投档线、明确专业方向。
元宝：先定位分数段位，分物理/历史两条路径
两款产品的交互逻辑是“你问我答”——用户提需求，AI给答案。适合前期做信息搜集，比如“北京有哪些211招物理类考生”“某专业就业前景如何”。但具体到某个分数、某个位次该填什么，需要用户反复追问才能逐渐靠近真是提问的诉求，这比较考验提问的技巧。
千问的入口是主界面对话框上方的“千问高考”按钮，进入一个时间轴界面后从“完善个人信息”到“初步规划志愿”，再到“了解同分段”，四个阶段按日期排列，每个节点有对应任务卡片。用户先填写高考档案（省份、选科、分数、位次），系统生成志愿报告，再根据用户反馈多轮调整。
千问：志愿日历时间轴，按阶段引导填报流程
这个设计有很好的引导效果，带着用户走完流程。在出分前的焦虑期给方向，出分后的决策期引导录入数据。
二、方案对比：谁能把605分用到位？
输入相同条件——河南、605分、物化生、目标北京211/好学校、留京就业——三款产品给出的方案差异明显。
豆包按冲/稳/保三层展开，冲刺层推荐了北京林业大学（211）、对外经济贸易大学（中外合作，学费约9.9万/年）、（中外合作），每所附了2025年最低录取分和位次。稳妥层重点推荐首都经济贸易大学，理由是“2025年投档线刚好605分，位次40609，和预估分完全吻合”。保底层列了北京第二外国语学院、北京物资学院、北京信息科技大学。
豆包：冲刺层院校推荐，附录取分数和就业方向
豆包的信息量很大，院校覆盖面广，还附了就业方向细化——“想进金融/财会/国企行政”对应哪几所学校。但它生成的是一份静态列表，用户看完需要自己判断：冲稳保比例是否合理？哪些专业组有调剂风险？这些需要自行追问和交叉验证。
元宝先做了位次定位，然后分档给出院校清单。冲刺档：北京化工大学（经管类专业组603左右擦边）、北京林业大学（冷门专业组593-603）、中国矿业大学（北京）。稳妥档：首都经济贸易大学、北京建筑大学、北方工业大学、北京工商大学。保底档：北京联合大学、北京物资学院。
元宝：北京高校门槛速览，分档列院校
元宝的策略建议写得比较具体，针对留京就业，它提了两条：一是学校平台大于专业完美度，北京211的简历门槛价值比专业对口更重要；二是专业要选对北京饭碗方向，优先计算机/数据/信管、会计/金融/经贸。结尾给了出分后行动清单。但方案颗粒度有欠缺——列了学校名称和备注，专业组代码、具体专业、录取概率都缺失。用户拿着这份清单去填报系统，中间还有大量查询工作。
千问的输出是一份完整的志愿报告，报告首页展示成绩信息（605分/40609名），下方是志愿分布环形图——冲刺8个、稳妥4个、保底17个，标注29/48未填满。这个配比直接暴露了一个结构性问题：稳妥层只有4个，冲和保两端宽、中间窄。系统在报告里标注了风险——稳层志愿偏少，整体抗风险能力偏弱。同时，系统在对话中直接给出了诊断：你现在的志愿表冲得猛、保得厚，但中间稳一稳的志愿太少。
千问：志愿分布环形图，冲8稳4保17，标注“29/48未填满”。志愿填报明细，精确到专业组代码
志愿明细精确到了专业组代码。冲刺层推荐北京林业大学[109组]，录取概率31%，近三年录取数据对比清晰——2025年610分/35524名、2024年589分/31680名、2023年588分/30481名。组内仅有一个专业：野生动物与自然保护区管理。专业纯净度高意味着不存在调剂风险，但如果考生对这个专业没兴趣，该志愿就是无效填报。千问把这类信息摊开了，用户据此判断是否保留。
千问：北京林业大学109组重点解读，三年录取数据+31%录取概率。首都经济贸易大学稳妥层解读，附专业录取概率
稳妥层推荐了首都经济贸易大学[102组]，录取概率69%，组内两个专业：数据科学与大数据技术（60%）、安全工程（69%）。页面附了该校金融学专业的详细介绍——师资、就业去向、升学路径。保底层列了17个志愿，涵盖北京中医药大学（211）、北京语言大学等。
报告末尾有专门的风险提示板块——平行志愿退档风险、专业组内调剂风险（如北京语言大学组内包含金融学、心理学、数字经济及语言学、翻译等差异较大的专业）、色盲色弱限报专业清单。
千问：风险提示板块，含调剂风险和报考限制
三、差异化：谁在给建议，谁在做决策？
实测中千问有一个表现值得单独说说，当用户坚持只考虑北京时，系统在报告中指出：锁定北京+211/优质公办两个条件后，稳妥层可选空间被大幅压缩，这是志愿结构失衡的根本原因。然后给了替代方案：如果放开地域，天津、南京、武汉、西安等城市的211院校专业选择面宽很多，能填补稳妥层空缺；如果坚持北京，可以拓展专业范围——信息安全、金融科技、电子商务等交叉学科，就业面同样宽。
千问：优化建议——地域拓展（天津/南京/武汉/西安）和专业拓展（信息安全/金融科技/电子商务）
到这里就已经不是单纯的执行命令了，还进行了矛盾识别。用户说我要去北京读211，系统反馈分数+两个条件叠加，会导致稳妥层不足，需要在以下两个方向中至少放宽一个。
豆包和元宝在这个环节的回应是建议适当放宽地域限制——提了方向，但没把放宽后的具体方案拉出来。用户需要自己调整条件、重新提问、等待新回复。对处于决策焦虑期的考生家庭来说，多轮追问的门槛不低。
四、如何选AI进行高考志愿填报辅助
千问的志愿报告是一份可以拿着直接填系统的方案，包括专业组代码、录取概率、三年对比数据、风险提示、优化建议在内都在一份文档里，支持多轮调整和导出。
千问：志愿报告总结，系统提示稳妥层偏薄需补强
豆包和元宝是信息查询——信息覆盖面广、更新快、口语化表达容易理解。但用户需要自己把信息转化成志愿表：核对专业组代码、计算录取概率、检查调剂风险、判断冲稳保比例是否合理。
豆包：信息量丰富，但需用户自行转化和核对
对河南这种竞争强度高的省份，605分的每一分都在博弈。知道北京有哪些学校只是第一步，把分数、位次、专业组、就业目标串成一个能落地的方案，才是真正的硬仗。三个产品都能在第一步帮上忙。但更进一步的时候差异就拉出来了，千问给出的是更接近实战的策略，这里更推荐结合自身的实际情况，用千问高考体验一下，再结合学校、周围有经验的朋友交叉印证，得出更符合个人情况的报考方案。
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