当我们打开手机，期待 AI 能帮我们搞定 “西安到北京四日游”“换季衣橱大采购” 这类需要 “通盘考虑” 的事时，一个问题浮出水面：AI 真的能像人一样 “算总账” 吗？比如旅行时既守住 1.8 万预算，又保证早 7 点 - 11 点的航班；购物时既满足 “月销超 1300+450 条四星评价”，又控制总花费在 4250-4899 元之间。

        2026 年 1 月 30 日，阿里千问通过官方公众号（链接：https://mp.weixin.qq.com/s/t4AoAbyeIHT_Q5DvGtaWiA）正式推出DeepPlanning 基准—— 一套专为测试 AI “全局规划能力” 设计的新考题。不同于以往只看 “单步推理对不对” 的传统基准，这套考题直指 AI 落地的核心痛点：能不能在真实复杂场景中，做到 “全局最优” 而非 “局部达标”。今天我们就结合公众号文章中的核心案例与评估细节，拆解这套 “考题” 到底难在哪，又暴露了当前顶尖 AI 的哪些短板。

一、先搞懂：DeepPlanning 到底解决了什么问题？

在聊具体案例前，我们得先明白一个背景：为什么需要这套新基准？

过去，AI 的规划能力测试大多停留在 “实验室场景”—— 比如让 AI 算一道数学题、写一段日程草稿，只要单步逻辑没错，就算 “合格”。但现实生活中的规划，从来不是 “一步到位”：

• 旅行要考虑航班时间、酒店位置、景点开放时间、餐饮预算的 “联动关系”（比如早班机落地后，酒店太远会浪费半天时间）；
• 购物要叠加 “单品参数”“销量评分”“满减优惠券”“总预算” 的多重约束（比如选了符合要求的运动鞋，却发现总花费超了）。

        而DeepPlanning 的核心突破，就是把 AI 从 “实验室” 拉到 “真实生活”：它要求 AI 在规划时必须 “通盘考虑”，所有硬约束（时间、预算、参数）要贯穿全程，最终输出 “全局最优解”，而非 “局部凑活”。

        官方文章中用一句话点出了本质：“传统基准考的是‘会不会做’，DeepPlanning 考的是‘能不能做好’—— 能不能从‘对话框里的 AI’，变成‘能办事的 AI’。”

二、深度拆解：两道 “真题” 暴露顶尖 AI 的规划短板

        官方文章中给出了两个核心测试场景（旅行规划、购物规划），每道题都包含 “用户需求→Agent 规划轨迹→评估结果” 三部分。我们结合文中的示意图与表格，逐题分析 “难点” 与 “AI 的失误”。

真题 1：西安→北京四日游规划（4 人出行，1.8 万预算）

1. 用户的 “硬核需求”（多约束叠加）

从文中示意图可见，用户的需求非常具体，每一条都是 “硬约束”：

• 时间：2025 年 11 月 12 日出发，18 日返回，共 4 天；
• 交通：去程航班必须在早 7:00-11:00 之间（其他时间不方便）；
• 住宿：4 人需 2 间房，三星酒店即可，但必须有洗衣机 + 烘干机（方便洗衣）；
• 餐饮：去 “国家游泳中心（水立方）” 时，要推荐附近评分最高的餐厅；
• 预算：总花费≤18000 元。

        这些需求看似常规，但要 “全部满足” 且 “时间不冲突”，考验的是 AI 的 “联动规划能力”—— 比如选早 8 点的航班，落地后怎么安排交通和午餐？酒店离景点太远会不会影响行程？

2. AI 的规划轨迹（局部达标，全局翻车）

文中展示了 AI 给出的 Day1 规划表（部分内容），我们能看到 AI 的 “努力” 与 “失误”：

时间段	行程类型	具体内容	花费
08:30-10:50	城际交通	航班 CA1206（西安咸阳机场→北京首都机场）	¥1000 / 人
10:50-11:30	缓冲时间	下机、取行李	-
11:30-12:32	市内交通	首都机场→铃木餐厅（37.9km，车程 57 分钟）	¥147
12:32-13:32	午餐	铃木餐厅用餐	¥73 / 人
13:32-14:32	景点游览	北京大栅栏（商业街区，免费）	¥0

        从表面看，AI 选了符合时间的航班，也安排了午餐和景点，但评估结果（文中的 “Evaluation” 模块）却指出了多个 “全局漏洞”：

• 时间可行性不达标：37.9 公里的车程，AI 预估 57 分钟，但北京早高峰（11:30-12:32）实际车程可能超过 1 小时，导致午餐时间被压缩，后续行程延误；
• 预算计算错误：AI 在 “交通总花费” 中写了 “(1000+400)×1=¥1400”，但 4 人出行，机票应按 4 人计算（¥1000×4=¥4000），直接导致总预算预估偏差；
• 常识性错误：“Commonsense Score” 仅 3/8 分，比如推荐的 “铃木餐厅” 离大栅栏景点较远，游览后返回酒店的交通未规划，属于 “顾头不顾尾”。

        简言之，AI 只做到了 “每一步有安排”，却没做到 “所有步能联动”—— 这正是 DeepPlanning 要戳中的痛点。

真题 2：男士衣橱升级规划（多单品 + 严参数 + 预算约束）

        如果说旅行规划考验 “时间与预算的联动”，那购物规划考验的就是 “多维度参数的精准匹配”。文中的第二个案例，用户需要升级 “运动 + 休闲衣橱”，需求细到 “苛刻”：

1. 用户的 “单品约束清单”（5 类产品，每类都有硬指标）

从文中的 “User Query” 示意图可见，用户对每类产品都提了多维度要求，比如：

• 春秋季单品：男士款，43 码，库存＞150，月销＞300，五星评价＞400；
• 运动训练单品：名称含 “Woven Training”，总销量＞4500，月销＞300，三星评价≤10；
• Adidas TechFit 单品：L 码，名称含 “TechFit Performance”，月销＞1300，总评价＞3100，四星评价＞450；
• 帆布船鞋：男士款，总评价＞1800，月销＞450；
• 总预算：4250-4899 元。

        这些需求叠加起来，相当于让 AI 在 “海量商品库” 中找 “精准匹配项”，还要算好总花费 —— 少一个参数都不行。

2. AI 的匹配结果（部分达标，细节翻车）

        文中展示了 AI 的 “购物车清单” 与 “验证 checklist”，我们能看到：AI 共筛选出 4 款产品，其中 3 款看似符合要求（比如 “男士 Urban Walker 麂皮鞋” 满足 “春秋季、43 码、440 条五星评价”），但评估结果（“Match Score” 3/5 分）指出了关键问题：

• Adidas TechFit 单品缺失：用户明确要求 “L 码 + 名称含 TechFit Performance”，但 AI 的购物车中没有该单品，属于 “漏项”；
• 帆布船鞋参数不达标：AI 选的 “男士经典帆布船鞋” 总评价 1800 条（达标），但月销仅 420（用户要求＞450），属于 “参数卡得不严”；
• 满减优惠未利用：总花费 4236 元（在预算内），但文中提到 “未叠加平台满 4000 减 200 优惠券”，导致用户多花 200 元 —— 这正是 “全局最优” 的缺失：不仅要 “选对货”，还要 “算好价”。

        从这个案例能看出，DeepPlanning 的 “严苛” 不仅在于 “参数匹配”，更在于 “是否考虑到真实购物中的所有细节”—— 这恰恰是当前 AI 从 “推荐商品” 到 “帮人买对商品” 的核心差距。

三、DeepPlanning 的 “含金量”：不止是 “考题”，更是行业 “指南针”

        看完两个案例，你可能会问：这套基准只是 “挑错” 吗？其实不然。从公众号文章和配套的开源信息来看，DeepPlanning 的价值远不止 “测试”，更在于为 AI 行业指明了迭代方向。

1. 三大核心优势：区别于传统基准的 “突破性”

• 贴现实：从 “抽象题” 到 “生活题”传统基准大多用 “抽象推理题”（比如 “计算 A 到 B 的距离”），而 DeepPlanning 直接用 “旅行、购物” 这类用户每天都会遇到的场景 ——AI 在基准中表现好，落地时才能真正帮上忙。

• 强约束：从 “局部对” 到 “全程对”传统基准只要 “单步推理正确” 就算合格，而 DeepPlanning 要求 “所有约束贯穿全程”：比如旅行规划中，航班时间、酒店位置、景点开放时间必须联动；购物规划中，单品参数、总预算、优惠券必须一起算 —— 少一个环节都不行。

• 敢较真：从 “美化结果” 到 “暴露短板”文中直接公布了顶尖模型的实测结果：即使是 GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini、Qwen3 这些头部模型，在 “全局优化” 和 “长周期一致性” 上仍有明显短板（比如预算计算错误、参数匹配漏项）。这种 “不避短” 的态度，让基准更有参考价值。

2. 开源！让全行业一起 “补短板”

        阿里千问在文中明确提到：DeepPlanning 已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源（可直接搜索 “Qwen/DeepPlanning” 获取）。这意味着：

• 开发者可以直接用这套基准测试自己的 AI 模型，定位 “全局规划” 中的具体问题；
• 企业可以基于基准优化产品，比如让旅行 AI 更懂 “时间联动”，让购物 AI 更懂 “参数叠加”；
• 行业能形成统一的 “能力标尺”，避免过去 “各说各的好” 却无法落地的尴尬。

四、总结：DeepPlanning 的终极意义 —— 让 AI 从 “能对话” 到 “能办事”

        从官方文章的案例与评估细节中，我们能感受到一个核心信号：AI 的下一个竞争点，不再是 “能说多流利的话”“能写多好的文章”，而是 “能办多靠谱的事”。

        DeepPlanning 就像一面镜子：它照出了当前 AI “顾头不顾尾” 的短板，也指明了未来的迭代方向 ——只有真正解决 “全局规划” 问题，AI 才能从 “对话框里的工具”，变成 “生活中的帮手”。

        对于普通用户来说，这意味着未来我们或许真的能让 AI “一键搞定多日游”“精准买齐衣橱”；对于开发者来说，这套开源基准提供了 “补短板” 的明确路径。

        如果你也对 AI 的规划能力感兴趣，不妨去 Hugging Face 或 ModelScope 上试试 DeepPlanning—— 或许你会发现，让 AI “算好总账”，比想象中更有挑战，但也更有价值。

END

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