先说一个很多人还在踩的坑：通义千问的 C 端入口已经换了。以前的 tongyi.aliyun.com 现在跳转成「通义实验室」官网，日常对话要用 qianwen.com。老书签大多会自动跳过去，但搜索出来的一堆教程还在教旧地址。
为什么值得单独说它？因为在国产大模型里，它是唯一一个「网页免费能用 + 权重开源可自部署 + 上下文 100 万」三条都占的。这三条对律师的意义，下面逐个说。
一、免费的部分有多少，收费的边界在哪
基础对话、AI 搜索、网页总结、生图，目前免费。2026 年 8 月起，部分功能开始收费：办公助理按月订阅，AI 生视频超出免费次数要买额度包。
有个细节要注意：未登录状态只能聊一轮。想正常用必须登录（手机号或支付宝）。
对律师来说，收费的那几块（办公助理、生视频）基本用不上，所以免费额度是够的。真正的成本在你需要 API 批量处理时才出现——那走阿里云百炼，按 token 计费。
二、100 万上下文，实际能干什么
当前旗舰是 Qwen3.8-Max，2026 年 9 月发布，2.4T 参数，支持 100 万 token 上下文。换算成中文，一次能读上百万字——整套卷宗、几十份合同、一年的往来邮件，一次全丢进去。
但要注意实际体验和标称值的差距：上下文越长，模型对中间部分的注意力越容易衰减。这是所有长上下文模型的通病，不是它一家的毛病。
实操建议：超过五十万字的材料，不要指望「一次读完就全懂」。更好的做法是分层——先让它输出目录和结构，再针对具体章节深入问。这样准确率明显高于一次性通读。
三、法律工作里怎么用
1. 长文档的结构化梳理
上传整套材料，要求它输出：当事人关系图（文字描述）、时间线、争议焦点、金额计算过程、材料间的矛盾点。这套输出对后面写代理意见极其有用——它逼你把事实理清楚。
2. 多版本合同比对
把对方修改稿和己方原稿一起传，让它逐条标注改动并说明影响。比人工用 Word 的修订模式看得更全，因为它能识别「换了说法但意思变了」这种隐性修改。
3. 法条理解的辅助
遇到条文表述含糊的，可以让它列出学理上的几种解释、各自的理由、支持的案例倾向。这是它的舒适区——梳理观点、组织材料。但最后的判断必须自己做，因为它会「合理推测」出并不存在的通说。
四、明显短板
第一，编造依然存在。它比上一代好，但没有根治。案号、条号、司法解释名称，一个都不能直接信。
第二，知识有截止点。问它 2026 年下半年修订的法规，它可能答的是旧版。要查最新规定，用它的联网搜索，别用它的记忆。
第三，中文法律语料不如专业模型。通义法睿（同一个团队做的法律专用版）在合同审查、类案检索上明显更贴实务。通用版的优势是宽，不是深。
五、数据合规：开源是它最大的加分项
跟其他国产大模型一样，网页版的输入内容在境内服务器处理，这一点合规基础比境外工具好。但客户材料的处理仍受其用户协议约束。
真正的差异在开源。Qwen 系列的部分模型以 Apache 2.0 协议开源，这是商用最友好的许可证之一——可以下载、可以改、可以部署在自己的服务器上、可以商用，不要求你开源自己的代码。
这意味着：涉密案件可以用本地部署的 Qwen，数据完全不出内网。对律所来说，这条路的技术门槛比想象中低——一台带 24G 显存的机器能跑中等尺寸的模型，够处理日常的合同审查和文书起草。
跟 DeepSeek 相比，两者的开源策略都友好，Qwen 的许可证（Apache 2.0）在商用上更明确一些。
六、值不值得用
值得，而且建议作为主力工具之一。
它的定位：日常问答、长文档处理、多版本比对，都够用。免费额度覆盖绝大多数个人使用场景。
如果你所在律所有数据合规要求、需要「AI 不出内网」，那 Qwen 的开源版本是最实际的落地方案之一——不需要采购，一台服务器加一个懂技术的人就能搭起来。
唯一要提醒的是：别把它当法律专家。它是通才，法律是它的一个应用领域，不是它的专长领域。专业问题上有更专的工具，下面几篇会讲。
说明：本文依据 2026 年 11 月前公开的产品资料撰写。入口域名、免费范围与定价会调整，以官网当前页面为准。本文与阿里云无商业关系。