它还能把城市、学费以及专业就业等情况进行分析，融入到所推荐的学校和专业里，可以让考生更清晰地掌握所有信息，而非简单的大学和专业信息。
有数据显示，每年只有 2% 的考生会选择进行线下咨询。那么对于 98% 的考生来说，夸克的出现，让更多考生不再被地域和费用困扰，志愿填报的信息差越来越小。
除此之外，在高考深度搜索功能的加持下，即使是一些开放性并且高度口语化的描述，夸克也能给出更符合现实的参考建议，
例如，笔者使用「山东物化生男孩，647 分，推荐可以上去的 985 学校，可以中外合作办学，以后想考研或者出国留学，做一下志愿填报」作为提示词，体验了一次高考深度搜索能力。
在这个提示词下，夸克首先会解析考生的核心诉求——分数、选科、兴趣、地域偏好，然后在其庞大的高考知识库中进行多维度匹配和推理。这个知识库不仅包含了历年的院校录取数据、专业信息、就业率、深造率等结构化数据，还融入了大量关于行业发展趋势、专业与职业关联性的非结构化知识。
为了让这些前端的用户体验更加准确，夸克今年选择进一步下注在 AI 模型能力的拓展上，算力投入激增 100 倍。
虽然是基于通义千问，但夸克高考志愿大模型并非简单地对通用模型进行微调，而是通过由高考志愿专家真人判别价值、引导的策略精化机制，让模型做到真正「像志愿专家一样思考给出建议」。
要实现这一目标，夸克首先要让 AI 学会模仿真人专家的「思维链」。在指令微调阶段，研发团队将数百名资深高考志愿规划师与考生、家长的多轮真实对话进行结构化处理，提炼出完整的分析路径与沟通语言风格。这些包含了上万条真实专家「推理链」的高质量监督数据，成为大模型学习人类专家分析过程的「教材」。
这一点上，夸克展现了其核心优势。「夸克的数据来源于官方考试院发布的权威资料，如同业内公认的『大厚本』，」参与夸克 AI 志愿模型训练的专家任老师强调，这与许多依赖网络爬取未经证实旧数据的大模型形成鲜明对比，从根本上杜绝了「500 分考生被推荐 985 院校」这类荒谬的 AI 幻觉，确保了推荐结果的准确性与权威性。