把模糊偏好变成可比较的选择
输入省份、科类、分数、位次和兴趣方向，系统会追问缺失条件，帮你从城市、专业、学校层次和风险偏好里找到更清楚的取舍。
DeepSeek · Qwen · MiMo 国产大模型驱动
考上啦
实时更新的最新高考志愿填报数据库，把院校、专业、分数线和招生计划放在真实数据基础上； 再结合 DeepSeek、Qwen、MiMo 等国产顶尖大模型理解偏好、组织对话和解释依据。数据越真实、越及时，志愿建议才越接近真实填报场景。
主要使用 DeepSeek、Qwen、MiMo 等国产大模型
本地高考数据库实时更新
基于分数、位次、科类与省份分析
建议附带年份、分差、计划等证据
适合家庭讨论与老师复盘
四川物理类，560 分，位次 97005，想优先看计算机和电子信息，有哪些稳妥选择？
我会先调用本地实时更新的高考志愿填报数据库，按省份、科类、分数和位次查询候选院校，再结合专业偏好分层展示冲、稳、保。
建议会标注参考年份、录取位次差、招生计划状态和需要二次核验的风险点，避免只凭模型记忆给结论。
院校候选
稳妥
专业方向
电子信息
下一步
换一批
看懂风险，不只看名字
推荐会说明依据来自哪里，哪些是历年录取参考，哪些需要核验当年计划，避免只凭院校名气或零散经验做决定。
更快完成个性化辅导
面对多个学生时，可以围绕位次、专业方向、候选批次和说明记录进行复盘，把重复查询交给系统，把判断留给老师。
擅长复杂意图拆解
把“想去南方、学计算机、别太冒险”这类自然表达拆成可查询的约束，帮助系统更快补齐省份、科类、分数、位次和偏好条件。
支撑稳定中文对话
围绕学生、家长和老师的不同关注点组织解释，让候选原因、风险提醒和下一步追问更容易被理解和复盘。
补充多模型协同判断
在偏好归纳、咨询节奏和表述风格上提供补充能力，多模型协同服务同一个目标：把真实、及时的数据证据讲清楚，而不是凭模型记忆给结论。
本地实时数据先行
推荐前先查询本地、实时更新的最新高考志愿填报数据库，围绕省份、科类、分数、位次、年份、批次和招生计划进行筛选。真实数据直接影响志愿建议的准确度。
证据可追踪
结果尽量带上参考年份、分数、位次、分差、计划状态和风险提示，方便家庭或老师继续核验。
对话式追问
国产大模型帮助理解自然语言偏好；条件不完整时不会硬猜，会先询问省份、科类、分数位次、目标年份或偏好约束，减少误导。
候选分批展示
“还有其他的吗”“换一批”这类需求由系统保存上下文，减少重复推荐，保持讨论连续。
适合共同决策
学生说兴趣，家长看风险，老师补经验，系统把讨论沉淀到同一条会话里。
提醒官方核验
高考志愿属于高影响决策，系统会提醒以考试院、学校招生章程和当年官方计划为准。
从一场真实咨询开始。
准备好省份、科类、分数和位次，就可以进入系统。最终填报前，请务必以官方招生计划、招生章程和考试院信息为准。