文 | 劃重點(diǎn) KeyPoints
劃重點(diǎn)：
1、阿里發(fā)布史上最大模型，參數(shù)量超過 1 萬億，編程能力直接反超 Claude，證明 Scaling Law 依舊在奏效。
2、阿里 " 模 + 云 " 的策略形成了從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)化落地的最短路徑，是 Qwen 能夠取得后來者居上成績的關(guān)鍵之一。
3、阿里開源模式的核心挑戰(zhàn)在于如何平衡開放與收益。Qwen 未來不僅需要在技術(shù)上持續(xù)突破，更需要在商業(yè)模式和組織能力上證明自己。
昨天 Anthropic 剛玩了一手 " 極端措施 "，阿里深夜一波大的直接反手一記重拳——推出其史上最大的模型，Qwen3-Max-Preview，參數(shù)量足足超 1 萬億！
因?yàn)閺幕鶞?zhǔn)測試結(jié)果來看，Qwen3-Max-Preview 已經(jīng)超越了此前自家的 Qwen3-235B-A22B-2507。
并且官方還放出了與 Kimi K2、Claude Opus 4（Non-thinking），以及 DeepSeek-V3.1 的對(duì)比結(jié)果。
從下面的表格中不難看出，Qwen3-Max-Preview 已經(jīng)在 SuperGPQA、AIME2025、LiveCodeBench V6、Arena-Hard V2 和 LiveBench 等基準(zhǔn)測試中，均超越了其它選手。
01 實(shí)測阿里史上最大模型
目前，Qwen3-Max-Preview 已經(jīng)可以體驗(yàn)，只需在模型下拉選項(xiàng)中選擇即可：
并且官方的 API 服務(wù)也已經(jīng)開放：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market（搜索 Qwen3-Max-Preview）。
在實(shí)際效果方面，已經(jīng)有不少國內(nèi)外的網(wǎng)友們展開了實(shí)測；例如 X 上的知名博主 AK，他就在 HuggingFace 集成了 Qwen3-Max-Preview 的項(xiàng)目 AnyCoder 中，輸入了這樣的 Prompt：
Design and create a very creative, elaborate, and detailed voxel art scene of a pagoda in a beautiful garden with trees, including some cherry blossoms. Make the scene impressive and varied and use colorful voxels. Use whatever libraries to get this done.
然后，據(jù) AK 的描述，Qwen3-Max-Preview 一次性就實(shí)現(xiàn)了如下的效果：
Create a beautiful celebratory landing page for the launch of Qwen3 Max.
只需短短幾秒鐘的時(shí)間，Qwen3-Max-Preview 就生成了一個(gè)完整的慶祝頁面，響應(yīng)速度實(shí)測是非?？斓模?/p>
先小試牛刀一個(gè)：
Write a javascript code that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically, implement it in javascript and html.
當(dāng)我們把球的數(shù)量設(shè)置到 10 個(gè)，一次性生成的效果也是相當(dāng)自然：
做一個(gè)《憤怒的小鳥》的小游戲。
02 Qwen 憑什么后來者居上？
從這次阿里直接從千億參數(shù)模型飆升到萬億規(guī)模（近四倍提升），并且一舉在眾多評(píng)測中拿下第一來看，Qwen 已然在全球范圍內(nèi)站穩(wěn)了第一梯隊(duì)的位置。
但有一說一，縱觀整場 AI 大模型的競賽，阿里并不是最早在中國推出對(duì)標(biāo) ChatGPT 產(chǎn)品的公司，但絕對(duì)屬于后來者居上的那一個(gè)。
相較于國內(nèi)先行者（如百度），阿里大模型初期可以說是相對(duì)低調(diào)，不過它的路徑卻是格外的清晰——用模型開源來構(gòu)建生態(tài)，用自研閉源探索技術(shù)前沿。
例如在開源這件事上，從 2023 年開始，Qwen 就以驚人的速度向全球開發(fā)者開源多個(gè)版本模型。從 70 億參數(shù)的 Qwen-7B 到 140 億、720 億參數(shù)，再到視覺、音頻等多模態(tài)模型，幾乎覆蓋所有主流尺寸和應(yīng)用場景。更關(guān)鍵的是，阿里不僅開源模型權(quán)重，還開放商業(yè)化授權(quán)，極大激發(fā)了中小企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者的熱情。
這一系列動(dòng)作讓它迅速在 Hugging Face 等全球頂級(jí)開源社區(qū)建立廣泛影響力，吸引了大量開發(fā)者圍繞 Qwen 生態(tài)創(chuàng)新開發(fā)，形成強(qiáng)大社區(qū)驅(qū)動(dòng)力。這種廣積糧的策略為通義千問贏得了寶貴的開發(fā)者心智和應(yīng)用場景數(shù)據(jù)，這可以說是閉源模型難以企及的優(yōu)勢。
但在開源之外，阿里內(nèi)部也從沒有停止對(duì)模型能力上限的探索。正如官方發(fā)布萬億參數(shù)模型時(shí)所言，Scaling works（規(guī)?；瘮U(kuò)展有效）。這背后是對(duì) Scaling Law 的一種篤信——隨著模型參數(shù)、數(shù)據(jù)量和計(jì)算量指數(shù)級(jí)增長，模型能力會(huì)涌現(xiàn)質(zhì)的飛躍。
訓(xùn)練 Qwen3 Max Preview 這樣的萬億參數(shù)模型，不僅是資源堆砌，更要求在超大規(guī)模計(jì)算集群穩(wěn)定性、分布式訓(xùn)練算法效率、數(shù)據(jù)處理精細(xì)度以及工程優(yōu)化的每個(gè)細(xì)節(jié)上都做到極致。
這背后是阿里數(shù)年來在算力基礎(chǔ)設(shè)施上的巨大投入，以及在 AI 工程化領(lǐng)域的深厚積累。正是這種大力出奇跡式的飽和投入，讓 Qwen 在編程、推理等核心能力上實(shí)現(xiàn)了對(duì) Claude Opus 等頂級(jí)模型的反超。
在開源模型和能力探索之外，阿里云，也是 Qwen 能夠后來者居上的關(guān)鍵一環(huán)。
畢竟大模型訓(xùn)練推理是名副其實(shí)的算力吞金獸，阿里云為 Qwen 研發(fā)提供了穩(wěn)定高效的算力基礎(chǔ)設(shè)施，整合了從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型開發(fā)、分布式訓(xùn)練到部署推理的全鏈路工具，極大降低了研發(fā)團(tuán)隊(duì)工程負(fù)擔(dān)，使其專注算法和模型創(chuàng)新。
并且在模型的應(yīng)用和普及方面，同樣是因?yàn)榘⒗镌频?MaaS 戰(zhàn)略，可以讓 Qwen 快速在各行各業(yè)中深耕；例如企業(yè)客戶無需從零訓(xùn)練模型，可直接在阿里云調(diào)用 Qwen API，或利用平臺(tái)工具對(duì)開源 Qwen 模型微調(diào)，快速構(gòu)建 AI 應(yīng)用。
這種 " 模 + 云 " 的策略形成了從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)化落地的最短路徑。
03 但也并非完美
雖然阿里在大模型發(fā)展的戰(zhàn)略和選擇促成了它后來者居上的優(yōu)勢，但這并不意味著現(xiàn)階段的 Qwen 沒有隱患。
因?yàn)榘⒗镞x擇的開源模型引流、云服務(wù)變現(xiàn)可以說是一條機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的道路；它與 Meta 的 Llama 系列相似，目標(biāo)通過開放生態(tài)快速搶占市場份額和開發(fā)者心智，最終將商業(yè)價(jià)值導(dǎo)向自家基礎(chǔ)設(shè)施。
這與 OpenAI、Anthropic 等閉源 +API 的精英路線形成鮮明對(duì)比，它們優(yōu)勢在于更好保護(hù)核心技術(shù)，維持技術(shù)代差，通過高價(jià)值 API 服務(wù)直接獲得高額利潤。
而阿里開源策略雖能快速普及技術(shù)，但這也意味著其最先進(jìn)模型很難與競爭對(duì)手拉開絕對(duì)差距，商業(yè)模式也更加迂回，需要客戶首先認(rèn)可其云平臺(tái)價(jià)值。
開源模式的核心挑戰(zhàn)在于如何平衡開放與收益，當(dāng)企業(yè)可以免費(fèi)獲取并私有化部署性能足夠好的開源模型時(shí)，他們?yōu)楣俜皆品?wù)付費(fèi)的意愿又會(huì)有多強(qiáng)呢？
換言之，阿里云不僅要提供簡單模型托管，還必須提供遠(yuǎn)超開源版本的性能優(yōu)化、安全保障、以及強(qiáng)大工具鏈和企業(yè)級(jí)服務(wù)，才能構(gòu)建足夠深的護(hù)城河。如何讓龐大開源用戶群體有效轉(zhuǎn)化為高價(jià)值付費(fèi)云客戶，是這條道路上最關(guān)鍵的商業(yè)驚險(xiǎn)一躍。
除了商業(yè)化的挑戰(zhàn)之外，在頂尖 AI 人才爭奪進(jìn)入白熱化的今天，任何核心人才流失都可能對(duì)團(tuán)隊(duì)造成深遠(yuǎn)影響。
近年來，包括 AI 框架和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域關(guān)鍵人物賈揚(yáng)清在內(nèi)的一些核心技術(shù)人才先后離開阿里，投身創(chuàng)業(yè)浪潮或加入其他巨頭。雖然對(duì)于阿里這樣體量的公司而言，個(gè)別人員離開未必動(dòng)搖根基，但負(fù)面影響依然存在。
畢竟核心領(lǐng)軍人物離開可能影響團(tuán)隊(duì)士氣，對(duì)外傳遞負(fù)面信號(hào)，增加后續(xù)吸引頂尖人才的難度；在關(guān)鍵技術(shù)方向上，領(lǐng)軍人物的變動(dòng)還可能給項(xiàng)目長期戰(zhàn)略延續(xù)性帶來不確定性。
也正像 Meta 在硅谷持續(xù)上演的搶人大戰(zhàn)，離開的人才往往成為新競爭對(duì)手，他們對(duì)原有體系優(yōu)劣勢了如指掌，可能在細(xì)分領(lǐng)域構(gòu)成更精準(zhǔn)威脅。
因此，阿里如何在高強(qiáng)度競爭下持續(xù)保持對(duì)全球頂尖 AI 人才的吸引力，并建立穩(wěn)定可持續(xù)的人才梯隊(duì)，是它在未來發(fā)展過程中必須面對(duì)的嚴(yán)肅課題。
結(jié)語
總體來看，阿里通義千問無疑是中國乃至全球大模型領(lǐng)域的頂級(jí)力量。它憑借 " 開源與自研并行 " 的清晰戰(zhàn)略、依托阿里云的強(qiáng)大生態(tài)、以及深厚技術(shù)人才積累，成功在激烈競爭中占據(jù)領(lǐng)先地位。萬億參數(shù)模型的發(fā)布更是彰顯了其在 Scaling Law 上的決心和實(shí)力。
然而，成功之路也伴隨著清晰挑戰(zhàn)。以開源換生態(tài)的商業(yè)模式，其盈利能力的持續(xù)性仍需市場檢驗(yàn)；與 OpenAI 等閉源巨頭的技術(shù)代差追逐將是長期過程；而頂級(jí)人才的保留與吸引，則是維持創(chuàng)新活力的生命線。
Qwen 在未來不僅需要在技術(shù)上持續(xù)突破，更需要在商業(yè)模式和組織能力上證明自己的獨(dú)特價(jià)值。它能否將今天的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為明天不可動(dòng)搖的市場勝勢，將是整個(gè)行業(yè)、包括資本市場關(guān)注的焦點(diǎn)。這也是阿里未來市值能否更上一層樓的關(guān)鍵。
1、https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1963991502440562976
2、https://chat.qwen.ai/
3、https://x.com/_akhaliq/status/1964001592710975971
