# 模型七连发刷新 SOTA ，中国正在诞生 AI 时代的 Android

- 作者：艾 梵
- 发布时间：2025-09-24 18:23
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1638883

6 亿次下载，17 万个衍生模型，服务超 100 万家客户。

在 AI 大战最为激烈的 2025 年，全球使用最广泛的开源 AI 模型，来自阿里的通义大模型。毫不夸张地说，当全球开发者需要一个免费、好用、没有商业限制的模型时，它几乎成了默认选择。

而在今天的云栖大会上，七款通义大模型家族新成员集中亮相，覆盖语言、视觉、语音、多模态、代码等多个方向，从开源生态到商业服务，几乎囊括了当下 AI 应用的所有关键环节。

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这七款模型分工明确：Qwen3-Max 承担「天花板」角色，万亿参数对标全球最强模型；Qwen3-Next 主打「普惠」，用小轿车油耗跑出跑车性能；Qwen3-VL 让草图秒变代码，Qwen3-Omni 做全模态助理，Qwen3-Coder 专攻编程，Wan2.5-preview 实现电影级视频创作，通义百聆 Fun 提供上百种音色服务。

阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭直接公布了阿里云的两大路线图：一是通义千问坚持开源开放，目标成为「AI 时代的 Android」；二是构建「下一代计算机」——超级 AI 云，为全球提供智能算力网络。

回头看，阿里可能做对了这个时代最重要的一个判断：AI 公司不仅要讲述超越人类智能的故事，更要讲述让每个人都能拥有 AI 的故事——而后者，或许更有想象力。

### 从模型到生态，通义千问的全家桶来了

模型七连发，通义千问大模型家族这次具体亮出了哪些「新牌」？梳理下来，看上去琳琅满目，其实主线很清晰：两张王牌，再加一桌子硬菜。

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▲发布会上多个模型已经在 Hugging Face 上开源



**第一张王牌，是 Qwen3-Max。**

这是阿里的「天花板担当」，总参数超过万亿，预训练使用 36 万亿 tokens。在架构上还是延续 Qwen3 系列的 MoE 设计，但在训练手法上做了很多改进。

比如用全局负载均衡和流水并行，让训练过程更稳定，不会出现异常波动；效率比上一代快了 30%；还能支持 100 万字级别的长文本；就连大规模集群里常见的硬件故障，也把时间损耗压缩到原来的五分之一。

划重点：

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▲旗舰模型 Qwen3 -Max 大幅提升编程和智能体能力，在多个基准测试中表现亮眼）



- Qwen3-Max-Base：强调大规模高效训练，长上下文和稳定性突出。
- Qwen3-Max-Instruct：已在 LMArena 文本榜单排名全球前三，超过 GPT-5-Chat。在代码测试 SWE-Bench Verified 上拿到 69.6 分，在智能体工具调用基准 Tau2-Bench 上以 74.8 分超越 Claude Opus 4 和 DeepSeek-V3.1。
- Qwen3-Max-Thinking (Heavy)：推理增强版，结合代码解释器与并行计算，在 AIME 25、HMMT 等高难度数学推理基准上取得 100% 正确率，展现出极强的推理潜力，尚在训练中。

整体来看，Qwen3-Max 把工程体系、训练效率、长上下文、推理能力和智能体任务一并拉升到了全球顶尖水准。它在代码和推理基准上的成绩，说明中国模型正在真正进入可以与最强对手正面对话的阶段。

**第二张王牌，是 Qwen3-Next。**

如果说 Max 是阿里的面子，Next 就是它的里子：真正让开发者和企业用得起、跑得动。

大模型通常存在「不可能三角」——高性能、低成本、易部署，三者难以兼得。顶级性能的模型（如 GPT-4/5）往往意味着高昂的推理成本，成为 AI 普及的最大障碍。

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▲Qwen3-Next 训练效率和推理效率均得到大幅提升



而阿里的解法，就是用 Qwen3-Max 把性能的「天花板」捅破，再用 Qwen3-Next 把成本的「地板」砸穿。

它通过高稀疏度 MoE、混合注意力等下一代架构创新，用 3B 的激活参数，达到了 235B 密集模型的性能 ，相当于用一辆小轿车的油耗，跑出了跑车的性能。最终结果就是训练成本暴降 90%，长文本推理效率提升十倍。

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▲ Qwen3-Next 采用了全新的下一代模型架构，结合线性注意力和标准注意力，Gated Delta Networks 的作者 Songlin Yang 转发 Qwen 推文



这种体系化的能力，让「人人都能用上 AI」的愿景从口号变为现实，也远比单纯发布一个高性能模型更具产业颠覆性。

**一桌硬菜：能想到的活它都包了**

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▲Qwen3-VL 视觉语言模型在多个基准测试中，性能表现超过 Gemini 2.5 Pro



- Qwen3-VL：视觉模型重磅开源，从「识图」进化到「推理与执行」，能操作电脑手机界面，也能把一张草图直接生成 HTML / CSS 代码。对很多产品经理来说，这意味着「所见即所得」真的成了现实。
- Qwen3-Omni：全模态选手，能同时处理文本、图像、音频和视频。在 36 项公开评测里拿下 32 项开源第一，22 项达到 SOTA。还能实时语音对话，甚至自定义人格，像是给你配了一个会讲十几种语言的随身助理。

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▲ Qwen3-Omni 在全方位性能评估中，多项测试超越 Gemini-2.5-Pro、Seed-ASR、GPT-4o-Transcribe 等闭源模型



- Qwen3-Coder：编程模型升级，速度更快，代码更安全，能直接帮你部署一个完整项目，修 bug 也不在话下。对开发者来说，它更像是一个随时在线的「结对编程伙伴」。
- Wan2.5-preview：AIGC 方向的杀手锏。文生视频、图生视频、文生图和图像编辑都更强了，最关键的是，第一次实现了「音画同步」的电影级视频生成。从 5 秒到 10 秒、1080P、24 帧，这已经不是玩具，而是一个可以让个人创作者拍短片的工具。

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此外，还有语音大模型通义百聆 Fun 家族，能提供上百种音色，覆盖客服、直播、电商和有声书等场景。以及基于 Qwen3，为全球实时 AI 安全构建的安全审核模型 Qwen3Guard；和实时多模态翻译模型 Qwen3-LiveTranslate-Flash 等。

把这些放在一起看，你会发现阿里在传递一个很直接的信号：想要极致性能？有 Max。想要极致效率？有 Next。想要多模态探索？有 VL 和 Omni。想要代码和创作的生产力？有 Coder 和 Wan……

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▲Qwen3-Omni 是新一代原生全模态大模型，能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，目前已经可以在 Qwen Chat 中通过语音和视频聊天启用



这不是简单的「堆新品」，而是一整套全尺寸、全模态的生态拼图。阿里把它们一次性交到用户手里，像是在告诉所有企业、个人、还有开发者：不管你在做什么，通义模型家族，总有一块积木能搭得上。

但这场「全家桶式发布」的意义，并不只在于产品层面的丰富。透过模型七连发的齐齐亮相，可以更清楚地看到，通义千问模型家族已经覆盖全尺寸、全模态，款款都在主流评测上立住了 SOTA。

也正是基于这种厚实的路径，换来的是一种独特的行业地位。正如阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在今天发布会上所说：「通义千问，可以说是渗透全球计算设备最广泛的大模型。」

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▲在全球最大的 AI 模型开源社区Hugging Face 上，输入关键字「qwen」，有超过 16 万相关的模型，且下载量均在百万级别，目前 Qwen 系列模型最高下载量达到 700 万（Qwen2.5-3B-Instruct）。



截至目前，通义千问开源了三百多款模型，覆盖了全模态全尺寸，是中国应用最广泛而且最受全球开发者欢迎的开源模型。通义大模型全球下载量超过 6 亿次，衍生模型超过 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵。

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显而易见，在这个依然由国际巨头主导的大模型赛道上，一个来自中国的开源模型家族，正在以自己的方式刷着「存在感」，也在刷新国产 AI 的历史地位。

### 大模型下半场，通义千问要成为 AI 时代的 Android

2019 年，阿里在 M6 上试水 10 万亿参数模型时，整个行业对于「大模型」这个概念更多还停留在学术讨论的层面，距离产业化仍有距离。四年后，通义千问的正式发布标志着一个拐点的到来。

从 Qwen-7B、14B 到 72B，再到今天的万亿参数，Qwen 走的路径并不花哨，就是不断扩大规模、优化、验证，把一个模型家族一点点撑开。

2024 年的 Qwen2 与 Qwen2.5 以及今天发布的 Qwen3-Max 模型总参数超过 1T，预训练使用了 36T tokens，代码能力和智能体（agent）能力方面进一步提升。

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而在大模型逐渐走向下半场，开源模型也成为不可逆转的趋势。中国则几乎成为全球开源里最重要的角色，其中以阿里和 DeepSeek 两家公司的戏份最重。

吴泳铭对此直言不讳：「在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能够渗透的场景，将会远远大于闭源模型」。

全球的大模型公司各有侧重，有的主要服务自家生态，有的为社交和广告业务添砖加瓦。有的聚焦于工具化和用户增长，有的强调全模态整合，绑定搜索。而阿里则想成为那个「AI 时代的 Android 系统」。

Android 的成功，不在于它比 iOS 更强更完美，而在于它能适配从几百块的老人机到上万块的折叠屏，让智能手机市场真正百花齐放。

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Qwen 的逻辑如出一辙。从0.5B 到万亿参数的「全尺寸」Qwen3-Max，从写代码的 Qwen3-Coder 到能「看图写代码」的Qwen3-VL，再到能听会说、音画同步的通义万相和通义百聆，甚至那个像真人一样能实时语音对话的Qwen3-Omni，阿里几乎把开发者能想到的所有工具都备齐了。

这背后是一种思路的转变：阿里不再替你决定「应该用什么」，而是把选择权、定义权，乃至最终的成本控制权，都交还给了市场。

而 Qwen 则去扮演那个最苦最累但又无可替代的角色——**AI 时代的 Android 系统，让 AI 应用和场景落地提供基础「水电煤」。**

实际上已经有超过 100 万家企业通过阿里云接入通义大模型的服务。就像接入水电一样，把 AI 当作最基础的生产力。而苹果国行 AI 虽然一再推迟，但也基本已经确定与 Qwen 合作，这是中国大模型第一次进入 iPhone。

今天云栖大会上吴泳铭也宣布，未来三年阿里将投入超 3800 亿元，用于云和 AI 硬件基础设施建设，并计划追加更大的投入。根据远期规划，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年的 GenAI 元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。

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这也是阿里云从 2022 年开始坚持的「模型即服务」（MaaS）。它将大模型定位为生产力的核心要素，依托阿里云的算力和基础设施，为企业提供高性能、低成本的 AI 能力。

**当一个平台尝试去降低整个社会的创新门槛，其所能托举的，就不仅仅是自身的商业价值。**

对于在「用谁家的模型」这个问题上纠结的开发者和企业来说，一个开放、便宜、还好用的「AI Android」系统的出现，就相当于回到大航海时代，有人为你建好了出海的港口，还顺手把全世界的航海图都开源了。

除了扬帆起航，似乎也别无他选。

作者：李超凡、张子豪、莫崇宇