【新智元導讀】Code Arena最新放榜，Qwen3.7-Max以1541分衝進全球第四，成為前五中唯一的非Claude模型。程式設計，中國模型第一次殺到這個位置。 就在今天，Code Arena最新榜單出爐！ Qwen3.7-Max以1541分闖入全球前四，一舉超越了GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash等一眾頂尖模型。 排在它前面的，只剩Claude Opus 4.7和Opus 4.6。

AI界最近一期「期末考試」出成績了。 這一次的全球大模型排名，第一次，中國選手殺進前五。 一個讓我意想不到的名字，Qwen 3.7-Max。 怎麼說呢，就像求學時代——

3月4日凌晨，阿里通義千問（Qwen）技術負責人、32歲最年輕P10林俊暘在X發文：me stepping down. bye my beloved qwen，官宣離職。他是誰？千問靈魂人物• 1993年生，北大電腦本科+語言學碩士，2019年加入阿里達摩院• 千問核心締造者、技術/開源負責人，一手帶大Qwen系列• 主導Qwen3.5發佈，剛獲馬斯克點贊“智能密度驚人”• 千問App月活全球第三，開源模型長期霸榜離職導火線：組織架構大拆通義實驗室計畫將Qwen垂直整合團隊打散，改為預訓練、後訓練、多模態等水平分工，林俊暘職權大幅收縮，與他堅持的全端技術路線衝突。同日，Qwen後訓練負責人郁博文也離職；1月Qwen Code負責人惠彬原已加入Meta。投資人瘋搶：無論創不創業，先搶到再說• 中國頂級VC、頭部大廠瘋狂接觸，爭搶創業門票或高薪offer• 矽谷大佬託人聯絡，海外資本也入局• 業內判斷：他創業必被頭部資本秒投，第一圈就被“吃掉”後續猜想• 大機率創業，聚焦大模型/開源/具身智能• 或加入OpenAI、Anthropic、Meta等頂尖AI機構• 千問團隊短期將面臨技術與人才雙重震盪 (MBA與EMBA)

2026年2月5日，春節前夕，阿里巴巴集團內部完成了一項看似低調卻意義深遠的調整：將旗下AI的總稱和核心品牌統一為「千問」。直到2月16日的大年三十，阿里發布了最新的開源模型千問3.5。用一款模型整合了原生多模態，在視覺理解、複雜推理、Agent智能體等核心能力維度全面整合到統一的預訓練架構中。Qwen3.5-Plus總參數3970億，但推理時僅啟動170億，以不到5%的參數撬動了全部智能。在多項基準測試中表現媲美GPT-5.2、Gemini-3-pro等閉源第一梯隊模型，甚至超越了自家上一代兆參數的Qwen3-Max。用更小的模型，跑出了更強的性能。而成本不升反降，API價格僅為同等效能Gemini 3 Pro的1/18，部署顯存佔用相比上一代降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。你會發現這不只是一次品牌的統一，更是組織的統一、架構的統一，最終指向AI策略的統一。當「千問」成為一個貫穿技術、產品與商業的統一符號，當Qwen3.5用「一款模型打天下」的策略在春節檔炸場，它不再只是又一次榜單刷新，而是阿里AI戰略從分散走向協同、從單點突破走向系統作戰的集中呈現。Qwen3.5憑什麼再掀巨浪？Qwen3.5的出現意味著，企業可以用過去幾分之一的成本，部署性能頂級的AI系統，參考R1曾經幹的事，用更小的參數規模、更低的部署成本獲得更強的智能表現。但這並非一夜之間的靈光乍現，而是Qwen系列一以貫之的戰略延續：從Qwen1.5到Qwen2.5，再到今天的Qwen3.5，阿里巴巴的優化方向從來不是“如何把模型做得更大”，而是“如何用更小的模型，做出頂尖的性能”。早在Qwen1.5時代，阿里就推出了從0.5B到110B的完整參數譜系，在千億級車型上驗證了規模與效率的平衡之道。 Qwen2.5延續這一思路，72B模型以不到Llama3 405B五分之一的參數規模實現性能超越，而1.5B量級的小模型在數學推理和編程等領域同樣展現出驚人的能力密度。這種「以小勝大」的能力，不是偶然的某一次爆發，而是貫穿每一代產品的穩定輸出。正是這種貫穿每一代的戰略定力，讓Qwen3.5的突破有了更深層的意義：它不只是又一次刷新榜單，而是將「以小胜大」的能力從單一的語言智能，拓展到了更廣闊的多模態世界。目前產業多模態模型多走「拼裝」路線，語言模型外掛視覺模組，常導致視覺增強而語言「降智」。而Qwen3.5選擇了一條更深入，也更複雜的道路，從預訓練第一天起就在海量的文字與視覺混合資料上聯合學習，讓視覺與語言在統一參數空間深度融合，從而讓模型真正具備跨模態直覺理解力，能像素級定位圖像、理解2小時操控視頻時序、將手繪草圖轉體代碼，甚至作為視覺智能前端代碼，甚至作為視覺智能手機前端時序、將手繪草圖轉體代碼，甚至作為視覺智能前端代碼，甚至作為視覺智能手機前端。在複雜推理與Agent能力上，Qwen3.5透過混合注意力機制、極致稀疏MoE架構、原生多Token預測及注意力門控機制等核心技術協同作用，實現動態分配計算資源、以不到5%激活參數調動397B總參數知識儲備，推理速度翻倍的同時確保訓練穩定可靠。下面這個案例，是簡單幾步在OpenClaw裡配置了Qwen3.5，讓它進行搜索過去一個月內發布的新AI模型，將信息匯總成一份報告，並最終自動將生成PDF文件直接在聊天窗口中發送回給我。從搜尋、整合資訊到排版產生文件，再到跨平台發送，最終輸出的報告不僅列出了模型，還包含了「SWE-Bench」基準測試比較表，顯示了各模型在解決軟體工程問題上的表現。4000 億參數超越兆參數，API 價格僅為同等性能Gemini 3 Pro 的1/18……這些數字單獨看是產品迭代，放在一起看，則意味著一個轉折點的到來：頂級AI能力不再是高算力、高成本的閉環遊戲，而是變成個人開發者、創業團隊、中小企業也能觸及的基礎能力。一個統一的阿里在全球所有模型廠商裡，阿里都是一個特殊的存在。大多數AI公司要麼專注模型研發，要麼深耕晶片設計，要麼依托雲基礎設施，但極少有廠商能將這三者同時握在手中，並讓它們在一個統一的戰略目標下協同運轉。但阿里做到了。Qwen3.5的背後，站著整個阿里雲的技術體系。 Qwen3.5的「極致性價比」並非孤立的技術成果，而是模式、晶片與雲協同創新的產物。在模型層面，千問大模型團隊持續迭代，從Qwen2.5到Qwen3再到Qwen3.5，每一代都在關鍵能力維度上突破開源模型的天花板，穩定輸出天花板級產品。在晶片層面，平頭哥自研的「真武」晶片針對MoE架構模型做了大量最佳化，滿足千問大模型對大規模運算的需求，讓晶片與模型共同設計，發揮極致算力潛力。更重要的是，阿里雲提供從訓練到推理的全鏈路優化，例如透過設計精巧的FP8/FP32精度應用策略，激活內存減少約50%，訓練提速10%，且這套方案被統一部署到強化學習訓練和推理的全流程中，全面降低了多模態模型擴展的成本和復雜度。在智能體訓練上，團隊也特別建構了一套大規模強化學習框架，涵蓋純文字、多模態和多輪對話等各種場景，整體效率提升3到5倍，讓模型能在海量真實場景中反覆實戰、持續進化。這種模型、晶片和雲端的軟硬體緊密耦合，最終實現了「1+1+1>3」的效果，不僅能更好發揮晶片的算力潛力，提升集群的算力效率，還能有效提升模型訓練與推理的效率。得益於此，Qwen3.5的API價格進一步探底，而開源協議Apache 2.0的完全開放，讓全球開發者得以零門檻使用、研究甚至二次開發世界頂級的多模態AI能力。放眼全球，有能力將這三者深度耦合的科技公司屈指可數，而阿里是其中之一，也是唯一走通開源路線的那個。這種協同創新的成果，正以驚人的速度轉化為生態效應。截至目前，千問模型的開源數量已超400個，衍生模型突破20萬個，下載量超10億次。在中國企業級大模型呼叫市場中，千問位居第一，並成為阿里雲新增需求的主要驅動力，帶動運算、儲存及資料庫等基礎資源消耗的成長。根據Omdia數據，2025年上半年，中國AI雲整體市場規模達223億元，阿里雲佔比35.8%，超過第二到第四名總和；阿里雲在中國雲市場的整體份額也從33%提升至36%，領先優勢持續擴大。這些數字背後是一個正在加速成型的正循環：開源吸引開發者，開發者催生應用，應用反哺雲和晶片業務，業務收益再投入下一代模型研發。而當技術本身夠高效，成本就不再是需要刻意壓縮的東西，它自然就低了。 Qwen3.5讓“最強”和“最便宜”，同時出現在了一個模型上。回看過去幾十年的科技產業史，Linux定義了伺服器時代，Android定義了行動時代，它們的共同點是開源、免費、無所不在，最終成為整個產業的預設底層。而它們的背後，都站著一個能夠調動全端資源、維持策略定力的推手。今天的阿里，正在扮演這個角色。當組織統一、策略統一、技術協同成為常態，「千問」就不再只是一個模型系列的名稱，而是AI時代基礎設施的代名詞。 (矽星人Pro)

2026 年2 月初，在春節這個中國網路最喧鬧的牌桌上，阿里的位置一度顯得有些尷尬。對手們手裡都握著確定的籌碼。字節跳動拿下了央視春晚的獨家合作；騰訊元寶重啟了經典的紅包方案。相較之下，阿里沒有春晚的頂級曝光，也缺乏微信這種天然的裂變土壤。但當新年的鐘聲敲響，阿里卻在B 端與C 端同時完成了反超。在B 端，是技術成本的重塑。除夕當天，Qwen 3.5 突襲發布。這不僅僅是一次版本更新，而是一次對推理成本的激進下探——Qwen 3.5-Plus 將總參數3970 億的模型激活降至170 億，其API 價格僅為0.8 元/百萬Token。在同等效能下，此成本僅為Google Gemini 3 Pro 的1/18。這對任何想把AI 規模化嵌入業務流程的公司來說，都是難以忽視的價格因素。阿里正試圖用極致的性價比，為AI 的大規模商業化設定新的起跑線。在C 端，是關於「入口」 的邏輯轉換。在底層能力的支撐下，千問App 繞開了傳統的紅包大戰，轉而上線「春節30 億免單」 計畫。它設定了一個新規則：使用者必須對AI 發出指令去「辦事」。隨之而來的，是一條近乎垂直的成長曲線。 2月17日凌晨數據顯示，春節活動期間，全國超過1.3億人第一次體驗AI購物，說了50億次“千問幫我”，千問一躍成為國民級AI助理。不到3個月，千問DAU飆升至7352萬，與豆包形成雙雄爭霸的格局。這場春節混戰，阿里做對了什麼？春節混戰的“珍珠港時刻”2026 年的農曆新年，註定要被載入中國網路史冊。如果說2014 年的微信紅包是行動支付領域的“珍珠港事件”，那麼今年這場圍繞AI 入口展開的春節大戰，則是一場波及更廣的系統性洗牌。其深遠影響，正超越前者的範疇。硝煙在春節前夕已瀰漫。 1 月底開始，各路玩家悉數入場，現金激勵與流量紅利交織，試圖利用各自的慣性將用戶導入新的AI 生態。巨頭們慷慨解囊，迅速拉升了市場的參與熱度。阿里旗下的「千問」 採取了更激進的策略：豪擲30 億元，推出「請全國人民吃喝玩樂」 活動。在用戶熱情遠超預期的情況下，再透過第二波免等加碼，把實際投入拉到了「遠超30億」。這種「用AI 購物辦事」 的玩法瞬間引爆全網，消費者們爭相參與「1 分錢讓AI 幫點奶茶」 的狂歡。即便活動口令一度遭遇微信封禁，但「AI 真正能辦事」 的種子已經釘進了日常消費場景。與往年爭奪支付入口或短視頻長度不同，2026 年這場戰役的核心是「習慣重塑」。巨頭們將紅包與AI 對話、任務、服務深度綁定，本質上是一場針對AI 工具使用習慣的大規模推廣。在這場洗牌中，阿里千問成了率先搶下旗幟的玩家。QuestMobile 最新數據顯示，春節戰役後，千問的DAU（日活躍用戶數）飆升至7352 萬，遠超騰訊元寶的1828 萬，並直逼領跑者豆包的7871 萬。這種爆發力，就像AI 時代的「珍珠港突襲」。春節之所以重要，是因為它疊加了中國網路最後的大規模流量紅利、最豐富的場景和最強的心智擴大機。在支付時代，它改寫過格局；在AI 時代，它正在被用來改寫「誰掌握下一代超級入口」 的起跑線。春節前，中國AI 市場的C 端戰局仍處於大廠與新創公司交疊的混戰期。但這一仗打完，市場的頭部效應開始劇烈收攏。千問在極短的時間窗口內，將豆包追到幾乎相同的量級，同時與其他玩家拉開了一個量級差。中國AI 應用的競爭，正從「群雄逐鹿」加速進入「千豆爭霸」。阿里的領先，並非單純依靠「鈔能力」。2014 年，微信紅包被稱為“珍珠港襲擊”，不是因為它發了多少錢，而是它在春節窗口，第一次將“發紅包” 搬到了移動支付上，從此改變了轉帳習慣。這次千問的邏輯異曲同工。它不僅贏得了龐大的用戶基數，更贏得了「習慣」——培養了用戶「有事找AI」 的全新心智。當其他玩家更多是贏得了一場活動時，千問已經買斷了未來幾年超級入口的關鍵位置。這標誌著AI 競爭的維度，已從模型層面的智慧比拼，拉升到了「智慧+ 落地」 的全連結競爭。2014年，微信在春節完成了「從現金到手機」的遷移；2026年，千問正在完成「從找App到找AI」的遷移。全端能力：從“智力溢出”到“行為重塑”千問在春節期間的爆發，看似是一場由超30億預算驅動的閃電戰，其實是阿里長達十年技術佈點與二十年生態資產的一次集中兌現。在這狂飆增長背後，底牌只有四個字：全棧能力。三年前，當阿里開始研發千問大模型時，市場並不看好。彼時矽谷定義了生成式AI 的敘事，國內大廠普遍處於一種既焦慮又迷惘的追趕中。千問在初期走了一條略顯孤單的開源路線，在開發者社群口碑極佳，但在C 端應用上，阿里卻一度顯得遲緩。這種節奏上的滯後，源自於阿里內部對AI 發展策略的共識，即CEO 吳泳銘在雲棲大會上提出的「三階段」理論。在邁向ASI（超級人工智慧的路上），第一階段是“智能湧現”，即AI 透過海量知識學習具備泛化智力；第二階段是“自主行動”，即AI 掌握工具使用和編程能力以實現“輔助人”；第三階段則是“自我迭代”。依照這個理論，第一階段應死磕模型性能。模型智慧決定了應用的天花板，如果智力基座不穩，C 端的繁榮無非是沙灘上的堡壘。在阿里看來，只有當「智慧湧現」跨越臨界點，第二階段的「自主行動」才有真正的商業邏輯。這解釋了為什麼阿里在C 端推進上曾一度顯得「遲緩」。這種遲緩，本質上是在等待「智力溢出」的那一刻。死磕第一階段的成果，是阿里建構了全球規模最大的開源大模型生態。自2023 年開源至今，千問已累計發布超400 款車型，實現了從端側0.5B 到雲端480B 的全尺寸覆蓋。目前，千問衍生模型數超20 萬，累計下載量突破10 億次。這種「AI 時代的Android」策略，讓千問成了全球AI 產業的基座標準。當Meta 新模型參考Qwen 架構，DeepSeek 蒸餾選擇Qwen 內核，甚至新加坡國家AI 計劃也全面轉向Qwen 時，阿里已經完成了從參與者向定義者的轉變。除夕當天，千問3.5 突襲式發表。全新一代大款千問Qwen3.5-Plus，效能媲美Gemini 3 Pro，登頂全球最強開源模型。千問3.5實現了底層模型架構的全面革新，此次發布的Qwen3.5-Plus版本總參數為3970億，激活僅170億，以小胜大，性能超過兆參數的Qwen3-Max模型，部署顯存佔用降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。模型性能直接決定了App 的「天花板」。能力大幅增強的千問3.5，將進一步開啟千問App在工作與生活中幫人辦事的想像空間。更現實的商業底色在於，阿里掌握了核心算力的定價權。 2026 年1 月，隨著平頭哥傳出計畫上市的消息，「通雲哥」（通義實驗室+ 阿里雲+ 平頭哥）的黃金三角組合正式合圍。阿里巴巴成為中國唯一實現「自研晶片+ 雲端平台+ 大模型」全端垂直整合的巨頭。只有垂直整合才能帶來極致優化，自研晶片「真武」可以針對Qwen 的MoE 架構客製化設計，並由雲端平台進行資源調度。這次Qwen 3.5-Plus 的API 價格也壓到了每百萬Token 0.8 元，僅為Gemini 3 Pro 的1/18。對C 端App 來說，只有成本夠低，阿里才敢在後台讓AI 「多算幾次」以確保準確性，未來才能比1.3 億人更多的瞬時湧入而不至於讓算力宕機或成本失控。大模型C 端戰爭的終局，終究要回到物理世界的履約能力。1 月15 日，千問App 率先上線AI 購物Agent，2 月6 日開啟30 億免單，阿里透過「點奶茶」這類高頻場景，將AI 強行推入實操鏈路。綜觀全球科技大廠，博弈的格局清晰可見：OpenAI有頂尖模型但缺乏強大的應用生態和履約體系；Google雖有生態，但在電商、本地生活等物理世界的履約能力上相比阿里有差距；亞馬遜雲服務強大，但其大模型尚未展現出同等級的競爭力。這種「模型+算力+生態+履約」四合一的全端能力，在全球範圍內都是罕見的，這為阿里贏得了定義「AI+商業」範式的機會。免單活動上線首日，千問9 小時訂單量突破1000 萬，這背後是淘寶、菜鳥、餓了麼積累了二十年的毛細血管。這種全端能力的支撐，讓千問的爆發不再只是一個流量奇蹟。阿里正試圖告訴市場：AI 的盡頭不是虛擬的對話框，而是真實的人間煙火。路徑分野：被重塑的終局2026 年的春節，被產業視為中國AI 產業的分水嶺。在此之前，大模型的競爭焦點主要停留在參數規模和榜單排名。但這個春節過後，競爭開始從「生成答案」轉向「生成行動」。大年初一凌晨，千問發布的數據展示了這場轉向的規模：活動期間，全國超過1.3 億人嘗試了AI 購物，50 億次指令被輸入到千問後台。這不僅是一次行銷上的拉新，更是一次國民級AI 助理的壓力測試。這場戰役也清楚地劃出了中美AI 發展的不同路徑。以OpenAI 為代表的美國頭部公司，目前更多地在驗證Scaling Law的極限，試圖透過算力和演算法的暴力堆砌去突破通用人工智慧的邊界。而中國公司則憑藉龐大的應用場景，走上了一條「應用反哺技術」的道路。這種差異本質上是由商業基因決定的。對阿里而言，那1.2 億筆訂單不僅是商業收益，更是海量的、來自真實世界的「對齊數據」。在實驗室裡，研究員很難模擬出使用者在點一杯奶茶時，如何處理「去冰、三分糖、不加珍珠」這種瑣碎且帶有具體約束的指令。而正是這些真實場景的反覆摩擦，讓千問在處理複雜意圖、執行多步驟規劃時，獲得了比競對更快的進化速度。這種進化不是推演出來的，而是磨出來的。春節的硝煙終將散去，但這場「技術灰階測試」留下的心智印記很難磨滅。正如2014 年紅包大戰之後，人們再也回不去現金支付時代，「有事找AI」的習慣一旦養成，商業邏輯就會發生重構。對所有玩家而言，真正的考驗在於：當補貼熱潮退潮，如何憑藉產品本身的能力留住用戶。這場C 端戰爭才剛開始。但在這個春天，阿里已經成功把中國AI戰爭拉進了它最熟悉的領域──那個由物流、交易、支付和供應鏈所建構的現實世界。 (虎嗅APP)

不同的技術路線和市場定位，阿里巴巴側重於模型架構的統一與性能提升，字節跳動則聚焦智能理解和知識驅動。圖片來源：AI生成中國兩大科技巨頭阿里巴巴和字節跳動今日分別發佈了各自最新的AI圖像生成模型——字節跳動發佈了主打智能理解和高解析度輸出的Seedream 5.0，阿里巴巴則推出了集圖像生成與編輯於一體的Qwen-Image-2.0。這兩款模型均在今日正式上線，阿里巴巴通過阿里雲百煉平台開放API邀測，使用者可通過Qwen Chat免費體驗；字節跳動則將Seedream 5.0整合於旗下剪映、CapCut、小雲雀等應用，並提供限時免費使用，未來計畫在美國市場開放。阿里巴巴Qwen-Image-2.0的核心創新在於首次將圖像生成與編輯功能統一到單一模型架構中，顯著提升了性能和靈活性。該模型支援長達1000 token的複雜文字輸入，能夠生成高達2K解析度的圖像，適合專業PPT、海報、多格漫畫等複雜場景。Qwen-Image-2.0尤其在中文文字渲染方面表現卓越，能夠準確生成多種字型和複雜文字內容，如《蘭亭集序》全文配圖。AI Arena評測資料顯示，Qwen-Image-2.0在文字生成圖像任務中以1029分位列全球第三，圖像編輯能力得分1034，排名第二，接近頂尖水平。相比之下，字節跳動的Seedream 5.0則強調智能水平的提升，增強了對提示詞的理解能力，支援檢索生圖、多步邏輯推理和聯網知識整合，適合複雜知識驅動的任務，如生成詳細步驟說明圖。此外，Seedream 5.0支援2K及4K解析度輸出，細節紋理和照明效果更為精細，新增了精準編輯功能。該模型主要對標Nano Banana Pro，突出低成本優勢，目前使用者可免費使用20次，未來將逐步開放更多地區。儘管在藝術設計感方面略遜於競爭對手，但其在實用性和智能推理方面表現突出。從技術參數來看，Qwen-Image-2.0的長文字輸入能力（1K token）遠超行業平均，極大拓展了模型對複雜指令的理解和執行能力，尤其適合需要精細文字排版和多元素組合的專業應用。Seedream 5.0則通過多步邏輯推理和聯網知識整合，提升了模型對複雜任務的適應性，尤其在生成步驟說明圖等知識密集型場景中表現優異。此外，Seedream 5.0支援4K解析度輸出，滿足更高端視覺需求。在使用體驗方面，Qwen-Image-2.0通過阿里雲百煉平台和Qwen Chat提供開放體驗，使用者反饋其生成圖像細膩，文字渲染精準，編輯功能靈活多樣，能夠實現九宮格自拍、多風格轉換等多樣化創作。Seedream 5.0則依託字節跳動生態，深度整合剪映、CapCut等視訊及內容創作工具，使用者可便捷呼叫模型完成高品質圖像生成和精準編輯，尤其適合內容創作者和知識工作者。兩款模型的發佈反映了中國AI圖像生成領域的多元化發展趨勢。阿里巴巴側重於模型架構的統一與性能提升，強調中文文字渲染和多場景應用，推動AI圖像生成的實用化和普及化。字節跳動則聚焦智能理解和知識驅動，強化模型的推理能力和高解析度輸出，滿足更複雜的專業需求和內容創作場景。未來，隨著AI圖像生成技術的不斷演進，模型的多模態融合能力、長文字理解深度以及高解析度細節表現將成為競爭關鍵。阿里巴巴和字節跳動的這兩款模型分別代表了不同的技術路線和市場策略，預計將在專業設計、內容創作、教育培訓等多個領域展開激烈競爭。同時，隨著API和應用的開放，更多開發者和使用者將參與到AI圖像生成生態中，推動技術的快速迭代和應用創新。綜合來看，Qwen-Image-2.0以其統一架構和卓越的中文文字渲染能力，在專業圖像生成與編輯領域具備明顯優勢；而Seedream 5.0憑藉智能推理和高解析度支援，在知識密集型和高端視覺需求場景中表現突出。兩者的差異化發展不僅豐富了市場選擇，也促進了中國AI圖像生成技術的整體提升和生態繁榮。 (鈦媒體AGI)

2月9日，在全球最大AI開源社區HuggingFace的開放原始碼專案頁面中，最新出現Qwen3.5併入Transformers的新PR（提交程式碼合併申請）。業內猜測阿里千問新一代基座模型Qwen3.5發佈在即。記者瞭解到，千問3.5採用了全新的混合注意力機制，並且極有可能是原生可實現視覺理解的VLM類模型，Qwen3.5或將開源至少2B的密集模型和35B-A3B的MoE模型。 (第一財經)

DeepSeek在2025年1月給市場帶來衝擊。自那一年之後，中國的AI不斷增加。在美國企業的全球大語言模型排名中，Qwen（千問）、Kimi、MiniMax等中國AI上榜。美國的高科技出口管制是否失去意義？1月2日上市的中國GPU廠商壁仞科技中國新興AI（人工智慧）DeepSeek在2025年1月給市場帶來衝擊。自那一年之後，中國的AI企業不斷增加。不是追隨美國，而是為尋求不同的最佳解決方案走自主路線。其中頗受好評的阿里巴巴集團的股價約1年間上漲了9成。美國的高科技出口管制是否失去意義？2025年1月27日，在蘋果的免費APP下載排行榜上，DeepSeek超過了美國OpenAI的ChatGPT，躍居首位。對於評審前的論文，DeepSeek以有限的計算資源和低成本顯示出很高的推理性能。由於市場擔心不再需要最尖端半導體，2025年1月27日美國輝達的股價一度比上一個交易日下跌18%。提高DeepSeek評價的是大語言模型（LLM）的性能。在美國Artificial Analysis公佈的全球LLM排名中，在Google的Gemini等美國企業佔據前列的背景下，DeepSeek排在第10位。據稱DeepSeek的數學推理能力和性價比均受到好評。在排行榜中，月之暗面（Moonshot AI）開發的Kimi和MiniMax等中國AI緊隨其後。新華社報導稱，中國迄今為止發佈的LLM達到1509種，按國家來看排名第一。在中國AI中，最近一年評價提高的是阿里巴巴的AI模型Qwen（千問）。中國大陸媒體引用美國AI開發平台Hugging Face的資料報導稱，截至2026年1月千問系列的累計下載量超過7億次，成為平台上下載量最多的開源AI。阿里巴巴的股價較2025年1月底上漲約9成，總市值增加約1.5兆港元。除了千問的性能之外，在競爭激烈的中國AI開發中，阿里巴巴還掌握了無論誰勝出都需要的基礎設施，這一點也提高了的評價。美國摩根士丹利認為，阿里巴巴的雲服務在2026年度的收益將同比增長超過35%，2027年度有可能加速至40%。中國企業的戰鬥方式與美國企業不同的情況也很明顯。美國AI以最尖端圖形處理器（GPU）和巨額投資為前提，而中國則以效率化、輕量化為核心確保競爭力。面對尋求提高計算和推理能力的美國企業，中國政府呼籲在各行各業廣泛應用AI，並積極推動其在社會各領域的落地。香港一家亞洲股票基金的營運負責人表示，“雖然不確定能否超越美國的科技水平，但中國正以在受限環境下的強大實裝能力作為武器，開始形成獨特的投資機會”。事實上，中國新興AI企業正在跨越驗證階段，進入產業化和資本回收階段。2025年年底以來，從計算資源到應用，中國大陸的相關企業紛紛在香港上市，包括GPU廠商上海壁仞科技、AI企業MiniMax Group Inc.和北京智譜華章科技、AI製藥企業英矽智能等。那麼美國的高科技出口管制是否不再有意義？答案為一半肯定，一半否定。有報導稱，沒有輝達最先進的半導體，DeepSeek的新模型就無法開發，出口管制的威脅仍未完全消除。另一方面，1月14日有消息稱智譜發佈了在華為提供的平台上開發的國產圖片生成式AI。從獲取資料到學習的全部過程都自主完成，是僅使用中國國產半導體學習的首個最先進的多模態（能橫向處理文字和圖像等不同資料）模型。智譜的股價1月14日在香港市場一度上漲22%。對純中國產AI的評估才剛剛開始，2026年中國AI股的狂熱似乎仍將持續。 (日經中文網)