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陈子善
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猫眼影戏记者 马中勇 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
万相2.6系列模子的宣布 ，再度印证了一件事 ，只要阿里云提提速 ，全球大模子工业就会上一个强度。
阿里云将大模子战火烧到了多模态领域 ，这在行业预期之内。今年以来 ，多模态模子的挪用量大规模增添 ，由于随着大模子的加速落地 ，行业很快发明 ，文本能解决的问题有限 ，现实天下自然就是多模态的输入输出形态 ，多模态模子预计成为未来一段时间工业竞争的主线。
行业预期之外的是 ，阿里云在多模态领域的追赶和落地效率。以往阿里云并不以多模态模子见长 ，不过就像谷歌联合首创人谢尔盖?布林所言 ，真正解决问题的是算法刷新 ，已往十年里 ，算法层面的前进 ，着实跑得比算力提升还快。
阿里现在没有披露整体算法的手艺细节 ，有据可查的是 ，通义万相在模子结构上集成了多项立异手艺 ，可对输入参考视频举行多模态联合建模与学习 ，参考具有时序信息的主体情绪、姿态和多角度周全视觉特征 ，同时提取音色、语速等声学特征 ，在天生阶段作为参考条件控制 ，实现从画面到声音的全感官全维度一致性坚持与迁徙。
在AI军备竞赛中 ，新模子往往只是阿里云的冲锋号 ，更值得关注的 ，是阿里云三位一体的“攻击”能力：首先拿出天下第一梯队级别的闭源模子 ，掌握手艺和商业的自动权 ，然后做该领域的全开源 ，应用门槛大幅降低 ，应用生态加速昌盛 ，最后是让AI落地到工业 ，阿里云提供系统化的工程能力。
大模子 ，阿里云为何这么“卷”
在所有关于AI的叙事逻辑中 ，模子都是原点 ，可是 ，关于要不要自研模子 ，纵使头部厂商也有不同。
例如早期OpenAI和微软的相助 ，依附对OpenAI的前瞻性投资 ，微软拿到了GPT大模子的优先使用权 ，但OpenAI并不知足于成为微软系统内的模子供应商 ，双方早期细密的绑定关系早已泛起裂痕。
AWS信仰模子自由 ，“没有一个大模子能知足所有客户” ，于是AWS引入各大模子托管到自家平台 ，然而 ，顶级模子具有稀缺性 ，要么在竞争敌手那 ，要么模子企业倾向于自己提供效劳 ，用户无法获得最好的模子体验。
和微软、AWS差别 ，阿里云坚定地走上了另一条路 ，坚定自研大模子 ，寻根究底的话 ，在于差别厂商对模子的认知差别。若是把模子视作最基础的焦点竞争力 ，那么就必定要掌握在自己手中 ，反之则可以通过相助等方法来补足。
阿里云的看法是 ，未来模子将运行在所有盘算装备中 ，并具备可长期影象 ，端云联动的运行状态 ，甚至可以随时更新参数 ，自我迭代 ，类似今天的OS运行在种种情形之中。
关于一个操作系统级别的新手艺 ，阿里巴巴理所虽然地选择举全公司之力投入。随着时间的推移 ，微软和亚马逊也纷纷加大自研模子的投入 ，不再太过依赖其他模子厂商的供应 ，这也从侧面印证了阿里云早期战略预判的准确性。
回到模子自己 ，自研领先的闭源模子 ，对云厂商而言不但是手艺的象征 ，更是一种战略级资源。通义千问旗舰模子Qwen3-Max性能凌驾GPT5、Claude Opus 4等 ，跻身全球前三 ，顶尖闭源模子吸引了大宗开发者、企业和相助同伴在其上构建应用 ，形成高粘性网络效应 ，阿里云得以在工业链上占有自动权。
再以万相2.6系列为例 ，海内用户也能使用到Sora2级别的能力 ，其不但是全球功效最全的视频天生模子 ，该系列模子面向专业影视制作和图像创作场景举行了周全升级 ，也是海内首个支持角色饰演功效的视频模子 ，同时支持音画同步、多镜头天生及声音驱动等功效。
模子领域有突出的马太效应 ，一步领先 ，步步领先。万相模子家族已支持文生图、图像编辑、文生视频、图生视频、人声生视频、行动天生、角色饰演及通用视频编辑等10多种视觉创作能力 ，已普遍应用于AI漫剧、广告设计和短视频创作等领域。
自研领先闭源模子 ，是云厂商从手艺能力到商业生态、从竞争壁垒到战略自动权的焦点引擎 ，也是未来竞争名堂中最要害的筹码。
阿里开源的意义 ，照旧被低估了
中国厂商向来在开源手艺圈声量不大 ，拿得多孝顺得少 ，到了大模子时代 ，阿里云成为海内最早开源自研大模子的“大厂” ，也是全球唯逐一家起劲研发先进AI模子并且全方位开源的云盘算厂商 ，业界率先实现“全尺寸、全模态”的周全开源。
阿里内部告竣共识 ，通义千问选择开放蹊径 ，是为了打造AI时代的Android。在LLM时代 ，开源模子创立的价值和能渗透的场景 ，会远远大于闭源模子。
外洋企业反而最先秘而不宣 ，岂论是OpenAI、Anthropic这些大模子厂商 ，照旧谷歌等巨头 ，甚至一最先走开源蹊径的Meta ，都走上了闭源蹊径。
从2023年至今 ，阿里通义团队已开源300多款模子 ，包括大语言模子千问Qwen及视觉天生模子万相Wan等两大基模系列。
「全模态」指的是开源文本天生模子、视觉明确/天生模子、语音明确/天生模子、文生图及视频模子等；「全尺寸」指的是开源模子笼罩0.5B、0.6B、1.5B、1.7B、3B、4B、7B、8B、14B、30B、32B、72B、110B、235B、480B等参数 ，同时Qwen支持中、英、法、德、西、俄、日、韩、越、阿拉伯等119种语言及方言。
阿里提供了种种场景下的更好模子 ，这是由市场决议的 ，客户需求疏散 ，行业场景千差万别 ，预算、时延、安排要求完全差别 ，某种水平上和AWS“没有一个大模子能知足所有客户”的理念类似 ，可是阿里云优先由自己来提供大语言模子、多模态模子 ，以及差别尺寸、差别本钱、差别安排形态的模子组合。
关于全球开发者而言 ，Qwen开源模子已经成为依赖 ，美国AI专家Nathan Lambert发出“硅谷建设在Qwen之上”的赞叹 ，谷歌前CEO施密特甚至体现担心这将削弱美国手艺向导力 ，由于大大都国家和公司会选择开源的中国开源大模子。
阻止现在 ，通义千问Qwen衍生模子数目已突破18万 ，远超Meta Llama系列模子；通义千问Qwen在全球下载量超7亿 ，据彭博统计 ，阻止2025年10月 ，千问Qwen下载量也已逾越Llama模子 ，通义成为事实意义上的全球第一AI开源模子。
开源关于阿里云也大有裨益 ，作为AI和云盘算市场的追赶者 ，开源模子让更多企业和开发者加入 ，也让阿里云成为底层规范和实践的参考 ，吸引更多的用户使用阿里云生态 ，这是一个双赢时势。
在一个高度依赖算力、数据和资源的赛道里 ，大模子自然有走向“寡头化”的危害。少数公司掌握最强模子、最先进算力 ，其余玩家只能围绕API做应用 ，行业立异的天花板被提前锁死。
阿里的开源 ，在某种水平上拉低了这条门槛。它让更多开发者、中小企业和行业玩家 ，有时机直接加入究竟层模子与工程系统中 ，而不是永远停留在挪用者的位置。
系统化AI工程 ，大模子深入工业场景
已往一年 ，阿里云AI算力增添超5倍 ，AI存力增添4倍多 ，头部车企正在基于Qwen-VL定制了自己的VLA和天下模子 ，数十家具身智能企业在和通义举行相助 ，甚至连竞争敌手在举行具身领域的手艺探索中 ，也使用了Qwen系列模子。
这说明 ，阿里云的能力界线早已凌驾模子之外 ，有了顶级闭源模子作标杆 ，开源模子实现能力下沉和生态昌盛 ，阿里云让前沿模子转化为工业价值的要害 ，就在于系统化的AI效劳。
已往两年中 ，工业链厂商都在加速推出种种工具和效劳 ，以支持天生式AI的完整工程化流水线 ，不再局限于对天生式AI模子举行简朴的提醒（prompt）挪用 ，而是伸张到数据准备、模子训练/精调、模子治理、评估、视察等模子全生命周期工具。
以时下火热的自动驾驶和具身智能为例 ，需要多模态模子端到端的效劳。其中 ，汽车自动驾驶需处置惩罚收罗车与量产车回传的海量图像数据 ，古板CV小模子的语义明确弱、泛化差、准确率低。
接纳通义千问多模态大模子Qwen3-VL后 ，可一次性为图像打上数百个语义标签 ，泛化能力与检索准确率较古板计划提升50%以上 ，车企既可直接挪用其云端效劳处置惩罚难例场景 ，又可依托其开源开放特征自主微调模子 ，大幅降低标注与迭代本钱。该计划已落地比亚迪、卓驭、元戎等厂商。
在具身智能研发中 ，Qwen-VL在云端数据标注阶段 ，可显著提升标注效率与数据质量 ，在端侧 ，面向Vision-Language-Action（VLA）架构的具身智能企业基于Qwen-VL开展后训练 ，加速了具身智能系统的工程化落地与高效迭代。
工程化能力的优势就在于它将模子的能力转化为可复用、可扩展、可落地的营业工具 ，极大降低了标注本钱、训练本钱和迭代时间 ，同时包管了系统的稳固性与可控性。
智能硬件也是多模态模子一个充满想象空间的市场 ，雷鸟V3 AI眼镜融合Qwen-VL、Qwen-Audio ，AI识别准确率达98%；创维电视和闺蜜机依托Qwen-VL与CosyVoice ，实现99%意图识别精度的深度内容搜索；听力熊V8基于Qwen-Omni和Qwen-VL能力 ，通过照相触发AI解说 ，交互频次翻倍。多模态能力正让AI深度融入物理天下 ，重塑终端体验。
别的 ，在金融场景非结构化数据的处置惩罚阶段 ，Qwen-VL可实现质料剖析效率提升70%以上 ，定损、投研等流程从小时级压缩至分钟级。
连系如上实践来看 ，系统化AI工程的焦点 ，就是把大模子的能力从实验室搬到工业场景 ，其中涉及到重大的场景拆解和能力重组 ，它不但包括模子自己的训练和优化 ，还涵盖数据收罗与标注、算力调理、漫衍式训练、推理加速、微调与定制化安排等全链路能力 ，这也是阿里云作为云厂商的先天优势。
三位一体的全栈AI系统 ，使得阿里云有能力完成AI价值传导的闭环 ，真正把大模子从实验室推向现实天下 ，把能力优势转化为工业竞争力 ，也让整个行业的名堂随之重塑。（作者｜张帅 ，编辑｜盖虹达）
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