赛道Hyper | 通义千问万亿模型的战略突围解析
发布时间：2025-09-06 来源：漫不经意网作者：一生热爱_5MdD
作者：周源/华尔街见闻
9日凌晨，阿里巴巴旗下通义千问（Qwen）在其官网发布Qwen3-Max-Preview（Instruct）——一款参数量超万亿的预览版超大型模型。
阿里对外称，该模型在中英文理解、复杂指令遵循、工具调用（RAG/Tool-calling）等维度有明显提升，并在设计上减少了知识幻觉现象；同时，Preview版本已在Qwen Chat与阿里云的模型平台上提供试用与API调用。
这个模型到底是什么
阿里官方表述把Qwen3-Max-Preview定位为Qwen3系列中“迄今为止最大且面向指令任务”的模型，并强调两件事：一是将“指令遵循与工具调用”作为主要优化目标；二是部署通道同时开放给自家产品（Qwen Chat）与商业开发者（阿里云模型服务/百炼平台）。
这两个动作说明，这个超大模型既是产品宣称，也是阿里推动模型即服务化的操作说明。
这个模型的亮点，集中在三个层面可被核验的事实：参数规模（超万亿）、可通过云平台与聊天产品调用、以及在若干公开或私有基准上取得的比较性优势。
通义千问最近推出了多个不同侧重的大模型，背后的思考是什么？
阿里巴巴CEO吴泳铭（Eddie Wu）此前曾对外公开表示：“公司现在的主要目标，是构建一个最终能超越人类智能能力的——‘人工通用智能’（AGI：Artificial General Intelligence）系统。所有Qwen3模型均为开源，这体现了我们对开放社区与产业创新的长期承诺。”
这次，阿里为什么把“指令+工具”放在首位？
通义团队过去在Qwen3技术报告中提出的框架（如思考/非思考模式、混合密集与MoE架构、可控的思考预算机制）为Max版的演进提供了方法论基础。
Qwen3的技术路线不是简单追参数，而是把“模式切换”“预算分配”“多模态兼容”作为可控变量，这使得放大到万亿参数时能更快面向实际任务做出灵活调整。
在Max-Preview的具体描述中，阿里把减少“知识幻觉”与增强“工具调用”并列为核心改进点：前者指向输出可信度与事实性（对企业级应用至关重要），后者则直接关系到把大模型嵌入企业流程、调用检索/数据库/执行工具时的可靠性。
换言之，产品化路径从“更会说”转向“更会做”（actionable），这是阿里把模型作为平台化产品推向市场的技术逻辑。
华尔街见闻注意到，近期，国内外多个厂商都推出了超大规模，或面向AI Agent的模型：比如Moonshot（月之暗面）的Kimi K2、DeepSeek的V3.1，以及国外的Anthropic（Claude Opus）等。
这些模型在架构选择（MoE vs Dense）、实际激活参数与峰值参数（Activated vs Total）、以及对Agent/工具的内建支持等维度，都存在明显差异。
Kimi与若干国产团队采取MoE路线以降低推理成本并提高单模型覆盖面；DeepSeek 则强调混合推理模式（thinking/non-thinking）与国内生态的快速迭代；Anthropic 则把 AI Agent 与长期推理能力作为差异点。
对比之下，阿里这次选择将Max以“Instruct +工具调用优化+可商用平台”的方式先行投放，是一种强调可用性与生态接入的打法。
值得注意的是，参数的绝对值并不自动等同为产品优势：MoE类模型在“总参数”上能达到极大规模，但实际推理时的激活参数更小，成本结构不同——此次阿里没有披露这个超大模型的参数激活量数据。
此外，开放策略（开源、预览、闭源商用）会直接影响社区生态与二次创新速度。阿里在过去两年里已有Qwen3系列的开源实践与社区积累，这决定了Max面向用户与开发者的出发点，与完全闭源的竞品路径存在本质差别。
阿里在赌实务可集成价值？
一个万亿级模型以Preview形式，在Qwen Chat与阿里云平台上线，意味着阿里将该模型当作“平台能力”来推：企业可通过API、RAG流程与工具链把模型嵌进已有的比如客服、知识库检索、企业内网搜索和自动化代理等业务系统。
这一路径的商业价值不在于单笔模型销售，而在于通过平台带来的长期黏性與增值服务，比如检索、定制化fine-tune、工具链托管和合规治理。
目前，阿里已有电商、金融、企业服务等场景可供切入，Max作为“更能调用工具、少幻觉”的能力自有明确落地场景。
对于开发者与第三方厂商来说，Preview版既是试金石也是门槛：试金能验证Max在真实数据与业务流程中的表现；门槛则来自成本、接入复杂度与合规要求。
阿里若能在工具链稳定性、检索可信度和接入模板上提供低成本的工程化支撑，便可把技术优势转化为生态优势。
从近期业界的整体动态来看，大模型之争，已从单个模型转向整体系统的竞争。
阿里推出的Qwen3-Max-Preview，实际上就是阿里在将“大模型变成企业可用能力”这一赛道上的一次明显加压。
9日，华尔街见闻从国内一家服装巨头公司的CIO和HR总监处了解到，该公司已在阿里钉钉平台上，以钉钉自带的GenAI全套工具，快速重构该公司的服装从潮流趋势确定到设计、到生产、到陈列、到销售、到反馈、到售后等一系列业务流程。
这与阿里定位将GenAI技术以不同形式去重塑B端公司实务，达成吴泳铭所称的“产业创新”策略，一脉相承。
这次推出的这个超大模型，也承袭了同样的思路或策略：将焦点从单纯的参数规模，转向“指令遵循、工具调用与降低幻觉”的工程化可用性；同时通过Qwen Chat与阿里云两条通道快速聚拢用户与付费场景。
与此并行，业内以Kimi、DeepSeek、Anthropic为代表的不同路线，也在试图用各自的架构、开放策略与商用策略占据位置。
最终的优胜者，将不是参数最大者，而是能把模型能力在合规、工程化、生态与成本间实现平衡的一方。
若进一步检验Qwen3-Max的价值，需要时间与第三方评测来验证其在复杂企业场景（长期对话、工具链调用、知识闭环）中的稳定性与成本效益。
同时，监管和平台治理将决定这类超大模型能否在更大规模的公众与行业应用中长期存在。阿里这一步是加注，也是试探；真正的变量，在于生态能否被转化为可持续的商业与治理能力。
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