阿里云大模型的七年征途：从通义千问到智能体时代 | 2026深度观察 | 上海汪远信息科技
楔子：当云开始思考
还记得2023年春天那个平常的日子吗？阿里云峰会上，一个叫“通义千问”的名字第一次走进了大众视野。那时候，大模型对大多数人来说还是一个陌生的词汇，ChatGPT的风刚刚吹过太平洋，国内的科技圈还在争论“中国要不要做自己的大模型”。谁也没想到，短短三年多时间，这个诞生于杭州的模型家族，会以如此惊人的速度成长为一棵参天大树。
让我们把时间拨回到更早的2022年9月——那是“通义”系列大模型正式发布的日子，也是整个故事的起点。依托M6大模型等多年研究积累，阿里的大模型征程就此悄然拉开序幕。彼时，没有人能预料到，这个项目会在日后掀起怎样的波澜。
第一章：萌芽与破土（2022—2023）
2023年4月11日，阿里云峰会上，阿里云智能首席技术官周靖人正式公布了“通义千问”。这个名字寓意着“广泛的知识和普适性”——它不是一个简单的问答工具，而是一个试图理解世界、服务万物的智能体。
同年7月，通义万相视觉生成模型系列发布。从语言到视觉，通义家族的版图开始扩张。10月31日，杭州云栖大会上，通义千问2.0正式亮相，参数规模达到千亿级别，综合性能超越了当时的GPT-3.5。这是一个重要的里程碑——它标志着阿里云在大模型竞赛中，已经从追赶者变成了并跑者。
那时候的周靖人可能不会想到，两年后他会在同一片土地上，发布一个参数超过万亿的模型。但时代的齿轮已经转动，没有人能让它停下来。
第二章：狂奔与迭代（2024—2025）
2024年5月，通义千问更名为“通义”。名字变了，但前进的脚步没有停。通义千问2.5版本问世，理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升了9%、16%、19%、10%。每一次数字的提升背后，是无数工程师日夜不息的代码与汗水。
2025年，是阿里大模型真正起飞的一年。9月的云栖大会上，通义大模型“7连发”——这不是营销话术，而是实打实的七款模型同时亮相。旗舰模型Qwen3-Max预训练数据量达36万亿词元，总参数超过万亿，性能跻身全球前三。在聚焦数学推理的AIME 25和HMMT测试中，Qwen3-Max推理模型均达到满分100分，这是国内大模型首次达成这一成就。
更令人惊叹的是效率的跃升。下一代基础模型架构Qwen3-Next问世，总参数800亿仅激活30亿，性能即可媲美千问3旗舰版的235亿参数模型。训练成本较密集模型大降超90%，长文本推理吞吐量提升10倍以上。这意味着什么？意味着大模型不再是少数巨头的游戏，更多的开发者和中小企业也能负担得起。
同年，语音大模型通义百聆也加入了通义家族——包括语音识别模型Fun-ASR和语音合成模型Fun-CosyVoice。大模型能听、能说、能看、能写，一个全模态的智能时代正在到来。
第三章：开源的力量（2025—2026）
如果说模型能力是阿里大模型的“硬件”，那么开源就是它的“灵魂”。
2026年2月16日，农历除夕之夜，阿里云悄然发布了全新旗舰开源模型Qwen3.5-397B-A17B。这是迄今参数量最大的开源多模态MoE模型。总参数3970亿，激活仅170亿，性能却超过了万亿参数的Qwen3-Max。部署显存占用降低60%，最大推理吞吐量提升至19倍。以小胜大，以轻博重——这正是MoE架构的魅力所在。
紧接着，阿里开源了三款千问3.5系列的中等规模新模型，包括Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。这些模型不仅性能超越了更大尺寸的上代旗舰，还可直接部署于消费级显卡。每百万Token最低仅需0.2元——大模型的门槛，正在被一步步踏平。
在2026开放原子开源生态大会上，阿里巴巴集团合伙人蒋江伟透露了一个惊人的数字：通义千问系列已累计开源超过400款模型，全球累计下载量突破12亿次，衍生模型数量超过20万个。“今天，无论在硅谷还是杭州的任何一个开发者，都可以非常简单地利用千问模型构建他自己的智能体。”
开源不止于情怀。蒋江伟说，阿里希望通过开源让大模型真正成为像云计算一样的基础设施。当代码从硅谷流向杭州，从实验室流向工厂，从云端流向每一个开发者的终端——大模型才真正有了改变世界的力量。
第四章：新王登基——Qwen3.7-Max（2026）
2026年5月20日，杭州西湖湖畔，2026阿里云峰会。会场门外排起了长队，主会场内座无虚席，过道、两侧墙边甚至后排的摄像机位旁都站满了人，不少投资人就这样全程站着看完了整场发布会。
大屏幕上的一句话引发了全场的欢呼：“为Agentic时代，全栈就绪！”
这一天，阿里云宣布完成“芯片-云-模型-推理”全栈Agent化升级。同步推出的，是全新AI产品官网“千问云”、搭载自研AI芯片真武M890的超节点服务器，以及最新旗舰模型Qwen3.7-Max。这是国内云厂商首次围绕Agent进行全栈产品发布。
Qwen3.7-Max不是一次简单的升级。它是一个面向智能体时代全新设计的旗舰模型。在Arena全球大模型盲测总榜中，它与GPT、Claude、Gemini的最强模型接近，位列国产模型第一。在编程智能体方面，Terminal Bench 2.0-Terminus得分69.7，超越了DeepSeek-v4-pro-Max和Claude-Opus4.6。在推理能力上，GPQA Diamond、HLE、HMMT 2026等核心测评中均超越了Claude-Opus4.6及所有国产模型。
但真正让行业震动的，是一个实战案例——在训练时从未接触过的平头哥真武M890芯片上，Qwen3.7-Max仅凭一份任务说明，从零开始自主工作35小时，独立进行了432次内核评估、1158次工具调用，完全自主地完成了一个生产级AI计算内核的编写与调优，最终性能较官方版本提升10倍。没有人类干预，没有中间指导。测试轨迹显示，模型在独立运行超30小时后仍发现了有效优化点，甚至主动发起了一次关键的架构重设计。
通义大模型事业部负责人周靖人在峰会上说了一句话，道出了大模型范式的根本转变：“过去我们追求的是模型‘说得好’，现在要求模型‘做得到’。”大模型正在经历一次核心范式转移——从对齐人类偏好，到对齐任务目标。Qwen3.7-Max的设计初衷，就是让模型真正成为Agent的智能内核，具备自主规划、持续迭代、跨工具协作的能力。
与此同时，阿里云推出了通义千问Qwen3.7完整产品矩阵——Max、Plus、Flash三款主力商用模型，统一标配100万Token超长上下文窗口和最长35小时连续自治执行能力。Max专注极致专业推理，Plus主打多模态综合商用，Flash瞄准轻量化高并发。三款产品各司其职，覆盖了从个人开发者到大型企业的全部需求层次。
阿里云副总裁刘伟光这样描述这次变革：“Agent突破临界点之后可以24小时不间断工作，对AI和云的需求无穷无尽。阿里云正在进行全栈技术革新，从底层芯片、Agentic Cloud、模型到推理平台全面升级，建设中国最大的AI工厂。”
第五章：芯片的野望——从单点突破到全面覆盖
大模型的竞争，从来不只是模型的竞争。芯片，才是决定胜负的底座。
2026年峰会上，平头哥新一代训推一体AI芯片真武M890首次亮相。144GB显存，片间互联带宽800GB/s，性能是上一代真武810E的3倍。搭载真武M890的磐久AL128超节点服务器，配备自研互联芯片ICN Switch 1.0，可让128张AI芯片组成一台计算机，P2P时延低于150纳秒。这套系统主打解决Agent场景下的海量并发推理和大模型训练需求。
更值得关注的是平头哥的路线规划——未来两年将陆续推出算力更强的真武V900、真武J900两代芯片。目前，真武系列AI芯片累计出货56万片，已服务中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。
加上自研的倚天系列CPU、磐脉智能网卡、镇岳存储主控芯片、ICN Switch互联芯片，平头哥的芯片版图已经从“单点突破”走到了“全面覆盖”。平头哥半导体副总裁高慧解释说，Agentic时代，一个Agent在执行任务时可能在毫秒间连续发起数十次模型调用，需要CPU、GPU、网络和存储等核心部件紧密协同。平头哥构建全栈自研芯片矩阵，核心就是实现算力、网力、存力的系统级协同。
从芯片到模型，从云到推理——阿里云正在打造一条完全自主的全栈AI路线。这不仅是技术的闭环，更是战略的闭环。
第六章：当云的用户不再是“人”
2026年峰会上，阿里云推出了成立17年来首个独立于阿里云官网之外的全新产品官网——“千问云”。打开页面，没有任何传统意义上的导航结构。首页只有一行字：“安装 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai”。这是一条Agent可读的指令。
这个细节，揭示了一个深刻的转变。过去十年，云的交互逻辑是“人登录控制台→选产品→配参数→调API”。这套流程对人类来说已经足够顺畅，但对Agent来说完全不可用。Agent不看网页、不点按钮，它需要的是结构化的能力描述、明确的调用协议和可预期的反馈机制。
“传统云产品的交互逻辑是为人设计的——用户看着控制台点击按钮，或者通过API编写代码调用。但Agent工作负载是无规律弹性、短生命周期、瞬时起量即走，与传统云计算的稳态负载截然不同。”阿里云首席技术官李飞飞这样解释。
阿里云同步推出了Skills门户，将常用云功能统一封装为可被Agent直接调用的标准化模块。用户仅需一句自然语言指令，Agent即可完成从资源识别到应用部署的全流程。云产品正在进行Skill化、MCP化和CLI化改造，让每个云产品都变成Agent可以“像调函数一样调用”的标准化能力模块。
业内人士认为，当云的主要消费者不再是人，而是Agent，所有围绕人类设计的界面、流程和交互逻辑，都将被重写。阿里云正在做的，就是为这个新时代重新设计一切。
第七章：百炼成金——从实验室到千行百业
大模型的价值，最终要在产业中兑现。
阿里云百炼推理平台，是国产大模型触达开发者的重要阵地。截至目前，已服务全球500万用户、120万付费用户。除阿里自研的千问系列外，DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱、阶跃星辰等中国主要AI公司的自研模型也均已在百炼上架。百炼正在打造一朵“AI时代最开放的云”。
2026年7月，一个标志性的事件发生：中国一汽基于千问自主研发的汽车行业大模型正式入驻阿里云百炼平台，面向全行业开放。这是业内首个实现商业化服务的垂直大模型。模型覆盖制造、研发设计、营销服务、智能座舱与视觉质检等全链条场景。企业无需自建推理集群，即可通过百炼平台调用专业的汽车行业AI能力。
另一个引人注目的案例来自哔哩哔哩——这家视频平台联合阿里云PolarDB for AI，构建了“大模型+小模型”协同的全域内容洞察体系，对去标识化互动数据进行高效结构化分析，助力品牌科学评估种草效果、优化营销策略。
在科研领域，阿里达摩院推出了“达摩灵枢”科研智能体平台。采用“专通融合”范式，通用大模型作为编排大脑，专用模型作为能力工具。此前，科研团队在达摩灵枢辅助下，基于材料基础模型Elements，预测出6.8万种可能的超导材料，其中4种全新材料已合成并证实存在超导性。在生命科学领域，平台推出细胞世界模型Lingshu-Cell，通过在计算机里“养”一个虚拟细胞，模拟药物与细胞的相互作用。
2026年第一季度，阿里云营收同比增长38%至416.26亿元，AI相关产品营收89.71亿元，占外部收入比重首次突破30%。AI模型及应用服务ARR已超过80亿元，预计年底突破300亿元。Agent驱动的MaaS收入将取代ECS成为阿里云最大的产品线——阿里云的增长引擎，正在全面切换为以Token为计量单位的AI收入。
第八章：生态与未来——开放的大模型时代
阿里云CTO李飞飞在峰会上说了一句话：“云的价值，正在从规模化管理和运营算力，进入规模化管理和运营智力。”
从2022年9月通义项目启动，到2026年5月Qwen3.7-Max发布——不到四年的时间，阿里云完成了一次从追赶到引领的跨越。在这个过程中，大模型从实验室走进了工厂、医院、学校、办公室，从少数人的玩具变成了千行百业的生产力工具。
阿里云正在把云产品本身变成Agent能用的东西。从AI原生云到Agent原生云，从生产Token到把Token变成Action。这是一次从底层逻辑开始的全面重构。正如蒋江伟所说：“云和开源，天然就是一对好朋友。”
站在2026年夏天的门槛上回望，通义千问走过的每一步都清晰可辨。从M6的默默积累到Qwen的声名鹊起，从千亿参数到万亿参数，从“说得好”到“做得到”——这不仅是一个模型家族的成长史，更是一个时代的技术缩影。
而对于那些希望通过阿里云大模型实现业务升级的企业来说，选择一个可靠的合作伙伴同样重要。
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从芯片到模型，从云到端，从杭州到世界——阿里云大模型的故事还在继续。而每一个拥抱这场变革的人，都在书写着属于自己的篇章。
