 

> 导语：阿里云限免Qwen 3.6 Plus原生智能体，标志着大模型从文本接龙向系统级规划跃迁。其底层架构的重构正在彻底改变下游开发者的应用构建逻辑与推理成本结构。

## 告别外挂组件 原生智能体的技术底座革命

在过去一年多的AI开发生态中，构建一个Agent（智能体）通常充满了工程上的妥协与无奈。开发者不得不依赖LangChain等外挂框架，像搭违建一样将大语言模型与外部工具强行缝合。这种非原生的架构导致了灾难性的多步推理延迟，以及因为上下文窗口污染引发的频繁调用失败。大模型本质上仍在做纯粹的“文本接龙”，它并不真正理解API接口的参数定义。

Qwen 3.6 Plus的核心技术突破，正是在于对这一痛点的底层重构。所谓“原生智能体（Native Agent）”，意味着工具调用（Tool Calling）和复杂任务规划能力被直接内化到了模型的预训练和微调阶段。从架构解构来看，阿里云的技术团队显然在模型的注意力机制中，针对结构化数据（如JSON输出）和函数签名引入了高权重的对齐策略。这使得Qwen 3.6 Plus不再需要经过冗长的中间解析层，它能够在输出自然语言的同时，在合适的时机无缝切换并输出绝对严格、可直接执行的代码指令。这是从“外接假肢”到“长出神经”的本质跃迁。

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## 算力视角的暗线 推理成本的极致压缩

为什么阿里云敢于将如此强悍的Plus版本原生智能体进行限免？在极客视角下，这种激进商业策略的底气，来源于其后台推理架构（Inference Architecture）的极致优化。

关键创新　原生智能体在执行多步任务时，会产生海量的中间状态交互。如果沿用传统的推理引擎，KV Cache（键值缓存）的显存占用将直接把服务器压垮。Qwen团队必然在底层部署了诸如PagedAttention（分页注意力）的进阶变体，以及极致的推测解码（Speculative Decoding）技术，极大地缩短了Time-To-First-Token（首字延迟）并提升了吞吐量。通过将单次工具调用的边际算力成本压缩到极限，限免政策便成为了收集高质量、多模态真实交互数据的最强吸尘器，从而形成无情的数据飞轮。

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## 开发者生态的涟漪效应 从调参工程师到工作流编排者

底层架构的每一次重构，都会在下游生态引发剧烈的地震。Qwen 3.6 Plus的出现，标志着“Prompt工程”中那些为了规范输出格式而写的、又臭又长的咒语将被彻底淘汰。

对于一线开发者而言，他们终于可以从枯燥的“异常捕获”和“正则表达式解析”中解放出来。当模型本身自带极高的容错率和原生工具链抽象时，开发者的身份将发生彻底转换：从疲于奔命的“调参工程师”，进化为真正聚焦业务逻辑的“流编排者（Workflow Orchestrator）”。这种底层技术的赋能，将让未来的企业级AI应用开发变得像拼接乐高积木一样优雅且具备确定性。


拆解Qwen版本迭代 原生智能体架构与算力分配革新



> 阿里巴巴内部完成关键组织换阵，顶尖科学家李飞飞挂帅阿里云，通义实验室升格为大模型事业部。此举标志着其从基础设施到底层模型的全链路AI战略正式迈入全面冲刺阶段。

## 顶尖人才入局 核心阵型完成重组

在生成式人工智能的下半场竞逐中，底层算力与基础设施的强弱直接决定了科技巨头的市场身位。阿里巴巴集团CEO吴泳铭亲自推动的此次架构升级，不仅设立了极具战略意义的集团技术委员会，更将全球顶尖AI学者李飞飞招致麾下。李飞飞正式出任阿里云CTO，其核心使命直指阿里云技术底座及AI云基础设施的全面强化。

这一人事布局传递出明确的信号，阿里正试图通过引入学界与业界的复合型领军人物，拉高其云计算业务在算力调度与模型部署上的技术壁垒。同时，由吴泳铭亲自挂帅，李飞飞、周靖人、吴泽明共同组成的集团技术委员会，将成为阿里未来技术走向的最高决策大脑。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 通义自立门户 决战AGI下半场

为彻底解放大模型的研发潜力，原本隶属于研发体系的通义实验室在此次调整中正式升格为通义大模型事业部。这一变化不仅是部门级别的跃迁，更是资源倾斜与战略聚焦的直观体现。

周靖人作为该事业部的核心掌舵者，同时兼任技术委员会首席AI架构师，将专注于大模型能力的向上突破；而吴泽明则将精力收敛于集团CTO的本职工作，主攻至关重要的AI推理平台建设。两者在模型研发与工程落地上的分工，构筑了阿里更加扁平、高效的技术攻坚体系。

## Token经济与市场验证

步入2026年，阿里在AI领域的落子更加注重商业化与实际效能。此前成立的ATH事业群已将创造与应用Token确立为核心商业模式，标志着其对AI价值变现的深层思考。

市场数据印证了这一战略的有效性。最新迭代的Qwen 3.6 Plus模型近期成功问鼎OpenRouter全球大模型周调用量榜首。强大的开源渗透力与高频调用的市场反馈，成为阿里此次组织架构大调的底气所在。配合淘宝闪购等业务线的管理层微调，阿里巴巴已然完成了从底层架构到前端应用的人才梯队对齐，全面投入AGI时代定义权的争夺。


阿里AI权力重构 李飞飞掌舵阿里云与通义事业部独立



> 极致的性价比与快速繁荣的开发者生态正在显现惊人的规模效应。最新监测数据显示，中国大模型在API调用规模上已形成压倒性优势，标志着产业重心正从底层技术追赶全面迈向应用层面的大爆发。

## 头部矩阵占据绝对规模优势

全球大语言模型的算力竞速已进入白热化阶段。根据OpenRouter发布的最新周期监测数据，在短短一周内，全球AI大模型的总API调用量呈现出井喷态势，历史性地飙升至27万亿Token，环比增幅达到18.9%。在这场波澜壮阔的数据洪流中，中国AI企业展现出了无可争议的市场统治力。

榜单头部已被中国军团彻底接管。在此次统计周期中，中国大模型的周总调用量高达12.96万亿Token。其中，阿里的Qwen系列表现极为强劲，其免费版与预览版双双杀入前三，以超4.6万亿Token的单体调用量稳居全球榜首。紧随其后的小米、阶跃星辰、MiniMax以及DeepSeek等厂商也均维持在高位区间，直接包揽了全球调用量排行榜的前六名席位。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 数据斜率分化揭示产业演进方向

深入对比中美两国大模型的调用数据，可以清晰地观察到两条截然不同的产业演进曲线。中国军团不仅在绝对体量上占据上风，其周环比高达31.48%的增速更令人瞩目。这连续五周的超越，证明了先前的增长并非昙花一现，而是深厚产业底蕴释放的必然结果。

相比之下，美国同期大模型周调用量停留在3.03万亿Token规模，0.76%的微弱环比增幅显示其在开发者接入与高频应用场景的拓展上正面临瓶颈。这种强烈的反差，本质上反映了增量市场的爆发与存量市场的博弈。

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## 从追赶到定义的数字经济新引擎

中国大模型在调用端能够取得如此压倒性的胜利，得益于极具破坏力的商业策略与日益完善的基础设施化进程。激进的Token免费或超低价策略，彻底击穿了开发者的试错成本，催生了海量的垂直场景应用落地。

这种自下而上的流量反哺，不仅加速了模型本身的迭代效率，更让中国企业在AI时代的商业化探索中抢占了先机。随着头部厂商在各行各业的深度渗透，中国AI正在用实际的调用量数据，为全球数字经济的运转注入前所未有的强劲动力。

全球算力调用量激增至27万亿 中国大模型连续五周主导市场格局



> 阿里云通义实验室推出全模态大模型Qwen3.5-Omni，实现音视频与图文无缝处理。新架构支持超长上下文与实时交互，标志着人工智能向物理世界理解迈出关键一步，全面重塑人机协同体验。

## 全模态架构与性能巅峰

通义实验室正式发布的全新多模态大模型Qwen3.5-Omni，在理解力、交互感与任务执行力上实现了跨越式进化。该模型采用原生全模态架构，能够无缝处理文本、图像、音频及视频输入。在涵盖音视频分析、推理、对话及翻译的权威测试中，该模型斩获了215项业界最佳战绩。特别是在通用音频理解与识别领域，其表现已全面超越国际竞品，视觉与文本能力则保持了同尺寸模型的顶尖水准。

## 底层重构与技术演进

模型延续了经典的分工模式并进行了底层深度重构。理解中枢升级为混合注意力专家模型，支持高达256K的超长上下文。这一突破使其能轻松处理长达10小时的音频或1小时的视频，并通过自研时间位置编码技术精准抓取长时序中的细粒度信息。表达中枢则引入全新的自回归图像声学技术与量化编码，彻底替代了沉重的扩散运算。此举不仅解决了语音输出中常见的漏字和数字误读痛点，还赋予了系统强大的实时语音控制能力。

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## 商业化落地与场景突破

底层技术的进化迅速转化为多个突破性的商业应用场景。在代码生成领域，系统展现出惊人的直觉编程能力，可根据视频画面逻辑直接生成后端代码或前端原型。在实时交互方面，支持精准的语义打断，能够智能分辨环境杂音与用户的真正插话，并允许通过指令实时调节输出语气与音量。此外，细粒度视频拆解功能可生成带时间戳的结构化描述，精准捕捉人物动作与背景切换。针对个性化需求，用户仅需上传极短录音，即可定制支持百余种语言的高自然度数字分身。目前，该系列模型已在云端平台全面上线。

通义大模型全模态升级 斩获二百余项行业最佳



> 随着底层芯片架构的持续演进，RISC-V正以强悍的通用算力与深度融合的AI加速引擎，打破传统指令集壁垒，为大模型在服务器端的原生部署提供了一种极具潜力的开源硬件方案。

## 核心架构升级突破性能瓶颈

长期以来被视为芯片市场强力替补的RISC-V开源指令集架构，终于迎来了杀入高性能计算主战场的历史性时刻。在2026玄铁RISC-V生态大会上，阿里巴巴达摩院正式向全球发布了其最新研发的高性能RISC-V架构CPU产品玄铁C950。这款处理器的成功问世，不仅大幅拉高了全球RISC-V阵营的性能天花板，更在行业内首次实现了CPU对千亿级参数大模型的原生底层支持。

作为达摩院倾注资源的最新一代旗舰级计算产品，玄铁C950在核心微架构设计上采取了极为激进的升级策略。在硬核物理规格方面，该处理器史无前例地采用了8指令深度译码机制与16级超长流水线设计，并配备了容量超过1000条指令的超大乱序执行窗口，其设计最高稳定主频飙升至3.2GHz。

更加令人瞩目的是其在国际权威跑分平台上的表现。在严苛的SPECint2006基准测试环境下，玄铁C950的单核通用计算性能首次成功突破了70分大关，毫无争议地登顶当前全球性能最强的RISC-V处理器宝座。在实际的云端网络处理与海量云存储等高负载典型任务中，其综合执行效率较市面主流同类产品提升幅度超过了30%。

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## 算力融合赋能大模型原生部署

如果说通用性能的跃升是敲门砖，那么针对人工智能算力的深度定制则是玄铁C950的真正杀手锏。除了提供极致的基础算力支撑，达摩院研发团队在此次架构迭代中，创造性地同步嵌入了Vector和Matrix两款原生的硬件级AI加速引擎。

这两大专门针对张量计算优化的加速引擎与玄铁CPU主核心实现了物理级别的统一编址与缓存共享，从根本上打破了数据在不同处理单元间搬运的延迟瓶颈，实现了通用逻辑算力与大规模矩阵算力的无缝深度融合。

经过研发实验室的严苛实测，这种新型软硬协同架构展现出了极其优异的模型兼容性与运行效率。该系统不仅能够极速加载，更能以极低的延迟流畅运行诸如Qwen 3-235B以及DeepSeek V3-671B等全球顶尖的超大规模语言模型。这也是全球芯片发展史上，首次有CPU完全脱离独立GPU的辅助，以纯原生架构稳健支撑起千亿参数规模的大模型推理任务，为即将全面爆发的AI Agent智能体时代，提供了一套极为珍贵的低功耗服务器级硬件参照样本。

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## 生态拓展加速百亿级市场落地

硬件指标的突破仅仅是万里长征的第一步，对于开源指令集而言，建立繁荣的软硬件生态圈才是决定生死存亡的关键。中国工程院院士倪光南在发布会现场的发言中明确指出，得益于其开源开放的技术特性，RISC-V架构正以超乎想象的速度向主流应用市场渗透。据权威产业咨询机构的数据预测，到2031年全球基于RISC-V架构的智能设备出货量将达到惊人的360亿颗。

为了牢牢把握并加速这一产业周期的到来，达摩院联合多方力量展开了密集的生态合围动作。在底层研发层面，达摩院已与中国科学院软件研究所及北京开源芯片研究院正式签署深度合作协议，各方将汇聚顶尖研发资源，共同推动下一代开源香山CPU架构的演进。在系统软件适配层面，团队携手国内领先的openKylin开源社区，成功打造了全球首个专为RISC-V深度优化的原生人工智能操作系统，并全面支持了OpenClaw等主流计算框架的本地化一键部署。

而在至关重要的商业化量产进度上，玄铁系列内核目前已在全球范围内成功授权并落地了超过200多款量产级商用芯片，其应用场景正从传统的物联网边缘设备，快速延伸至AI智能穿戴眼镜、高精度电力工控等高附加值前沿领域。从微小的传感器到吞吐庞大数据的高端云服务器，以阿里巴巴为代表的中国底层科技力量，正在借助开源的力量重塑全球基础芯片的底层格局。当一颗高性能的RISC-V处理器能够游刃有余地生吞下千亿参数的超级大模型时，一个不被封闭授权体系裹挟的、更加开放与自主的多元化算力时代，已然拉开序幕。


阿里达摩院发布玄铁C950 RISC-V架构首次原生支持千亿参数模型



> 旨在打破云端算力依赖的OpenClaw开源框架正式亮相。配合两套专为本地推理打造的高性能硬件方案，AMD正试图将数据中心级AI能力全面下放至个人终端。

## 软硬协同的本地化计算矩阵

芯片巨头AMD在重塑个人计算形态的道路上迈出了关键一步。近日该公司正式对外开源了备受瞩目的OpenClaw框架，并同步公开了RyzenClaw与RadeonClaw两套极具针对性的硬件参考设计。这一系列组合拳的核心目的，是全面推进其酝酿已久的Agent Computer战略。通过该战略，开发者与深度用户将彻底摆脱对昂贵云端API与不稳定网络环境的依赖，直接在本地设备上流畅运行千亿级参数的大语言模型与复杂的多智能体工作流。

OpenClaw框架在软件生态的兼容性上展现了极高的成熟度。目前该系统深度依托Windows操作系统下的WSL2子系统运行，通过将LM Studio的可视化管理与llama.cpp的高效底层推理引擎无缝缝合，实现了对包括Qwen3.5 35B在内的前沿大模型的完美支持。为了解决本地AI的上下文遗忘问题，AMD还在框架中内嵌了原生的Memory.md记忆管理系统。这一设计确保了用户的历史交互数据与个性化指令能够以高强度的加密形式长期留存在本地硬盘中，从根本上杜绝了敏感隐私向云端泄露的风险。

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## 双擎驱动的应用场景细分

针对不同维度的算力渴求，AMD巧妙地通过两套硬件矩阵进行了市场切割。RyzenClaw方案是为重度逻辑处理量身定制的全能中枢，其搭载了最新的Ryzen AI Max+处理器与惊人的128GB统一内存架构。这种设计使其能够同时驱动多达6个本地AI智能体并发执行任务，并支撑起约26万Token的超长上下文窗口，特别适合需要处理庞大代码库或长篇文档的开发者。

另一条路径RadeonClaw则将性能树全点在了极致的推理爆发力上。该方案以拥有32GB超大显存的Radeon AI PRO R9700专业级显卡为核心，在实测中能够将1万Token的生成时间暴力压缩至4.4秒以内，完美契合实时对话与快速图像生成的严苛需求。虽然目前高达2700美元的整机起售价让这些设备注定属于极客与专业工程师的早期玩物，但AMD借此向业界宣告了一个清晰的未来，即下一代PC将进化为真正具备自主思考能力的个人数字基座。

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AMD发布OpenClaw框架 桌面级AI计算生态成型



> 阿里通义千问最年轻的P10级技术统帅林俊旸突然宣布离职，引发业界震动。在Qwen系列模型登顶全球开源榜单的关键期，此次人事变荡为国产AI基础设施的后续演进增添了不确定性。

## 开源先锋的突然谢幕

中国开源大模型阵营经历了一场突如其来的人事巨震。通义千问技术负责人林俊旸通过社交平台X正式确认卸任，挥别其主导多年的Qwen系列项目。这位出生于1993年、拥有北大计算机与语言学复合背景的青年领军人物，不仅是阿里巴巴历史上最年轻的P10级别技术高管之一，更是通义千问在复杂语义解析和长文本领域确立技术优势的关键缔造者。

自2019年加入达摩院，并在2022年底全面接管通义千问系列以来，林俊旸坚定推行极致的开源战略。在他的带领下，Qwen系列在全球权威的Hugging Face榜单中长期保持领先身位。就在其宣布离职的数日前，团队刚刚推出备受瞩目的Qwen 3.5全系列小模型，该版本凭借出色的能效比甚至吸引了海外科技巨头马斯克的公开赞誉。在技术声量达到顶峰之际戛然而止，令外界始料未及。

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## 核心将帅更迭带来的未解之谜

种种迹象表明，此次高层交接并非按部就班的常规轮岗。林俊旸在宣发新模型后火速离场，其核心团队成员在社交平台的发文亦暗示此次卸任或非其个人主动选择，且交接过程极为仓促，目前通义千问内部尚未明确具体的接任人选。关于他未来是内部转岗、还是效仿前同事投身创业热潮，目前尚无定论。

作为国内生态最为繁荣的开源基座，通义千问当前已累计突破6亿次下载大关，并衍生出超过17万个微调模型。如此庞大的开源技术底座，极度依赖技术统帅的前瞻视野与战略定力。林俊旸的离场是否会触发阿里云组织架构的深层调整，以及Qwen系列能否在将帅更迭的震荡期维持其在全球开源社区的技术压制力，将是接下来整个AI大模型行业密切关注的核心焦点。

通义千问技术负责人林俊旸突发卸任 国产开源大模型面临核心将帅更迭



> **导语**
> 阿里巴巴于除夕夜开源Qwen3.5-Plus，凭借3970亿参数与底层架构革新，性能全面超越万亿参数模型，比肩Gemini 3 Pro。新模型实现原生多模态跃迁，显存占用降60%，API成本仅为竞品的1/18，并在MMLU-Pro等多项权威评测中刷新全球纪录。

## 架构革新 小参数撬动万亿级性能

2026年2月16日除夕之夜，阿里巴巴向全球开源社区送上了一份重磅“年货”——全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。这款模型的发布标志着国产大模型在底层架构设计上取得了突破性进展。

Qwen3.5-Plus并未盲目追求参数规模的无限扩张，而是选择了更高效的MoE（混合专家）架构路线。其总参数量为3970亿，但激活参数仅为170亿。这种设计使得它能够以“四两拨千斤”之势，在性能上超越了万亿参数级别的Qwen3-Max。在实际部署中，其显存占用大幅降低了60%，而在256K超长上下文场景下的推理吞吐量更是惊人地提升了19倍。这不仅意味着算力利用率的极致优化，也为开发者大幅降低了硬件门槛。

![Generated Image February 19, 2026 - 7_52PM.png](https://static.downly.cn/images/1c3f52dd9d527724442635f627feebf1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 原生多模态与极致性价比

与前几代依赖纯文本训练的模型不同，Qwen3.5-Plus实现了向 **原生多模态** 的代际跨越。通过基于视觉和文本混合Token的预训练机制，模型以不到40%的参数量就获取了顶尖的理解与生成性能。

在商业化落地方面，阿里打出了极具杀伤力的价格牌。其API定价为每百万Token仅0.8元，这一价格仅为同级别竞品Gemini 3 Pro的1/18。这种“性能顶格、价格地板”的策略，无疑将对全球大模型API市场造成剧烈冲击。

## 权威评测霸榜 刷新多项世界纪录

在硬核性能指标上，Qwen3.5-Plus的表现堪称“屠榜”。
*   **MMLU-Pro**：得分87.8分，超越GPT-5.2。
*   **GPQA**：斩获88.4分，优于Claude 4.5。
*   **IFBench**：刷新历史最高纪录。

目前，该模型已全方位超越Gemini 3 Pro等国际一线竞品，并已同步接入千问多端平台。对于开发者而言，这意味着即刻起便能以极低的成本调用全球最强性能的开源模型能力。

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阿里除夕夜突发Qwen3.5 Plus 登顶全球最强开源模型并大幅降低推理成本

阿里通义推出的 Qwen 最新模型体验平台

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