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  Tech 星球（微信 ID：tech618）

文  |  林京 王琳

封面来源  |   豆包 AI

7 月 19 日傍晚，在 Kimi K3 炸榜 2 天后，阿里云发布了 Qwen3.8-Max 预览版。它是个 " 半成品 "，而且承诺以天为单位持续进化，旗舰级模型以 " 预览版 + 日更模式 " 亮相。

相比于 Kimi K3 的定价创新高，Qwen3.8 预览版期间以 " 骨折价 " 开路：白天调用仅需 1 折，夜间低至 0.2 折。一些用户发现，模型似乎每天都比前一天聪明些。但也有一些用户表示，付费了是实打实要干活的，不是感受不稳定模型的。

Qwen3 系列，是林俊旸在职期间主导的大模型，Qwen3.5 是林俊旸离开前发布的最后一个版本。但该版本相比去年 9 月曾进入大模型盲测榜单 LMArena 前三的 Qwen3-Max Preview，落差明显，据《晚点 LatePost》报道，阿里内部有高管对这款除夕夜发布的模型并不满意，甚至称之为 " 半成品 " 。

林俊旸坚持开源，后因阿里组织架构调整离开，业界曾掀起了巨大的讨论。Qwen 系列模型能力是否可以持续进化，成为外界非常关注的问题。

从参数来看，Qwen3.8-Max 总参数量达到 2.4 万亿，采用 MoE 架构，是阿里首次突破万亿参数的原生多模态模型。官方数据显示，在代码和协同办公两大核心场景中，预览版较前代 Qwen3.7-Max 分别提升了 22.8% 和 44.4%。

在林俊旸离开后 140 天，Qwen3.8-Max 将重回开源路线。阿里或许终于明白，在模型能力离闭源头部仍有一定差距时，开源是企业维护口碑和生态的最佳选择。

日更版本 Qwen3.8-Max 预览版，没有宣传中好

据官方介绍，相较于上一代旗舰模型 Qwen3.7-Max，新模型在代码工程、专业办公等核心能力上实现显著提升，在全栈开发、数据分析、Office 办公工作流等复杂长程任务中展现出全球领先的综合能力，并仍在持续进化中。

为了测试 Qwen3.8-Max 预览版在办公场景下的表现，我们给了他一份题为《具身智能发展报告（2025 年）》，要求其回答以下三个问题：报告中列举了哪几种主要的具身智能技术实现路径，请分别简要说明其核心特点？根据报告中的数据，分析 2025 年具身智能领域的投融资呈现哪些特征？根据报告中的数据，设计 3-5 个最适合做 PPT 图表的数据可视化方案。

这三个问题，Qwen3.8-Max 预览版都经过 10 秒左右时间的思考，都能给出清晰的答案，并辅以表格进行展示。

在 X 平台上，一位名叫 "Lonely" 的独立开发者使用 Qwen 3.8-Max 预览版生成了一个及其惊艳的视频，第一次他只给了模糊需求，导致生成的效果平庸且缺乏创意。第二次他清晰列出了功能模块、交互逻辑、图像规则和页面结构。

最终生成的昆虫效果和 BBC 纪录片里拍摄到的一样，非常写实。对比第一版动漫效果，网站专业性更强。同时，每一个昆虫都有学习卡片，还可以自测学习进度。

体验下来后，他发现 Qwen 3.8 Max 预览版即使面对超长提示和多页面构建，整个生成过程依然流畅，仅耗时 17 分钟，Kimi K3 需要 52 分钟，等待时间大大缩短。在长任务执行时，Qwen 3.8 Max 预览版表现优异，最终产品基本实现了添加的交互细节和模块分解。

为了测试 Qwen3.8-Max 的前端生成能力，我要求它生成一个宇宙星系介绍的交互式 HTML 页面，具体要求如下：

表面看上去，模型满足了我们的基本要求，但是存在常识性错误：主要行星围绕太阳公转的速度一样，他们的相对位置也没有变化。可事实上，他们的相对位置一直在变化，公转速度也完全不一样。

从社交平台上用户反馈来看，Qwen3.8-Max 预览版在创意编程、3D 交互、复杂叙事等非标准化任务上仍有明显不足。更有人将 Qwen3.8-Max 形容为 " 裸奔式发布 " ——有参数没数据，有口号没证据，阿里选择用 " 日更 " 和 " 限时一折 " 的组合拳，换取大规模真实用户反馈，完成最后的打磨。这也与阿里此前发布的视频生成模型 HappyHorse 时的策略几乎一致，先把热度拉满，能力后续慢慢跟上，用市场关注度为产品迭代争取窗口期。

不过，参考腾讯混元 hy3 正式版相较于 preview 版本的提升幅度，Qwen3.8 正式版本实力或会进一步提升。

一位独立游戏开发者向 Tech 星球分享了他的使用体验，他日常基于 Godot 引擎与 Blender 进行游戏原型开发，工作流对响应速度与迭代效率有较高要求。从实际使用来看，Qwen3.8-Max 预览版在复杂逻辑生成与长上下文任务中的表现尚未进入第一梯队，但其在短周期、高频次交互场景下的单位时间产出效率甚至优于 GPT-5.6 Sol，性价比确实能打。不过，当任务周期拉长到 30 分钟级别的连续推理或大规模代码生成时，Qwen3.8-Max 预览版的后劲明显不足，稳定性还差口气。

在具体能力维度上，他评估认为，当前在游戏功能代码生成与基于 MCP 协议的工具调用控制方面，GPT-5.6 Sol 处于明确的第一梯队；Kimi K3 与 GLM 5.2 可归入第二梯队；Qwen3.8-Max 预览版则需再降一档，其核心竞争点更多集中于上下文窗口容量、单位调用成本及响应延迟方面的综合平衡，适合高频辅助开发场景，但在复杂任务精度与深度上仍存在明显短板。

比起大模型本身，" 限时一折 " 的价格，让不少开发者在自身使用的主力大模型之外，选择 Qwen 系列，一位开发者就向 Tech 星球表示，他是在 Kimi K3 月额度用完后才临时切到 Qwen 系列，才知道有了最新版本，大模型迭代速度非常快，遇到新版本都想尝试下，但如果 Qwen3.8 恢复原价，不一定会继续使用。

阿里为何着急端上 Qwen3.8-Max？

林俊旸离开之后，阿里大模型团队进入了一个微妙的调整期。

林俊旸离开之后的一周之内，阿里在今年 3 月 30 日至 4 月 2 日间连续发布三款模型，Qwen3.5-Omni、Wan2.7-Image 和 Qwen3.6-Plus。不同的是，三款模型全部闭源，开发者无法下载权重进行本地部署，只能通过阿里云百炼平台调用 API，这与 Qwen 系列过去两年 " 开源优先 " 的传统形成了鲜明对比。

但从大模型发布节奏来看，在 2025 年底到 2026 年中这半年里，Claude、Gemini、Llama 全都在热火朝天地推 "4 系 " 甚至 "4.5 系 " 旗舰。而 Qwen 在这段时间内的主要大版本号依然停留在 Qwen3，更新节奏相对克制。

过去一年，阿里并没有推出像 Qwen4 这样的 " 跨代 " 基座版本，主要集中在推理性能的微调和长文本能力的优化，部分能力融入到了小规模版本中。相比之下， Claude 一年内完成了从 3.5 到 4.0 再到 4.5 的跨越，速度非常惊人。Gemini 过去一年发布了 1.5 改进版、2.0、2.5 三代，迭代密度极高，几乎是平均 3-4 个月一个大版本。Llama 不到一年时间，从 3.3 跨越到了 4.1，且始终保持开源，节奏极快。

阿里 2026 财年（截至 2026 年 3 月 31 日）年报及第四季度财报，首次交出了一份可量化的 AI 商业化成绩单。本季度，阿里 AI 相关产品在阿里云外部收入中的占比首次突破 30%，达到 89.71 亿元，年化经常性收入（ARR）已超过 358 亿元——其中，绝大部分来自百炼 MaaS 平台的 API 服务收入，也就是企业客户为调用模型支付的 Token 费用。

阿里集团 CEO 吴泳铭反复在财报电话会上强调一个判断，AI 已经跨越初期投入，进入商业化回报周期。面向未来五年，阿里 AI 基建投入资金会远超此前承诺的三年 3800 亿元。

巨额投入的成本压力，决定了阿里必须在 AI 商业化上找到确定性的大规模收入来源，而不只是停留在技术声量和开源口碑层面。而当 " 卖 Token" 成为最大收入来源时，一个结构性矛盾随之浮现，开源旗舰模型本质上是在 API 付费墙之外，为自己搭建了一个免费替代品，每一个能够本地部署 Qwen 的开发者，都天然减少了调用付费 API 的需求。换言之，阿里越拥抱开源生态，就越可能在商业化变现的道路上，亲手为自己培养竞争对手。

也因此，阿里大模型闭源边界持续扩大，" 中小模型开源、大模型闭源 " 的双轨模式逐步成型。

但市场并没有给阿里的大模型调整留下太多时间，进入 7 月，全球 AI 大模型进入密集发布窗口期，头部玩家们几乎同步亮出新牌。

7 月 16 日，月之暗面发布了拥有 2.8 万亿参数的 Kimi K3，主打长程编程与复杂推理，多项代码评测指标反超 GPT-5.6 Sol。DeepSeek V4 也在同期推进，以极致性价比策略切入市场，竞争维度从单一能力向性能、成本、迭代效率的多维博弈转变。

海外同样在 7 月迎来 "AI 大乱斗 "。7 月 9 日，OpenAI 正式发布 GPT-5.6 系列（旗舰版 Sol 等），编码能力再创新高；xAI 推出 Grok 4.5，主打性价比；Meta 发布 Muse Spark 1.1，强化工具调用。同时，谷歌 Gemini 3.5 Pro 也计划在 7 月中旬上线。海外发布高度聚焦编码、工具调用和 AI Agent 能力。

当大模型进入到按周迭代的竞速，在 Kimi K3 和 DeepSeek V4 双重压力下，阿里必须抢跑。在 Kimi K3 发布仅 3 天后，阿里迅速推出 Qwen3.8-Max 预览版，被外界视为抢占窗口期的关键动作，以及在全球 AI 竞赛中保持声量的关键动作。

为了抢这个窗口，Qwen3.8-Max 的发布形式也带着多重 " 赶时间 " 的痕迹：后训练尚未收尾，在对外宣传上，英文版直接宣称 " 仅次于 Fable 5"，但中文版却加上了 " 可能 " 二字。并且，明确承诺开源，这也是阿里旗舰版大模型再次回归开源策略。

林俊旸离开之后，Qwen3.8-Max 再度回归开源？

林俊旸离开之后，通义实验室经过三次组织架构调整。

3 月阿里成立 ATH 事业群（Alibaba Token Hub），将 AI 相关业务收拢至统一框架，由吴泳铭亲自带队，确立 "Token 生产、分发和变现 " 的核心战略。4 月，设立集团技术委员会，吴泳铭任组长、周靖人任首席 AI 架构师，同时将通义实验室升级为通义大模型事业部。6 月，将通义大模型事业部与未来生活实验室合并，成立 Token Foundry 事业部，仍由吴泳铭直接负责，周靖人则转任集团首席科学家，牵头 AI 未来研究院。

三次调整的核心主线，是将 AI 业务从 " 技术驱动 " 的组织形态，逐步改造为 " 商业化驱动 " 的 Token 工厂。

此前，林俊旸离职的直接导火索之一，是通义实验室计划将 Qwen 团队从 " 垂直整合 " 体系拆分为预训练、后训练、文本、多模态等水平分工团队。拆分后，后训练板块由来自 Google DeepMind 的周浩接管，预训练和多模态板块的负责人则至今未公开披露。

林俊旸离职时，很大程度折射着阿里在 " 开源信仰 " 与 " 商业回报 " 的阶段性博弈，现在 Qwen3.8 Max 预览版上线，阿里选择重新许下开源承诺。

从时间节点来看，全球市场的开源与闭源的力量对比正在发生根本性变化。Mozilla 发布的《开源 AI 现状报告》显示，开源模型与闭源模型的平均性能差距已缩至 3.3%，在编码、指令执行等核心能力上已基本持平。

与此同时，OpenRouter 数据显示，开源模型处理的 Token 占比从 2026 年 1 月的 34% 飙升至 6 月的 65%，全球 API 调用月消耗量前五名已全部被开源模型包揽。中国大模型更是在全球调用量中连续十一周领跑，开源模型下载量占比已达 41%。

在开源生态上，7 月 22 日，" 阿里云开发者 " 公众号正式更名为 " 千问 AI 平台 "，标志着阿里正式将 Qwen 的开发者生态，将过去依赖林俊旸个人魅力维系的开源互动，转移到了一个由阿里官方直接运营、提供标准化服务的统一平台上。

整体来看，Qwen3.8-Max 正式版上线后选择回归开源，并非简单的路线回调，这也是阿里在经历内部路线分歧后，重新认清自身优势、并在当下激烈的市场竞争中做出的商业选择。

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