预热了这么久的千问新模型，终于来了。

8 月 3 日，阿里巴巴发布新一代旗舰模型千问 3.8-Max，目前用户可以通过千问 AI 平台获取 API 服务。

发布预览版时，官方说正式版可能是除 Fable 5 外最强大的模型，一下子把大家的期待值都拉满了。

今天发布的正式版，好在没让大家失望。

根据第三方权威榜单 Arena，千问 3.8-Max 在文本能力榜单上（包含数学、代码、创意写作等领域），排名第二，紧逼 Anthropic 的 Claude 系列模型。

前端代码测试中，它超过 Fable 5（high），跟 Claude Opus 5（high）仅差一分。

截至收盘，阿里今天股价大涨 7.01%。

持续 16 天自主完成项目开发

Max 旗舰模型首次开源

一直以来，开发者们对于千问 Max 系列的印象都是：跟最顶级的模型相比总是差一口气，而且也不开源。

反而对 27B 这类的小尺寸模型青睐有加，又快又便宜，认为千问是小尺寸模型的王者。

千问 3.8-Max 推出后，大家觉得很惊喜。

新模型主打编程和协同办公两大能力。

先说编程能力。过去的大模型写代码，大多擅长输出零散函数、代码片段，充当程序员的辅助工具，而 3.8-Max 实现了量级跨越。

官方演示案例中，模型可以从空白文件夹起步，持续 16 天自主完成完整开源项目开发，自主拆解需求、编写前后端代码、撰写单元测试、定位并修复 Bug、迭代版本。

不管是复现 AI 学术论文、搭建整套微服务，还是生成可直接部署的交互式网页，它不再只产出代码片段，能够实现完整软件工程闭环。

对于研发团队、独立开发者而言，这意味着 AI 可以参与完整项目周期，而不只是临时的代码补全工具。

正如宣传片演示的那样，用户可以把电脑放在一边，让它自主跑任务，自己则可以在一旁钓鱼、攀岩、打网球等。

第二大能力直指长程多智能体协同。

它采用 2.4T 总参数第三代 MoE 混合专家架构，推理动态激活 95B 参数，内置独立的代码专家、文档专家、视觉专家，任务到来时自动调度对应模块。

放到真实场景里，最大变化就是超长任务不容易 " 失忆 "。

传统大模型执行多步骤办公任务，进行几十轮工具调用后，经常遗忘最初需求；而 3.8-Max 支持上千轮连续工具调用，能够自主拆分复杂需求，孵化多个子智能体并行工作，中途持续校验结果、主动修正偏差。

更让大家惊喜的是，千问宣布将在下周开源 3.8-Max，这是 Max 旗舰模型首次开源。

不过由于参数数量太大，个人消费级显卡根本跑不动，主要还是针对政企客户。

此外，在定价上，与海外模型相比，国产模型依旧发挥性价比优势，3.8-Max 海外输入价格仅是 Fable 5 的五分之一，输出价格是近八分之一。

当然，DeepSeek 还是当之无愧的性价比之神。

DeepSeek V4 Flash 输入价格 0.14 美元 / 百万 Token，输出也才 0.28 美元。

千问办公同天上线

阿里完成 AI 商业闭环

同一天，阿里旗下企业级智能体产品 " 千问办公 " 开启公测，已接入最新的千问 3.8-Max 模型。

不同于钉钉内置的 AI，千问办公是独立智能体工作台，拥有 Windows、Mac 独立客户端，同时深度双向打通钉钉生态。

它可以读取钉盘文档、群聊记录、日程审批，简单来说，普通 AI 只会回答你的问题，千问办公负责把整套工作做完，直接交付可编辑 PPT、Excel、完整研报、交互式网页。

千问办公并不是从 0 开始研发，它由 QoderWork、悟空、MuleRun（骡子快跑）三个产品 " 技术三合一 " 而来。

在此之前，二季度办公智能体平台排名中，腾讯旗下 WorkBuddy 一骑绝尘，访问量超过字节 Trae 和第三名阿里 QoderWork 的总和。

整合而来的千问办公，能否冲击 WorkBuddy 的第一宝座，成了新的看点。

底层千问大模型决定技术上限，千问办公负责面向白领、企业客户收取订阅费，完成商业化落地。

这套布局刚好呼应，阿里巴巴集团主席蔡崇信和 CEO 吴泳铭在 2026 财年致股东信中的定调：人类正站在 AGI 关键转折点，阿里 AI 业务已经跨越早期投入阶段，正式迈入商业化回报周期。

目前阿里的 AI 业务，已经呈现出三层收入飞轮。

底层阿里云传统算力 IaaS，作为现金基本盘；中层是百炼平台 MaaS 模型 API 收入，收取模型 Token 调用费；顶层则是千问办公这类 AI 原生 SaaS 订阅收入。

今年 5 月，阿里业绩会上，吴泳铭披露，该季度包含百炼 MaaS 的 AI 模型与应用服务年度经常性收入突破 80 亿元，年底有望破 300 亿。

只依靠开发者 API 售卖 Token，会陷入价格战，毛利率不断承压。千问办公的出现，就是向上抢占价值高地，开辟全新增长曲线。

国产模型集体爆发

靠效率弯道超车

最近，全球多模型聚合平台OpenRouter，发布最新一周 AI 大模型调用量榜单，前五全部被中国大模型公司包揽。

Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、千问 3.8-Max 等近期上线的多款国产大模型，都深入海外顶尖模型腹地，和它们面对面掰手腕。

国产模型不再只有单一黑马，而是呈现集体爆发。

有观点认为，美国陷入资源诅咒，中国资源不足倒逼创新。

OpenAI、Anthropic 手握海量高端算力，资源富足到可以无限暴力堆叠参数、堆数据，长期依赖稠密模型缩放路线。

充足的算力带来极致的模型稳定性，却也催生了严重的路径依赖与资源诅咒。

美国巨头遇到能力瓶颈，第一反应永远是 " 加卡、堆算力、扩规模 "，不屑于抠显存优化、推理调度、长链路工程效率这些苦活累活。

结果导致模型能力上限高，但推理成本昂贵、落地效率低下、适配复杂自动化场景能力薄弱，定价居高不下，给国产模型留出巨大的性价比缺口。

而国内厂商长期面临高端算力供给约束，没法无脑堆硬件，只能被逼着在软件架构、工程效率、场景适配上死磕。

再叠加中文场景深度适配、海外开发者对低价高性能模型的刚需，最终造就了国产大模型的集体崛起。

现在，中美 AI 的竞争格局已经改写，算力暴力缩放的时代逐渐落幕，架构效率、场景落地、商业变现的综合比拼时代正式到来。

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