"2019 年，我们还在讨论单点突破的语言模型；到 2025 年的今天，大模型已呈现‘周级迭代’的爆发态势。" 在 WAIC 2025 上，阿里云副总裁、大数据和智能实验室负责人叶杰平表示，当前 AI 模型技术正经历从 " 渐进式创新 " 到 " 指数级跃迁 " 的转变。

在今年 WAIC 的展区里，阿里巴巴（09988.HK；BABA.NYSE）展示了从 AI 基础设施到大模型再到平台及应用的 " 全栈 AI" 能力，陈列了云原生 CPU 芯片倚天 710、飞天云计算操作系统、智算集群网络架构 HPN7.0 架构、AI Stack 一体机等底层硬核技术，通义千问及通义万相大模型系列，以及阿里云百炼、人工智能平台 PAI 等大模型平台和夸克、钉钉等 AI 应用。

这其中，包括最新开源的三款大模型：千问 3 最新版基础模型（非思考版）、千问 3 推理模型、AI 编程模型 Qwen3-Coder。值得注意的是，这三款模型均是在一周内宣布开源。

AI 赛道上，阿里巴巴正在 " 狂奔 "。按照预算，未来三年，这家巨头还将投入 3800 亿元，主要用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年总和。

" 三年前，我们发布了通义大模型，并承诺将核心模型开源开放。如今，通义千问已实现全尺寸、全模态的全面开源，真正打破了开源与闭源模型之间的技术壁垒。" 叶杰平称。

开源一直是阿里云发展 AI 的主题词，这一思路在今年由 DeepSeek 掀起的开源浪潮下愈发得到验证。

据了解，千问 3 最新版基础模型（非思考版）性能有显著提升，在 GPQA（知识）、AIME25（数学）、LiveCodeBench（编程）、Arena-Hard（人类偏好对齐）、BFCL（Agent 能力）等测评中表现超越 Claude4（Non-thinking）等闭源模型。

千问 3 推理模型支持 256K 上下文长度，在知识（SuperGPQA）、编程（LiveCodeBench v6）、数学（AIME25）、人类偏好对齐（Arena-Hard v2）、创意写作（WritingBench）、多语言能力（MultilF）等核心能力上，千问 3 推理模型可比肩 Gemini-2.5 pro、o4-mini 等闭源模型。

AI 编程模型 Qwen3-Coder 则是千问系列模型中首个采用混合专家 MoE 架构的代码模型，总参数达 480B，激活 35B 参数，原生支持 256K token 的上下文并可扩展至 1M 长度，能帮助程序员完成基础编程任务，比如写代码、补全代码、修 Bug 等。

海外模型 API 聚合平台 OpenRouter 数据显示，上述三大模型开源后，阿里千问 API 调用量暴涨，三天突破 1000 亿 Tokens，热度超越 GPT、Gemini、Claude 等模型，千问包揽 OpenRouter 趋势榜前三名。截至目前，通义千问在全球主要模型社区的下载量已经突破 4 亿，衍生模型突破 14 万个。

阿里云百炼高级产品专家徐志远在接受时代财经等采访时谈到，千问系列模型在诞生之初就面向全球市场而非局限于国内市场。国内市场方面，依托国内庞大的市场空间以及阿里云自身的公共云基础产品，阿里云更多通过 API 服务或低成本模式为用户提供支持。而在全球市场，若要参与竞争并实现模型能力的对比排序，开源是极为重要且有效的方式——它能让全球开发者成为反馈主体，提供关于模型的直接反馈与信息，帮助阿里云准确判断模型在全球市场的真实水平。

事实上，阿里巴巴在开源上的相关实践获得海外认可也比在国内更早。徐志远谈到，"（在开源过程中）我们收到了全球开发者的反馈，这类反馈在商业场景中往往难以如此直接获取，因为在开源生态中，开发者与我们并无绝对利益绑定，他们的反馈仅基于对模型问题的判断，供我们参考迭代。"

阿里云百炼是全链路大模型服务与 Agent 应用开发平台，据介绍，目前已有超 20 万开发者在百炼上开发了 70 多万个 Agent。

徐志远表示，阿里云百炼目前核心包含三个层面的服务：第一个层面是基础层，即结合阿里云广泛的基础设施以及可调度的 AI 算力，将模型转化为可供调用的高性价比、高性能 API，也即 "model service"（模型服务）层。

第二个层面是 agent（智能代理）层，在模型服务层之上，阿里云百炼整合了部分领先的 agent 框架与架构，为 agent 的开发构建提供一整套支持能力。在该层面，阿里云百炼提供包括兼容金融领域主流的 ATO 协议、MCP 协议，以及支持阿里全栈自研的 agent 模型调度能力等。

第三个层面是 AI 大模型行业及领域应用层。在阿里云百炼上，开发者通过 agent 搭建基础能力后，可进一步构建一系列行业及领域应用。目前，电力、互联网、医疗、金融等行业，均已基于相关能力构建出面向企业内部及企业客户的各类应用。

据徐志远介绍，在阿里云百炼服务的企业中，其中一个核心场景是多元异构复杂数据的处理。他举例解释，在如招聘平台等互联网平台上，每天会产生大量视频、音频、文档等，企业需要通过不同模态模型将内容转化为所需数据，并对这些内容进行结构化提取、入库、向量化或打标，以便用于下游的推荐匹配、分析解析等业务场景。

第二类是企业内部助理相关的应用，面向企业员工、内部子部门等提升生产效率。其他应用场景还包括以图搜图、以视频搜视频、IPC（网络摄像机）等。例如，过去的 IPC 只有摄像头组件，仅具备记录功能，无法自主分析。而如今多模态模型不断发展，尤其是轻量化多模态模型的出现，尺寸更小，使得大量上游厂商可以在 IPC 中内置多模态模型，让设备能基于监控画面快速判断是否存在异常。今年 3 月，阿里巴巴就与 KUMEROS 咖啡达成战略合作，为后者提供从门店运营到产品创新的全链路解决方案。

徐志远进一步补充，具体到百炼服务企业客户，目前头部是互联网行业，这是因为大量互联网公司本身就以新技术驱动业务增长；其次是新消费行业，如咖啡门店等能在小程序等用户触点中融入 AI 能力，帮助用户更好地完成消费，还依托自身基础设施在内部业务中落地相关应用。

徐志远还着重提到了消费电子领域，未来多模态组件等融入模型后，如 AI 玩具等 AI 消费设备有望实现增长。" 近期我们已经看到该行业涌现出大量需求，也正在做丰富的适配工作，以提升消费电子行业对模型的应用能力。" 徐志远说。