云栖大会观察，阿里大模型下一战，Qwen4系列即将登场

今年的云栖大会，一个显著的变化是AI技术成为了全场焦点。不同于以往偏重云计算和芯片的议程安排，本次大会将大模型技术推到了聚光灯下。千问大语言模型负责人刘大一恒和ATH技术副总裁郑波分别登台，详细阐述了阿里在大模型领域的战略布局。

Qwen4系列即将发布，参数规模迈向5T-10T

在云栖大会上，刘大一恒首次公开了千问大模型的未来规划路线图。根据其展示的信息，Qwen4系列预计将在近期发布，而后续的Qwen4.5和Qwen5版本将进一步扩大模型参数规模至5T-10T。这一规划意味着，相较于两年前72B参数的Qwen2.5旗舰版，千问模型的参数量将在现有基础上实现一倍至三倍的增长。

"基础模型的智能上限依然离不开算力、数据和模型规模的持续投入。"刘大一恒在演讲中强调，阿里将继续沿着Scaling Law向上发展，但同时也指出，随着模型规模的扩大，训练和推理的成本也在显著增加。为此，阿里正在探索新的模型架构设计，以降低大模型的运行成本。

架构创新降低大模型成本

为了应对大模型规模扩张带来的成本压力，阿里已经开始在模型架构上进行创新。以Qwen3.8-Flash为例，该版本通过采用稀疏注意力、线性注意力和外接记忆等新架构，使得每次推理只需激活6B参数。这不仅将训练成本降至原来的九分之一，还将百万Token输入的价格降至四分之一。更重要的是，这种架构创新还带来了性能的提升：超长上下文的预填充吞吐量提高了8.6倍，同时保持了模型能力的持续增长。

这一技术突破表明，阿里在下一阶段的大模型发展中，不仅关注模型规模的扩大，更注重通过技术创新来降低运营成本，从而实现可持续发展。

模型迭代速度成为竞争关键

在全球大模型竞争日益激烈的背景下，模型的迭代速度已经成为决定胜负的关键因素之一。当前，市场对模型公司的要求已经从单纯的版本领先转变为快速推出下一代模型的能力。为了加快这一进程，阿里正在积极探索让模型参与自身研发的方法，即所谓的递归自我改进（RSI）。

"一旦模型能够帮助研究人员设计实验、分析结果并改进训练方法，那么下一代模型的研发速度就有望显著提升。"刘大一恒表示，这种模型自动生成模型的方式，将形成一个加速循环，推动大模型技术的快速迭代。

与海外厂商的竞争与差异化

与海外厂商相比，阿里在大模型领域展现出了独特的竞争优势。例如，OpenAI在数学领域的700多项新成果，以及Opus 5.5在编程生成像素视频方面的表现，都显示出海外厂商在特定领域的领先地位。然而，阿里通过架构创新和成本优化，已经在大模型的规模化应用上找到了自己的路径。

"我们相信，通过架构创新和成本优化，阿里可以在大模型领域实现可持续发展，并为用户提供更具性价比的产品和服务。"刘大一恒在演讲中强调。

结语

云栖大会不仅展示了阿里在大模型领域的最新进展，也揭示了其对未来发展的清晰规划。随着Qwen4系列的即将发布，以及后续版本参数规模的进一步扩大，阿里有望在大模型竞争中占据更有利的位置。同时，通过架构创新和成本优化，阿里正在为大模型的规模化应用铺平道路。