72小時3款重磅模型，阿里AI還是穩(wěn)

4月的大模型競賽，先被阿里拉開了序幕。

此前，我們獨家獲悉 DeepSeek V4將于4月發(fā)布。消息傳出后，市場預(yù)期迅速升溫。尤其是清明節(jié)前，圍繞 DeepSeek V4何時亮相的討論持續(xù)發(fā)酵，幾乎成了AI圈共同等待的一件大事。

但率先出牌的不是DeepSeek。就在這一節(jié)點上，阿里連續(xù)三天發(fā)布三款模型，覆蓋全模態(tài)、文生圖和代碼能力，迅速接管了節(jié)前AI圈的話題中心。

3月30日Qwen3.5-Omni、4月1日Wan2.7-Image、4月2日Qwen3.6-Plus，72小時里，阿里的全模態(tài)、文生圖、編程三大核心模型陸續(xù)更新。據(jù)悉，4月3日，全球知名大模型盲測榜單LMArena旗下聚焦編程能力的Code Arena公布新一期排名，Qwen 3.6-Plus位列全球第二，超越OpenAI、Google、xAI等國際巨頭，成為該榜單上排名最高的中國大模型。

而這距離阿里AI事業(yè)部（ATH）正式成立，才剛剛過去兩周。這說明新事業(yè)群的意義不只是整合資源，在重視基礎(chǔ)模型的同時，更強調(diào)阿里AI能力和矩陣的連續(xù)供給，保持在新一輪模型競賽中的領(lǐng)先位置。

這次密集發(fā)布固然疊加了多重因素，但本質(zhì)上還是阿里在大模型領(lǐng)域長期投入的結(jié)果。早在2019年，阿里就是國內(nèi)較早投入大模型方向的公司，2021年更是在全球范圍內(nèi)率先大幅降低萬億參數(shù)超大模型（M6大模型）的訓(xùn)練能耗。

隨后幾年，從達摩院到通義實驗室，前者負責(zé)打底層研究，后者負責(zé)把模型做成系列和持續(xù)迭代的產(chǎn)品能力。千問（Qwen）系列模型不斷壯大，阿里更是在大模型AGI路線上，不僅夯實了技術(shù)底座，也為后續(xù)大模型的產(chǎn)品化與商業(yè)化落地奠定了堅實基礎(chǔ)。

組織上，阿里建立了常態(tài)化的人才培養(yǎng)機制。與國內(nèi)外多所高校共建聯(lián)合實驗室，同時引進了一批在多模態(tài)、強化學(xué)習(xí)、智能體等前沿方向有積累的研究者。這也保證了通義實驗室長期形成的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、層次清晰的人才梯隊。

正是過去幾年在研究、工程和組織上的連續(xù)投入，讓阿里AI整體的推進保持穩(wěn)定節(jié)奏。從模型性能的顯著提升，到應(yīng)用端的同步上線，再到對Agent賽道的提前布局，我們能看到，阿里大模型的迭代不是單點突破，而是模型研發(fā)、系統(tǒng)能力和產(chǎn)品相互促進的完整鏈路。

01

三天三款SOTA

這次阿里AI的集中更新，最突出的地方不是連發(fā)三款模型，而是每一款都在對應(yīng)賽道交出了領(lǐng)先行業(yè)的成績。

例如在編程賽道上，Qwen3.6-Plus相較于上一代模型整體性能提升明顯，并且涌現(xiàn)出很強的智能體編程能力。在系列編程能力權(quán)威評測中，千問3.6編程表現(xiàn)超越2倍乃至3倍參數(shù)量的GLM-5、Kimi-K2.5等模型，接近全球最強編程模型Claude系列。

正是因為編程能力的顯著提升，大模型才能更好地支撐AI智能體的運行，讓代理式編程（Agentic Coding）真正落地。千問3.6在實測中展現(xiàn)出了完整的任務(wù)閉環(huán)能力，面對前端網(wǎng)頁開發(fā)、大型倉庫維護等復(fù)雜需求，它能自主拆解步驟、規(guī)劃執(zhí)行路徑，并通過反復(fù)測試修改最終交付結(jié)果。

此外，它在代碼修復(fù)、終端操作、自動化任務(wù)執(zhí)行等工程環(huán)節(jié)表現(xiàn)穩(wěn)定，在多個行業(yè)公認的高難度長程任務(wù)中取得了領(lǐng)先成績。

最大的亮點還是Qwen3.6-Plus的原生多模態(tài)能力，直接解鎖了“視覺智能體編程”的想象空間。例如，設(shè)計師上傳一張界面截圖或Figma設(shè)計稿，模型就能自動拆解任務(wù)、生成前端代碼、調(diào)用工具調(diào)試修改，真正打通了從“看懂設(shè)計”到“交付產(chǎn)品”的完整鏈路。

再配合百萬詞元上下文和全Agent框架支持，曾經(jīng)只存在于概念中的“氛圍編程”，終于從噱頭變成了普通人也能用的工具。

文生圖賽道上，Wan2.7-Image具備文生圖、圖生組圖、圖像指令編輯和交互式編輯等全鏈路能力。尤其針對行業(yè)詬病已久的“AI標(biāo)準(zhǔn)臉”和“色彩盲盒”兩大痛點，Wan2.7-Image給出了教科書級別的解決方案，從骨相、眼眸到五官的全維度定制，真正實現(xiàn)“千人千面”。

這次在全模態(tài)賽道上升級的Qwen3.5-Omni模型，表現(xiàn)更為驚艷。據(jù)阿里云官方測試后給出的數(shù)據(jù)顯示，它在音視頻理解、語音識別、多語種翻譯等215項任務(wù)中取得SOTA，超越了谷歌Gemini-3.1 Pro。

02

阿里AI的“變”與“不變”

這場備受行業(yè)關(guān)注的三連發(fā)，看似是ATH成立后的突然爆發(fā)，實則是阿里七年大模型積累的必然結(jié)果。背后是阿里AI不變的技術(shù)底蘊，結(jié)合動態(tài)變化的組織邏輯。

所謂不變的技術(shù)底蘊，包括阿里深耕大模型的長期主義和體系化能力。早在2019年，阿里就啟動了大模型研發(fā)，是國內(nèi)最早布局這一領(lǐng)域的企業(yè)之一。

七年里，阿里沉下心來做底層能力建設(shè)。在算力層面，依托阿里云構(gòu)建了國內(nèi)領(lǐng)先的大模型訓(xùn)練與推理集群，為持續(xù)迭代提供了穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。技術(shù)層面，逐步打通了自然語言處理、計算機視覺、語音識別、多模態(tài)融合等多個技術(shù)領(lǐng)域的壁壘，形成了從基礎(chǔ)算法到工程落地的完整技術(shù)棧。

經(jīng)過七年的人才培養(yǎng)和技術(shù)沉淀，通義實驗室已經(jīng)形成了完整的人才梯隊，而不是依賴少數(shù)人。

此前行業(yè)曾有傳言，部分人員流動會影響阿里的研發(fā)節(jié)奏，這次三連發(fā)直接打破了這種質(zhì)疑。萬相團隊獨立突圍拿下國內(nèi)生圖第一，千問團隊同時推進全模態(tài)和編程兩條線，證明阿里的技術(shù)儲備早已實現(xiàn)了多點開花，個別人員的流動難以撼動根基。

變化的是，阿里AI的發(fā)展邏輯和組織方式。ATH成立之前，阿里的大模型、應(yīng)用、云服務(wù)曾存在一定的“各自為戰(zhàn)”現(xiàn)象，模型研發(fā)偏向?qū)嶒炇覍?dǎo)向，與市場需求存在脫節(jié)。

而ATH的成立，徹底打通了從算力、模型到應(yīng)用的全鏈路壁壘，從組織架構(gòu)思路上對標(biāo)谷歌的DeepMind機構(gòu)，將大模型轉(zhuǎn)型為產(chǎn)品驅(qū)動研發(fā)，研發(fā)提升產(chǎn)品的閉環(huán)邏輯。

ATH是阿里"全棧AI服務(wù)商"戰(zhàn)略的重要組成部分，與阿里云智能事業(yè)群、電商事業(yè)群平行，成為阿里三大核心事業(yè)群之一。阿里巴巴集團CEO吳泳銘將其核心目標(biāo)定義為"創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token"，構(gòu)建Token從生產(chǎn)到消費的完整閉環(huán)。

吳泳銘明確判斷，當(dāng)下正處于AGI爆發(fā)前夜，AI的核心交互方式正在從"問答式"轉(zhuǎn)向"代理式"。未來大量數(shù)字化工作將由數(shù)以百億計的AI Agent來支撐，而Token是支撐智能體運行的核心能量單位，相當(dāng)于AI時代的石油。

在這種理念指導(dǎo)下，阿里AI從實驗室思維全面轉(zhuǎn)向市場導(dǎo)向。從這次發(fā)布的所有功能也能看出，幾乎沒有一個是為了跑分而設(shè)計的，調(diào)色盤解決了設(shè)計師的配色痛點，音視頻處理解放了內(nèi)容創(chuàng)作者，Agent編程降低了普通人的開發(fā)門檻。

除了模型更新，對“龍蝦熱”的快速反應(yīng)，如悟空、Qoder等Agent產(chǎn)品的密集迭代，更是體現(xiàn)了阿里對市場需求的嗅覺。

在強調(diào)AI應(yīng)用的大年里，模型研發(fā)也不能再走閉門造車的老路，而是與應(yīng)用團隊深度聯(lián)動。我們發(fā)現(xiàn)，比模型性能更值得關(guān)注的，是阿里這次展現(xiàn)出的“模型-應(yīng)用”協(xié)同速度。應(yīng)用團隊把用戶需求反饋給模型團隊，模型團隊快速迭代優(yōu)化，再通過阿里云百煉這個統(tǒng)一出口，同步給所有開發(fā)者和企業(yè)用戶。

千問3.6發(fā)布當(dāng)天，ATH旗下的悟空、千問APP、Qoder等產(chǎn)品就全部官宣上線。這種“零時差接入”的能力，在整個行業(yè)都很罕見。

這意味著阿里發(fā)揮出自身的組織優(yōu)勢，完成了從“單點突破”到“協(xié)同作戰(zhàn)”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，也讓阿里的技術(shù)優(yōu)勢能夠快速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品優(yōu)勢和市場優(yōu)勢。

03

大模型需要和產(chǎn)業(yè)更深地連接

2026年初，開源項目OpenClaw突然引爆全球科技圈，幾乎成為繼ChatGPT之后AI領(lǐng)域又一個具標(biāo)志性的現(xiàn)象級事件。

這個由海外獨立開發(fā)者團隊打造的輕量級Agent框架，無需對接任何平臺的專屬API，僅通過模擬人類鼠標(biāo)、鍵盤操作，就能直接控制電腦完成機票酒店預(yù)訂、郵件批量處理、PPT自動生成與發(fā)送等一系列復(fù)雜的跨應(yīng)用任務(wù)。

它真正改變行業(yè)認知的地方在于，第一次向大眾直觀展示了AI是如何蛻變成“執(zhí)行者”的，不僅能夠理解人類的自然語言指令，還能自主拆解任務(wù)、規(guī)劃執(zhí)行路徑、處理突發(fā)異常并完成最終交付。

這一趨勢也倒逼大模型研發(fā)邏輯發(fā)生轉(zhuǎn)變，也就是說，模型研發(fā)不能脫離產(chǎn)業(yè)。此前行業(yè)的競爭重心集中在參數(shù)量、上下文窗口長度、基準(zhǔn)測試跑分等純技術(shù)指標(biāo)上，但在Agent時代，模型的核心競爭力變成了工具調(diào)用的精準(zhǔn)度、長程任務(wù)的規(guī)劃能力、錯誤回溯與修正能力，以及與真實世界交互的魯棒性（Robustness）。

阿里巴巴集團CEO吳泳銘是在2026年3月19日的財報電話會上指出，2025年下半年以來，AI技術(shù)已進入由"AI Agent"驅(qū)動的新階段。

他強調(diào)，與早期AI階段最大的區(qū)別在于，模型與應(yīng)用之間的緊密配合變得至關(guān)重要，提升模型能力、改善應(yīng)用效果的關(guān)鍵，越來越依賴于這種緊密結(jié)合以及在客戶使用場景中形成的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

所以，阿里的這次三連發(fā)，證明了ATH成立后，大模型到AI應(yīng)用的協(xié)同效應(yīng)正在生效。同時也是為了驗證，阿里“產(chǎn)模一體”后取得的初步成果。

今年以來，阿里的核心戰(zhàn)略就是快速推進“產(chǎn)模一體”的進程。比如將AI的總稱和核心品牌統(tǒng)一為“千問”，告別“通義”前綴，僅保留“通義實驗室”作為AI機構(gòu)組織名稱。

這一品牌整合是“產(chǎn)模一體”戰(zhàn)略的一部分，目的是將大模型能力更緊密地與C端應(yīng)用（如千問App）和B端產(chǎn)品（如悟空）結(jié)合，做大用戶規(guī)模。

作為阿里企業(yè)級AI旗艦應(yīng)用，“悟空”率先接入了最新的Qwen3.6-Plus模型，將模型的智能體編程、長程任務(wù)規(guī)劃等能力，直接應(yīng)用于企業(yè)研發(fā)、知識管理、業(yè)務(wù)流程自動化等真實工作流中。這是“產(chǎn)模一體”的典型實踐。

設(shè)立ATH（Alibaba Token Hub）事業(yè)群同樣如此。將通義實驗室、MaaS平臺、千問、悟空智能體等核心AI資源進行整合，是為了打通“模型—應(yīng)用—數(shù)據(jù)”的全鏈路閉環(huán)。

此外，阿里正將千問大模型深度嵌入淘寶、高德、飛豬等生態(tài)業(yè)務(wù)中，并推出千問AI眼鏡等硬件產(chǎn)品。這些產(chǎn)品不僅是模型的應(yīng)用場景，也是用真實數(shù)據(jù)反哺模型迭代，形成數(shù)據(jù)飛輪。

這也印證了一個樸素的道理，技術(shù)是基礎(chǔ)，組織力或許才是決定勝負的關(guān)鍵。再先進的技術(shù)，如果卡在了部門墻和繁瑣流程里，也沒法變成實實在在的產(chǎn)品和用戶價值。

阿里成立ATH，正是對這個問題的直接回應(yīng)。

對于普通用戶來說，阿里這次模型三連發(fā)，意味著AI平民化時代正在加速到來。未來，編程不再是程序員的專利，普通人用自然語言就能開發(fā)自己的APP。內(nèi)容創(chuàng)作不再需要專業(yè)技能，人人都能成為設(shè)計師和導(dǎo)演。全模態(tài)交互的AI助手，將真正融入我們的工作和生活，成為每個人的超級生產(chǎn)力工具。

未來，阿里AI的花路會越走越寬。據(jù)悉，千問3.6系列還將開源其他尺寸模型，性能更強的旗艦?zāi)Ｐ蚎wen3.6-Max也將于近期發(fā)布。可以看到的是，在ATH的統(tǒng)一指揮下，阿里AI通過協(xié)同已經(jīng)重新找到一種更強勁的節(jié)奏。

撰寫｜吳尋

編輯｜劉培