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万相2.6系列模子的宣布 ，再度印证了一件事 ，只要阿里云提提速 ，全球大模子工业就会上一个强度 。
阿里云将大模子战火烧到了多模态领域 ，这在行业预期之内 。今年以来 ，多模态模子的挪用量大规模增添 ，由于随着大模子的加速落地 ，行业很快发明 ，文本能解决的问题有限 ，现实天下自然就是多模态的输入输出形态 ，多模态模子预计成为未来一段时间工业竞争的主线 。
行业预期之外的是 ，阿里云在多模态领域的追赶和落地效率 。以往阿里云并不以多模态模子见长 ，不过就像谷歌联合首创人谢尔盖?布林所言 ，真正解决问题的是算法刷新 ，已往十年里 ，算法层面的前进 ，着实跑得比算力提升还快 。
阿里现在没有披露整体算法的手艺细节 ，有据可查的是 ，通义万相在模子结构上集成了多项立异手艺 ，可对输入参考视频举行多模态联合建模与学习 ，参考具有时序信息的主体情绪、姿态和多角度周全视觉特征 ，同时提取音色、语速等声学特征 ，在天生阶段作为参考条件控制 ，实现从画面到声音的全感官全维度一致性坚持与迁徙 。
在AI军备竞赛中 ，新模子往往只是阿里云的冲锋号 ，更值得关注的 ，是阿里云三位一体的“攻击”能力：首先拿出天下第一梯队级别的闭源模子 ，掌握手艺和商业的自动权 ，然后做该领域的全开源 ，应用门槛大幅降低 ，应用生态加速昌盛 ，最后是让AI落地到工业 ，阿里云提供系统化的工程能力 。
大模子 ，阿里云为何这么“卷”
在所有关于AI的叙事逻辑中 ，模子都是原点 ，可是 ，关于要不要自研模子 ，纵使头部厂商也有不同 。
例如早期OpenAI和微软的相助 ，依附对OpenAI的前瞻性投资 ，微软拿到了GPT大模子的优先使用权 ，但OpenAI并不知足于成为微软系统内的模子供应商 ，双方早期细密的绑定关系早已泛起裂痕 。
AWS信仰模子自由 ，“没有一个大模子能知足所有客户” ，于是AWS引入各大模子托管到自家平台 ，然而 ，顶级模子具有稀缺性 ，要么在竞争敌手那 ，要么模子企业倾向于自己提供效劳 ，用户无法获得最好的模子体验 。
和微软、AWS差别 ，阿里云坚定地走上了另一条路 ，坚定自研大模子 ，寻根究底的话 ，在于差别厂商对模子的认知差别 。若是把模子视作最基础的焦点竞争力 ，那么就必定要掌握在自己手中 ，反之则可以通过相助等方法来补足 。
阿里云的看法是 ，未来模子将运行在所有盘算装备中 ，并具备可长期影象 ，端云联动的运行状态 ，甚至可以随时更新参数 ，自我迭代 ，类似今天的OS运行在种种情形之中 。
关于一个操作系统级别的新手艺 ，阿里巴巴理所虽然地选择举全公司之力投入 。随着时间的推移 ，微软和亚马逊也纷纷加大自研模子的投入 ，不再太过依赖其他模子厂商的供应 ，这也从侧面印证了阿里云早期战略预判的准确性 。
回到模子自己 ，自研领先的闭源模子 ，对云厂商而言不但是手艺的象征 ，更是一种战略级资源 。通义千问旗舰模子Qwen3-Max性能凌驾GPT5、Claude Opus 4等 ，跻身全球前三 ，顶尖闭源模子吸引了大宗开发者、企业和相助同伴在其上构建应用 ，形成高粘性网络效应 ，阿里云得以在工业链上占有自动权 。
再以万相2.6系列为例 ，海内用户也能使用到Sora2级别的能力 ，其不但是全球功效最全的视频天生模子 ，该系列模子面向专业影视制作和图像创作场景举行了周全升级 ，也是海内首个支持角色饰演功效的视频模子 ，同时支持音画同步、多镜头天生及声音驱动等功效 。
模子领域有突出的马太效应 ，一步领先 ，步步领先 。万相模子家族已支持文生图、图像编辑、文生视频、图生视频、人声生视频、行动天生、角色饰演及通用视频编辑等10多种视觉创作能力 ，已普遍应用于AI漫剧、广告设计和短视频创作等领域 。
自研领先闭源模子 ，是云厂商从手艺能力到商业生态、从竞争壁垒到战略自动权的焦点引擎 ，也是未来竞争名堂中最要害的筹码 。
阿里开源的意义 ，照旧被低估了
中国厂商向来在开源手艺圈声量不大 ，拿得多孝顺得少 ，到了大模子时代 ，阿里云成为海内最早开源自研大模子的“大厂” ，也是全球唯逐一家起劲研发先进AI模子并且全方位开源的云盘算厂商 ，业界率先实现“全尺寸、全模态”的周全开源 。
阿里内部告竣共识 ，通义千问选择开放蹊径 ，是为了打造AI时代的Android 。在LLM时代 ，开源模子创立的价值和能渗透的场景 ，会远远大于闭源模子 。
外洋企业反而最先秘而不宣 ，岂论是OpenAI、Anthropic这些大模子厂商 ，照旧谷歌等巨头 ，甚至一最先走开源蹊径的Meta ，都走上了闭源蹊径 。
从2023年至今 ，阿里通义团队已开源300多款模子 ，包括大语言模子千问Qwen及视觉天生模子万相Wan等两大基模系列 。
「全模态」指的是开源文本天生模子、视觉明确/天生模子、语音明确/天生模子、文生图及视频模子等；「全尺寸」指的是开源模子笼罩0.5B、0.6B、1.5B、1.7B、3B、4B、7B、8B、14B、30B、32B、72B、110B、235B、480B等参数 ，同时Qwen支持中、英、法、德、西、俄、日、韩、越、阿拉伯等119种语言及方言 。
阿里提供了种种场景下的更好模子 ，这是由市场决议的 ，客户需求疏散 ，行业场景千差万别 ，预算、时延、安排要求完全差别 ，某种水平上和AWS“没有一个大模子能知足所有客户”的理念类似 ，可是阿里云优先由自己来提供大语言模子、多模态模子 ，以及差别尺寸、差别本钱、差别安排形态的模子组合 。
关于全球开发者而言 ，Qwen开源模子已经成为依赖 ，美国AI专家Nathan Lambert发出“硅谷建设在Qwen之上”的赞叹 ，谷歌前CEO施密特甚至体现担心这将削弱美国手艺向导力 ，由于大大都国家和公司会选择开源的中国开源大模子 。
阻止现在 ，通义千问Qwen衍生模子数目已突破18万 ，远超Meta Llama系列模子；通义千问Qwen在全球下载量超7亿 ，据彭博统计 ，阻止2025年10月 ，千问Qwen下载量也已逾越Llama模子 ，通义成为事实意义上的全球第一AI开源模子 。
开源关于阿里云也大有裨益 ，作为AI和云盘算市场的追赶者 ，开源模子让更多企业和开发者加入 ，也让阿里云成为底层规范和实践的参考 ，吸引更多的用户使用阿里云生态 ，这是一个双赢时势 。
在一个高度依赖算力、数据和资源的赛道里 ，大模子自然有走向“寡头化”的危害 。少数公司掌握最强模子、最先进算力 ，其余玩家只能围绕API做应用 ，行业立异的天花板被提前锁死 。
阿里的开源 ，在某种水平上拉低了这条门槛 。它让更多开发者、中小企业和行业玩家 ，有时机直接加入究竟层模子与工程系统中 ，而不是永远停留在挪用者的位置 。
系统化AI工程 ，大模子深入工业场景
已往一年 ，阿里云AI算力增添超5倍 ，AI存力增添4倍多 ，头部车企正在基于Qwen-VL定制了自己的VLA和天下模子 ，数十家具身智能企业在和通义举行相助 ，甚至连竞争敌手在举行具身领域的手艺探索中 ，也使用了Qwen系列模子 。
这说明 ，阿里云的能力界线早已凌驾模子之外 ，有了顶级闭源模子作标杆 ，开源模子实现能力下沉和生态昌盛 ，阿里云让前沿模子转化为工业价值的要害 ，就在于系统化的AI效劳 。
已往两年中 ，工业链厂商都在加速推出种种工具和效劳 ，以支持天生式AI的完整工程化流水线 ，不再局限于对天生式AI模子举行简朴的提醒（prompt）挪用 ，而是伸张到数据准备、模子训练/精调、模子治理、评估、视察等模子全生命周期工具 。
以时下火热的自动驾驶和具身智能为例 ，需要多模态模子端到端的效劳 。其中 ，汽车自动驾驶需处置惩罚收罗车与量产车回传的海量图像数据 ，古板CV小模子的语义明确弱、泛化差、准确率低 。
接纳通义千问多模态大模子Qwen3-VL后 ，可一次性为图像打上数百个语义标签 ，泛化能力与检索准确率较古板计划提升50%以上 ，车企既可直接挪用其云端效劳处置惩罚难例场景 ，又可依托其开源开放特征自主微调模子 ，大幅降低标注与迭代本钱 。该计划已落地比亚迪、卓驭、元戎等厂商 。
在具身智能研发中 ，Qwen-VL在云端数据标注阶段 ，可显著提升标注效率与数据质量 ，在端侧 ，面向Vision-Language-Action（VLA）架构的具身智能企业基于Qwen-VL开展后训练 ，加速了具身智能系统的工程化落地与高效迭代 。
工程化能力的优势就在于它将模子的能力转化为可复用、可扩展、可落地的营业工具 ，极大降低了标注本钱、训练本钱和迭代时间 ，同时包管了系统的稳固性与可控性 。
智能硬件也是多模态模子一个充满想象空间的市场 ，雷鸟V3 AI眼镜融合Qwen-VL、Qwen-Audio ，AI识别准确率达98%；创维电视和闺蜜机依托Qwen-VL与CosyVoice ，实现99%意图识别精度的深度内容搜索；听力熊V8基于Qwen-Omni和Qwen-VL能力 ，通过照相触发AI解说 ，交互频次翻倍 。多模态能力正让AI深度融入物理天下 ，重塑终端体验 。
别的 ，在金融场景非结构化数据的处置惩罚阶段 ，Qwen-VL可实现质料剖析效率提升70%以上 ，定损、投研等流程从小时级压缩至分钟级 。
连系如上实践来看 ，系统化AI工程的焦点 ，就是把大模子的能力从实验室搬到工业场景 ，其中涉及到重大的场景拆解和能力重组 ，它不但包括模子自己的训练和优化 ，还涵盖数据收罗与标注、算力调理、漫衍式训练、推理加速、微调与定制化安排等全链路能力 ，这也是阿里云作为云厂商的先天优势 。
三位一体的全栈AI系统 ，使得阿里云有能力完成AI价值传导的闭环 ，真正把大模子从实验室推向现实天下 ，把能力优势转化为工业竞争力 ，也让整个行业的名堂随之重塑 。（作者｜张帅 ，编辑｜盖虹达）
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