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酷游KU游|swag台湾官网|通义千问 Qwen3 发布对话阿里周靖人

发布时间：2025-05-04 20:42:31 丨 来源：酷游KU游集团

　　今天（4 月 29 日）清晨★✿★，阿里巴巴更新通义千问（Qwen）系列最新一代基础模型 Qwen3★✿★，并开源 8 个版本★✿★。

　　Qwen3 是中国的首个混合推理模型（hybird reasoning model）★✿★，也是全球第一个开源的混合推理模型——即在同一个模型中融合了 “推理” 和 “非推理” 模式★✿★，能像人那样根据不同问题选择 “快★✿★、慢思考”★✿★。

　　Qwen3 旗舰模型★✿★，MoE（混合专家模型）模型 Qwen3-235B-A22B★✿★，以 2350 亿总参数★✿★、220 亿激活参数★✿★，在多项主要 Benchmark（测评指标）上超越了 6710 亿总参数★✿★、370 亿激活参数的 DeepSeek-R1 满血版★✿★。更小的 MoE 模型 Qwen3-30B-A3B★✿★，使用时的激活参数仅为 30 亿★✿★，不到之前 Qwen 系列纯推理稠密模型 QwQ-32B 的 1/10★✿★，但效果更优★✿★。更小参数★✿★、更好性能★✿★，意味着开发者可以用更低部署和使用成本★✿★，得到更好效果★✿★。图片来自通义千问官方博客★✿★。（注★✿★：MoE 模型每次使用时只会激活部分参数★✿★，使用效率更高★✿★，所以有总参数★✿★、激活参数两个参数指标★✿★。）

　　Qwen3 发布前★✿★，我们访谈了阿里大模型研发一号位★✿★，阿里云 CTO 和通义实验室负责人★✿★，周靖人★✿★。他也是阿里开源大模型的主要决策者★✿★。

　　迄今为止★✿★，Qwen 系列大模型已被累计下载 3 亿次（综合 Hugging Face★✿★、魔搭等社区数据）其中 2.5 亿次是最近 7 个月新增的 ★✿★；基于 Qwen 的衍生模型数量超 10 万个★✿★，为全球第一★✿★。

　　阿里开源 AI 模型★✿★，早于 ChatGPT 引爆这一轮 AI 热潮★✿★。2022 年 11 月初★✿★，阿里上线开源模型分享平台魔搭社区★✿★，一口气开源了达摩院成立 5 年来研发的所有近 400 个模型★✿★。2023 年 8 月★✿★，阿里又决定开源 Qwen 系列大模型★✿★，目前已累计开源超 200 个模型★✿★。

　　在 2022 年底到 2023 年★✿★，开源大模型不是一个容易的选择★✿★：开源意味着需要接受开发者和市场的反馈★✿★，也要接受各方测试★✿★，对能力要求非常高★✿★。周靖人和阿里大模型团队选择接受开源的检验★✿★。

　　这之后★✿★，Qwen 仅用 1 年多在全球开源模型中后来居上★✿★：在去年 10 月★✿★，Qwen 的衍生模型数量达到 8 万多个★✿★，超越了更早开源的 Meta Llama 系列★✿★，此后持续领先★✿★。

　　苹果据传选择 Qwen 成为中国的大模型合作伙伴★✿★，李飞飞团队用 Qwen 来训练超低成本推理模型★✿★，通用 Agent 产品 Manus 调用 Qwen 来做决策规划★✿★，DeepSeek-R1 的部分小尺寸模型也用到了 Qwen 来训练★✿★。

　　但相比在技术社区的影响力★✿★，Qwen 在泛商业界相对低调★✿★，几次关键发布被 “抢头条”★✿★。开发者调侃★✿★，Qwen 是大模型领域的 “汪峰”★✿★。

　　周靖人戴着金丝眼镜★✿★，语调缺乏起伏★✿★、语速也几乎一致★✿★，平稳有如程序★✿★。3 小时的访谈中★✿★，他讲得最多的是 “技术规律”★✿★。

　　聊起阿里集团 CEO 吴泳铭今年 2 月说 “阿里现在的首要目标是追求 AGI”★✿★，周靖人说★✿★：

　　“今天外界听到吴泳铭宣布了什么★✿★，感觉阿里好像突然有个大转变★✿★，其实不是★✿★。从技术发展规律来说★✿★，没有前期积累不可能一蹴而就★✿★。”

　　周靖人在 2015 年从微软加入阿里巴巴★✿★，在 iDST 和达摩院带过前沿技术研发★✿★，也在蚂蚁★✿★、淘宝做过实际业务落地★✿★。

　　以下是《晚点》对周靖人的访谈★✿★，他回顾了阿里开发大模型的过程★✿★，开源的关键决策★✿★，和他对当前大模型技术的思考★✿★。

　　晚点★✿★：指阿里的重磅发布常被 “抢了头条”★✿★。先是春节更新基座模型 Qwen2.5-Max★✿★，被 DeepSeek 推理模型 R1 抢了风头★✿★；后来 3 月发布推理模型 QwQ-32B ★✿★，又赶上大火的 Agent 产品 Manus 同天发布★✿★。

　　周靖人★✿★：首先★✿★，我们的一个核心认知是★✿★，大模型发展和云体系的支撑不可分割★✿★。无论训练还是推理★✿★，大模型的每一次突破★✿★，表面看是模型能力演进★✿★，背后其实是整个云计算和数据★✿★、工程平台的全面配合和升级★✿★。

　　在模型能力上★✿★，大家现在讨论最多的是推理模型★✿★。我们在继续探索让模型能更像人那样去思考★✿★，未来甚至能自我反思★✿★、自我纠错等★✿★。

　　多模态也是通向 AGI 的重要途径★✿★。人的大脑也是有的部分处理文字★✿★，有的部分处理视觉★✿★、声音★✿★。我们要让大模型能理解并贯通各个模态★✿★。

　　我们也在探索新的学习机制★✿★，包括怎么能让模型在线学习★✿★、持续学习和自学习（Self Learning）★✿★。（注★✿★：现在的模型训练是 “离线学习”★✿★，每次升级需要重新做预训练★✿★、更新版本★✿★。）

　　在提升云体系的性能和效率上★✿★，我们会加强云和模型的软硬一体联合优化★✿★。尤其在今年★✿★，工程能力★✿★、整个云系统结合 AI 的性能和效率会变成核心竞争力★✿★。

　　周靖人★✿★：大模型发展到现在★✿★，已经从早期阶段的初期★✿★，进入了早期阶段的中期★✿★，不可能只在单点能力上改进了★✿★。因为真正的通用人工智能★✿★，就是需要多模态★✿★、工具使用★✿★、Agent 支持和持续学习等多种能力★✿★，等（某个方向）跑出来再做是来不及的★✿★。不光我们★✿★，头部公司都会在多个方向上提前预研★✿★。

　　周靖人★✿★： Qwen3 是一个混合推理模型★✿★，它同时提供了 “推理模式” 和 “非推理模式”★✿★，前者用于复杂逻辑推理酷游KU游★✿★、数学和编程★✿★，后者能处理日常指令和高效对话★✿★。混合推理模型今后是大模型发展的重要趋势★✿★。

　　周靖人★✿★：它能更好平衡性能和成本★✿★。在 “推理模式” 下★✿★，模型会执行分解问题★✿★、逐步推导★✿★、验证等中间步骤★✿★，给出 “深思熟虑” 的答案★✿★；在 “非推理模式” 下★✿★，则可以快速遵循指令生成答案★✿★。

　　Qwen3 还有一个 “思考预算” 设置——开发者可以自己设定深度思考的最大 token 消耗★✿★，这能更好满足不同开发者对性能和成本的需求★✿★。

　　周靖人★✿★：混合推理模型是通过推理和非推理的混合训练做到的★✿★，这需要模型学习两种不同的输出分布★✿★，很考验训练策略★✿★。所以设计和训练混合推理模型★✿★，远比做单纯的推理模型要难★✿★。

　　Qwen3 在后训练阶段swag台湾官网★✿★，也是两种模式混合训练★✿★，相当于合并了推理模型 QwQ 系列和指令微调模型 Qwen2.5-instruct 系列★✿★，同时将它们的优势并合二为一★✿★。

　　晚点★✿★：阿里现在怎么把握模型更新节奏？发布节奏和声量也是现在各公司的竞争点★✿★，比如 OpenAI 有几次更新都是赶在 Google 的重磅发布之前★✿★。

　　晚点★✿★：Qwen 系列下载量在全球仅次于 Llama★✿★，同时是衍生模型数量最多的开源模型★✿★，但市场对此认知不够★✿★，这会让阿里困扰吗？你们想了什么方法来增加技术影响力？

　　周靖人★✿★：其实通义千问的传播是不错的★✿★。核心还是在于开源的模型要足够强★✿★，否则其他方式都没什么用★✿★。

　　晚点★✿★：通义千问何时会有一个真正出圈的★✿★、让更多人 eye-opening 的进展？类似 Sora★✿★、DeepSeek-R1 曾引起的关注★✿★。

　　周靖人★✿★：通义千问接下来会有很多亮点★✿★，但能否让大家 eye-opening★✿★，这要看大家★✿★。我觉得有时我们太关注此时此刻★✿★，谁又比谁强一点点★✿★。但长远看★✿★，如果真认为 AGI 是最终目的地★✿★，当前的你追我赶都只是阶段性过程★✿★。

　　更重要的是★✿★，要知道自己在正确的方向上★✿★，以及要持续★✿★、长期创新★✿★。所以不用太纠结★✿★，今天或明天★✿★，是不是比别人又多了一个身位★✿★。

　　周靖人★✿★：我们肯定要保持在第一梯队★✿★。我们也追求每一代模型发布时★✿★，都有技术突破★✿★，能代表领域当前最高水平★✿★。

　　同时我们也多次内部强调★✿★，这不是一个短期竞争★✿★，不是靠一时把弦绷多紧★✿★，而是要长期创新★✿★。整个科技发展需要定力swag台湾官网★✿★，也希望给行业一些时间和耐心★✿★。

　　晚点★✿★：在今年 2 月的阿里财报会议上★✿★，阿里集团和阿里云 CEO 吴泳铭说 “阿里现在的首要目标是追求 AGI★✿★，持续开发拓展智能边界的大模型”★✿★。作为阿里大模型负责人★✿★，你是何时明确最大目标是 AGI 的？

　　周靖人★✿★：今天外界听到吴泳铭宣布了什么★✿★，感觉阿里好像突然有个大的转变★✿★，其实不是这样的★✿★。从技术发展规律来说★✿★，没有前期积累不可能一蹴而就★✿★。

　　阿里对 AI 投入非常早★✿★，Transformer 之前★✿★，就有 iDST（阿里数据科学与技术研究院★✿★，2014 年成立）和达摩院（2017 年成立）做 AI 前沿研究★✿★。Transformer 之后★✿★，我们从 2019 年开始做多模态 MoE（混合专家模型）模型★✿★，2021 年发布了万亿参数的 MoE 多模态大模型 M6★✿★。

　　Transformer 的核心在于预训练★✿★。它一开始并不带着一个特殊的具体任务★✿★，而是通过大量数据训练一个能适配多种任务的模型★✿★。

　　这是机器学习的一大突破★✿★。因为以前的模型要针对一个具体问题选择数据★✿★、做标注★✿★，模型能力不好迁移★✿★，往往是一个场景就要做一个模型★✿★。比如人脸识别就不好迁移到物体识别上★✿★。我们就是看中了预训练的泛化性★✿★，所以较早投入了这个方向★✿★。

　　晚点★✿★：最开始 Google 提出 Transformer 是处理 NLP（自然语言处理）问题★✿★，后来 OpenAI 做 GPT 也是先在语言上取得突破★✿★。而阿里是先重点做了多模态大模型★✿★，为什么是这样的选择？

　　周靖人★✿★：当时我也在负责淘宝的搜索和推荐★✿★。那时我们就意识到★✿★，对一个商品的理解★✿★，不单单是理解图片或文字描述★✿★、用户评论和各种点击★✿★、浏览数据★✿★。更精准的理解应该是一个多模态的全方位理解★✿★。

　　周靖人★✿★：电商是目标场景之一★✿★。另一方面★✿★，从 AGI 的演进逻辑看★✿★，多模态也不可或缺★✿★，AI 要能使用工具★✿★，甚至未来能在真实物理世界活动★✿★，都需要多模态能力★✿★。

　　这个例子也很好说明了★✿★，阿里很早就是一个技术公司★✿★。淘宝的成功★✿★，不仅是把货卖到线上★✿★，双十一的高并发★✿★、更精准的商品推荐都需要大量技术支持★✿★。

　　2009 年★✿★，阿里也开始做云计算★✿★，2014 年又开始基于云做一系列 AI 平台★✿★、数据平台★✿★，比如 MaxCompute 等★✿★。

　　晚点★✿★：从 2019 年开始做预训练模型到 2023 年的大模型热潮★✿★，阿里对大模型的认知和投入经历了什么变化？

　　周靖人★✿★：2022 年秋天 ChatGPT 发布前★✿★，阿里云最早在行业里提出了 MaaS（Model as a Service）★✿★，模型即服务★✿★。那时大模型还没火★✿★，所以大家听起来没什么感觉★✿★。

　　但当时我们已经看到★✿★，模型是新时代重要的生产元素★✿★。上一代云计算★✿★，在 IaaS （基础设施即服务）层是计算★✿★、存储★✿★、网络等计算元素★✿★，再往上是 PaaS （平台即服务）层的数据平台★✿★、机器学习平台等生产元素★✿★。而模型融合了数据和计算★✿★，是更高阶的产物★✿★。这里面有一个从 IaaS 到 PaaS 再到 MaaS 的路径★✿★。

　　另一个重要的动作是开源★✿★。我们做开源也很早★✿★，要追溯到 2022 年推出开源模型分享社区 “魔搭”★✿★，之后在 2023 年 8 月决定开源通义千问大模型系列★✿★。当时关注的人也不多★✿★，但今天大家已经更清楚看到了开源的价值★✿★。

　　晚点★✿★：开源之于阿里是一种竞争策略吗？比如你在微软的前同事沈向洋曾说★✿★：第一名总是闭源★✿★，第二名才开源★✿★。

　　周靖人★✿★：开源成功的例子也很多★✿★，比如上一代大数据体系★✿★，开源的 Spark★✿★、Flink 成为了主流★✿★。

　　我们开源大模型是基于两个判断★✿★：一是模型会成为核心生产元素★✿★，开源更利于它普及★✿★，能推动整个产业快速发展★✿★；二是开源已成为大模型的重要创新驱动力★✿★。

　　这种创新来自多个方面★✿★：一是★✿★，开源能让全球更多优秀人才参与技术创新★✿★，一起推动技术发展★✿★；同时★✿★，开源会降低企业使用模型的门槛★✿★，也因为开源免费★✿★，企业可以没有顾虑地尝试业务集成★✿★，这也推动更多企业内的开发者参与开源建设★✿★。所以社区开发者的技术创新和企业的反馈都会帮助建设技术生态★✿★、促进技术演进★✿★。

　　这是阿里做魔搭社区和开源通义千问的一贯逻辑★✿★，不是到了某个时间点才拍脑袋的决定★✿★。最初外界也不是那么理解★✿★，魔搭刚上线时默默无闻★✿★，但今天已成为中国最大的模型社区★✿★。

　　晚点★✿★：万一开源没做好★✿★，反而失去闭源的商业机会怎么办？当时讨论开源时★✿★，阿里高层里有哪些讨论和顾虑？

　　阿里的愿景是 “让天下没有难做的生意”★✿★；云的初心是让企业能在云上高效实现技术和业务创新★✿★；开源大模型是希望企业能更容易地把大模型用到业务里★✿★。所以这 3 个愿景高度一致★✿★、一脉相承★✿★。

　　同时从技术发展规律看★✿★，不开源反而风险更大★✿★，因为开源技术至少会追上闭源★✿★，甚至往往发展得更快酷游KU游★✿★、更强★✿★，Android★✿★、Spark 都是例子★✿★。

　　周靖人★✿★：一是看开发者的选择★✿★，去年我们占 Hugging Face 的下载量是 30% 多★✿★，基于通义千问的衍生模型数量也是最多的★✿★，已经超过 10 万个★✿★，这只追踪了反馈到开发者社区的数量★✿★，实际比这要多★✿★。

　　二是看性能指标★✿★，比如我们之前发的 QwQ-32B 模型★✿★，在 LeCun 做的 LiveBench 上超过了 R1★✿★，是最好的开源推理模型★✿★，这还不是 QwQ 的满血版★✿★。（注★✿★：LiveBench 从数学★✿★、推理★✿★、编程★✿★、语言理解★✿★、指令遵循和数据分析等多个复杂维度对模型进行评估★✿★；由图灵奖得主★✿★、Meta AI 首席科学家 Yann LeCun 领导编制★✿★。）

　　晚点★✿★：阿里通义千问系列比 Meta Llama 开源更晚★✿★，但反超了对方★✿★，Llama 的失误是什么★✿★，或者说你们可能做对了什么？

　　周靖人★✿★：我们很注重开发者需求★✿★，开源不是把代码或模型权重开出来就完了★✿★，是要真正让开发者能用起来★✿★。

　　所以每次开源★✿★，从什么角度开★✿★、设哪些尺寸★✿★，都要全面权衡不同开发者在成本和能力上的不同需求★✿★。比如最近通义万相开源了可以在消费级显卡上跑的版本★✿★，就是为了覆盖更广泛的开发者★✿★，因为很多人不见得有庞大的服务器★✿★。真正的开源★✿★，是让大家方便使用★✿★，积极贡献★✿★。

　　晚点★✿★：这次 Qwen3 一共开源了 8 个版本★✿★，其中 6 个是稠密模型★✿★，参数从 0.6B 到 32B★✿★，2 个是 MoE（混合专家系统）模型★✿★，一个 30B（激活 3B）★✿★，一个 235B（激活 22B）★✿★。为什么是这个尺寸组合？

　　周靖人★✿★：其实就是尽量满足从个人到企业的不同开发者的需求★✿★。比如手机端侧可以用 4B★✿★，电脑或汽车端侧推荐 8B★✿★， 32B 是企业最喜欢的尺寸★✿★，能商用大规模部署酷游KU游★✿★。MoE 模型只需要激活很少的参数★✿★，就能获得很强的性能★✿★，可以提供更好的性价比★✿★。

　　晚点★✿★：想求证一个情况★✿★，有消息称★✿★，在 DeepSeek-R1 发布后★✿★，有 20% 以上的通义千问模型开发者转而使用 DeepSeek 模型★✿★。这种迁移对你们是多大的挑战？Qwen3 能扭转这种现象吗？

　　周靖人★✿★：我们没有观察到明显的迁移★✿★。而且开发者试用不同模型很正常★✿★，开源社区本来就不能排他★✿★，每个人会根据自身需求做选择★✿★。我们相信★✿★，只要通义千问的模型能力持续进步★✿★，开发者就会愿意过来★✿★。

　　周靖人★✿★：其实 o1 谈不上定义了新范式★✿★。让模型学会思考★✿★，它不是一个范式★✿★，而是一种能力★✿★。就像多模态也不是范式★✿★，这些都是正常的模型演进★✿★。

　　o1 里的很多东西★✿★，比如 CoT（思维链）★✿★、强化学习（RL）很早就有★✿★。你甚至可以说 everything is RL★✿★，包括每一次模型迭代★✿★，就是在训新一版模型时加了上一版的反馈★✿★。

　　周靖人★✿★：有两个主线★✿★：一是模型能力上★✿★，会继续在类人思考和多模态上有提升★✿★；二是模型和底层云计算系统会更深度结合★✿★，能同时提升训练和推理效率★✿★，让模型更好用★✿★、更普及★✿★。

　　晚点★✿★：这个过程会有什么瓶颈吗？虽然用强化学习做推理模型被认为有很大潜力★✿★，但其基础是一个好的预训练模型★✿★，比如阿里的推理模型 QwQ-32B 是基于 Qwen2.5-32B★✿★，R1 是基于 DeepSeek-v3★✿★。而最近 X.ai 发布的预训练模型 Grok 3★✿★， 用 20 万张卡带来的提升只有 1.2%（在 Chatbot Arena 上比之前的第一名的总分提升）★✿★。当预训练的 Scaling Laws 放缓时★✿★，在此基础上做推理模型的提升还能持续多久？

　　周靖人★✿★：推理模型确实都依赖于强大的基座模型★✿★，这是共识★✿★。但不能简单说预训练本身的 Scaling Laws 到头了★✿★。

　　如果只看文本★✿★，数据的上限可以看到★✿★，但多模态数据酷游KU游★✿★，比如大量视觉数据还没被用到★✿★。同时★✿★，预训练和后训练乃至推理的边界正在模糊★✿★，整合这些阶段也有可能带来提升★✿★。在学习方式上酷游KU游★✿★，除了离线训练★✿★，大家也都在探索在线学习★✿★、持续学习等★✿★。

　　晚点★✿★：你现在既是阿里云 CTO 也是通义实验室负责人★✿★，要同时保证阿里云和通义千问大模型处于领先位置★✿★，两件事的优先级哪个更高？

　　周靖人★✿★：优先级是一样的★✿★，因为二者拆不开★✿★，模型是云服务的重要部分★✿★；模型要有高性价比★✿★，又需要云体系支持★✿★。两方面要齐头并进★✿★。

　　周靖人★✿★：这是双向影响的酷游KU游★✿★。如果模型不强★✿★，云的智能化服务就会打折★✿★；而如果模型足够强★✿★、云能力跟不上★✿★，就没法提供高性价比的服务★✿★。

　　在 AI 时代★✿★，客户要的不是单一的模型或云的能力★✿★，而是强模型 + 低成本 + 高弹性的综合体验★✿★。

　　反映到技术上★✿★，过去训练和推理是分开考虑的★✿★，但现在训练时就要考虑推理效率★✿★，推理时也要想模型好不好训★✿★、能不能收敛★✿★。这是一个硬币的两面★✿★，要整体协同优化★✿★。

　　晚点★✿★：DeepSeek 就是基于自己的 GPU 集群做了模型训练和推理的极致 Infra 优化★✿★。它有可能成为第三方 AI 云玩家吗？

　　云服务要具备极致弹性并保证各种 SLA（Service Level Agreement★✿★，服务级别协议）——比如有些调用需要极低的延迟★✿★，另一些调用需要更高的吞吐和更低的成本★✿★，另外也需要稳定安全——这才是真正的企业级云服务★✿★。不能用着用着就宕机了或突然延时很高★✿★，这样企业无法把重要业务放上去★✿★。

　　晚点★✿★：当你看到 DeepSeek Infra 开源周最后的总结★✿★，称他们基于自己算力提供 API 服务的成本利润率达到了 545%（换算成毛利为 85%）★✿★，感受是什么？

　　周靖人★✿★：他们的系统优化的确非常出色★✿★，但这是一种理想化的计算方式★✿★。不用把它当成云的逻辑★✿★，因为真正提供云服务时★✿★，不能在系统繁忙时段选择性地服务客户★✿★，或降低繁忙时段的服务质量★✿★。

　　完整的 MaaS 服务也不会只有一个模型★✿★，而是兼容多种模型★✿★，所以阿里云一开始就支持 DeepSeek★✿★。云的逻辑是对不同模型都做好性能优化★✿★，把选择权留给客户★✿★。

　　周靖人★✿★：国内我们是引领者★✿★，国际上的对手很多★✿★，AWS★✿★、Azure★✿★、GCP（Google 云服务） 都值得我们学习★✿★。

　　晚点★✿★：阿里近期宣布了 3800 亿的 AI 和云计算基础设施投入计划★✿★。不过从基础层投入到应用繁荣有一个周期★✿★，你们会担心应用到时对 AI 云没这么大需求吗？

　　周靖人★✿★：AI 应用的指数级增长趋势很明显★✿★，过去一年阿里云 MaaS 服务增速很快★✿★，甚至到了供不应求的状态★✿★。

　　周靖人★✿★：未来供电会是一个挑战★✿★。所以 energy-aware optimization（面向节能的优化）也会成为一个技术方向★✿★，就是找到方法降低每个 token 的能耗★✿★。

　　周靖人★✿★：比如建设智算中心★✿★，除了根据用户的业务需求综合考虑建设成本和服务延时★✿★，也会考虑附近的自然能源供给★✿★、气候条件等★✿★。这些都是云基础体系的一部分★✿★，我们这么多年积累的这些 Know-How 在 AI 时代越发重要★✿★。

　　晚点★✿★：头部大公司面对 AI 机会的共同选择是从计算到模型层都做★✿★，从语言★✿★、推理到多模态★✿★，到更前沿的自主学习等技术方向都探索★✿★。但也有人认为 DeepSeek 那样更聚焦的方式更能明确团队重点——比如 DeepSeek 之前也做多模态★✿★，但去年下半年更收束到语言和推理上★✿★。对比这种更聚焦的方式★✿★，阿里多方向布局的过程中怎么解决内部资源分配问题？

　　周靖人★✿★：科技创新本身就需要多尝试★✿★，但也不是无厘头地什么都试★✿★。我们会先做小规模实验★✿★，验证方向对不对★✿★，再看是否加大投入★✿★。

　　研发过程本身是一个 pipeline（流水线）★✿★，有的方向是预研★✿★，有的在收尾★✿★，有不同节奏★✿★。今天的 AI 研发是一个从高效实验到训练最后到产出的完整体系★✿★。

　　周靖人★✿★：你可能想听一个大的 secret★✿★，但其实没什么诀窍和捷径★✿★。一般都是先有假设★✿★，再做小规模实验★✿★，得到初步的证据★✿★，然后是更大规模的实验★✿★。我们内部有科学的评估方法和数据支持★✿★，帮助好的方向脱颖而出★✿★。这是能持续做出成绩的组织的共性★✿★。

　　周靖人★✿★：一是方向性的判断★✿★，这来自优秀人才的技术素质★✿★；二是科学的验证方法★✿★，要看实验和数据支持★✿★，不是靠一个人拍脑袋★✿★。

　　晚点★✿★：假如我是一名阿里通义研究人员★✿★，我有一个想法需要用 100 张卡做实验★✿★，我如何能及时★✿★、顺畅地获得想要的资源？

　　周靖人★✿★：我们有快速实验的平台★✿★，支持用少量资源试错★✿★。一上来就想在超大规模模型上中大奖★✿★，这是不可能的★✿★。

　　周靖人★✿★：最近大家最关注的还是语言和推理★✿★。我们在多模态 VL（视觉语言模型）★✿★、音频等模型等方向都有很多积累★✿★，都在 Qwen3 上有了明显提升★✿★。

　　周靖人★✿★：人才流动很正常★✿★。更重要的是团队能坚持一个初心★✿★，一起做出出色的工作★✿★，这是凝聚力的来源★✿★。

　　同时现在模型研发不仅是模型★✿★、算法层的创新★✿★，而是个长期系统工程★✿★，要有坚定投入的耐心★✿★，今天做★✿★、明天停★✿★，对团队影响很大swag台湾官网★✿★。阿里在通义千问上的投入是非常坚定的★✿★。

　　晚点★✿★：我们了解到★✿★，2024 年★✿★，通义给所有研究员普涨了一级职级★✿★，并全面加薪★✿★。这是对人才市场变化的回应吗？

　　晚点★✿★：你 2023 年曾告诉我们★✿★，AI 时代★✿★，科研★✿★、技术★✿★、产品要更紧密结合★✿★，没法像以前那样分那么开★✿★。为什么阿里去年下半年把大模型的 2C 产品从阿里云分到了吴嘉管理的阿里信息智能事业群？

　　周靖人★✿★：这不是分开★✿★，而是更专业化★✿★。通义专注技术研发★✿★，2C 产品团队专注用户体验和运营★✿★，分工更清晰★✿★，但协作很紧密★✿★。比如夸克也在用最新的通义千问模型★✿★。

　　周靖人★✿★：我们日常讨论很频繁★✿★。通义的重要目标之一是支持好夸克等产品★✿★，这些产品也能给我们模型研发一些反馈★✿★。

　　周靖人★✿★：Qwen Chat 不会有太多产品设计★✿★，它更多是让全球开发者能方便体验通义千问的最新模型★✿★。

　　周靖人★✿★：一是技术的快速发展本身★✿★，二是我们过去的坚持能让我们有一个好的进展★✿★。这对每一个技术工作者来说都是非常幸运的事★✿★。

　　周靖人★✿★：没有★✿★。为什么焦虑？ChatGPT 刚出来时行业很焦虑★✿★，后来国内模型竞争起来了★✿★，就更理智了★✿★。Sora 也是一样★✿★，我们最近开源的视频生成模型万相 2.1 和 Sora 对比★✿★，外界评价也是互有胜负★✿★。

　　周靖人★✿★：从每个组织内部看★✿★，今天每一代模型的提升★✿★，都是基于前一代的能力★✿★，优势是逐渐积累★✿★、代代叠加的★✿★。

　　看起来各领风骚★✿★，是因为科技发展的规律就是你追我赶★✿★，大家相互启发和学习★✿★，这对研究者来说很自然★✿★。所以我也经常和团队说★✿★，不用那么在意一时的流量★✿★，科技发展都是一步步来的★✿★。

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