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重磅!阿里,剛剛發(fā)布!自研AI芯片來了!

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“通云哥”黃金三角浮出水面。

1月29日上午,平頭哥官網(wǎng)悄然上線一款名為“真武810E”的高端AI芯片,這正是此前被曝光的阿里自研芯片PPU。

自此,由通義實驗室、阿里云和平頭哥組成的阿里巴巴AI黃金三角“通云哥”首次浮出水面。

#01

“真武”亮相

據(jù)了解,阿里巴巴正在將“通云哥”打造成一臺AI超級計算機,它同時擁有全棧自研芯片平頭哥、亞太第一的阿里云,以及全球最強的開源模型“千問”,可以在芯片架構(gòu)、云平臺架構(gòu)和模型架構(gòu)上協(xié)同創(chuàng)新,從而實現(xiàn)在阿里云上訓(xùn)練和調(diào)用大模型時達(dá)到最高效率。

目前,阿里和谷歌是全球唯二在大模型、云和芯片三大領(lǐng)域均具備頂級實力的科技公司。

據(jù)悉,“真武”PPU已在阿里云實現(xiàn)多個萬卡集群部署,服務(wù)了國家電網(wǎng)、中科院、小鵬汽車、新浪微博等400多家客戶。


平頭哥官網(wǎng)上線“真武”PPU

據(jù)平頭哥官網(wǎng)介紹,“真武”PPU采用自研并行計算架構(gòu)和片間互聯(lián)技術(shù),配合全棧自研軟件棧,實現(xiàn)軟硬件全自研。其內(nèi)存為96G HBM2e,片間互聯(lián)帶寬達(dá)到700 GB/s,可應(yīng)用于AI訓(xùn)練、AI推理和自動駕駛。

阿里巴巴已將“真武”PPU大規(guī)模用于千問大模型的訓(xùn)練和推理,并結(jié)合阿里云完整的AI軟件棧進(jìn)行深度優(yōu)化,為客戶提供一體化產(chǎn)品和服務(wù)。

據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露,對比關(guān)鍵參數(shù),“真武”PPU的整體性能超過了英偉達(dá)A800和主流國產(chǎn)GPU,與英偉達(dá)H20相當(dāng)。有行業(yè)從業(yè)者表示,“真武”PPU性能優(yōu)異穩(wěn)定、性價比突出,在業(yè)內(nèi)口碑良好,市場供不應(yīng)求。

“真武”PPU的正式亮相,顯示了平頭哥在芯片領(lǐng)域積累多年的實力?;厮輥砜矗⒗锇桶?009年創(chuàng)建阿里云,2018年成立平頭哥芯片公司,2019年啟動大模型研究,經(jīng)過長達(dá)17年的戰(zhàn)略投入和垂直整合,終于實現(xiàn)“通云哥”全棧AI的完整布局。

#02

千問最強模型出爐

1月26日,通義實驗室發(fā)布千問旗艦推理模型Qwen3-Max-Thinking,創(chuàng)下多項權(quán)威評測全球新紀(jì)錄,性能媲美GPT-5.2、Gemini 3 Pro。該模型總參數(shù)量超萬億(1T),預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量高達(dá)36T Tokens,是目前阿里規(guī)模最大、能力最強的千問推理模型。

在涵蓋事實知識、復(fù)雜推理、指令遵循、人類偏好對齊、Agent能力等19個公認(rèn)的大模型基準(zhǔn)測試中,千問旗艦推理模型刷新了數(shù)項最佳表現(xiàn)(SOTA)紀(jì)錄,整體性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5和 Gemini 3 Pro 。

與此同時,面向即將到來的智能體Agent時代,Qwen3-Max-Thinking也增強著自主調(diào)用工具的原生Agent能力。具體而言,在完成初步的工具使用微調(diào)后,阿里通義團(tuán)隊對模型進(jìn)一步在大量多樣化任務(wù)上,進(jìn)行了基于規(guī)則獎勵與模型獎勵的聯(lián)合強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,使得Qwen3-Max-Thinking擁有更智能結(jié)合工具進(jìn)行思考的能力。

這種自適應(yīng)的工具調(diào)用能力可在QwenChat上體驗,模型自主選用搜索、個性化記憶和代碼解釋器等三個核心的Agent工具功能,模型幻覺也有所降低。

目前,開發(fā)者可在QwenChat上免費體驗Qwen3-Max-Thinking模型,企業(yè)可通過阿里云百煉獲取新模型API服務(wù),普通用戶也可通過千問PC端和網(wǎng)頁端試用模型。據(jù)了解,千問APP也即將接入新模型,所有用戶均可體驗。

根據(jù)全球最大AI開源社區(qū)Hugging Face的最新數(shù)據(jù),千問開源模型的衍生模型數(shù)量突破20萬個,下載量突破10億次,穩(wěn)居全球第一。

公眾號最近更改了推送規(guī)則,不再按時間順序推送,而是根據(jù)人工智能算法有選擇性向用戶推送,有可能以后你無法看到賴博士的文章推送了。

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