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ATH后,阿里開始亮底牌了

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文:王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

今天阿里發(fā)了Qwen3.6-Plus。

千問3.6系列的第一款模型,編程能力接近Claude系列,100萬Token上下文窗口。

往前倒兩天,4月1日,Wan2.7-Image,圖像生成和編輯統(tǒng)一模型;3月30日,Qwen3.5-Omni,全模態(tài)大模型,215項(xiàng)全球最佳性能。

四天,三個(gè)模型。全模態(tài)感知、圖像生成、Agent編程,完全不同的方向,這是ATH事業(yè)群成立兩周以來的第一次集中亮相。

不知道你有沒有想過:三個(gè)方向完全不同的模型,為什么偏偏選在同一個(gè)窗口期發(fā)?

01

先說結(jié)論,我認(rèn)為,這三個(gè)模型單獨(dú)看,每一個(gè)都是各自賽道上的常規(guī)迭代;拼在一起看就不一樣了。

Omni管感知,Wan2.7管生成,Qwen3.6-Plus管執(zhí)行。加在一起,剛好覆蓋了一個(gè)完整Agent工作流的三個(gè)階段。

不信,我們拆開來看。

先說Omni,全模態(tài),能聽能看;支持113種語言和方言,在音視頻理解這類任務(wù)上拿了215項(xiàng)全球最佳,超過了谷歌的Gemini-3.1 Pro。

這個(gè)模型有一個(gè)細(xì)節(jié)值得多說兩句。它長出了一種能力:

打開攝像頭,對著一張手畫的草圖說你想要什么,哪怕描述的是一個(gè)帶復(fù)雜產(chǎn)品邏輯的界面,它也能直接給你生成一個(gè)可以跑的原型。動動嘴就能編程。

關(guān)鍵在于,這個(gè)能力不是團(tuán)隊(duì)刻意訓(xùn)練出來的。

它是模型在多模態(tài)能力持續(xù)擴(kuò)展的過程中,自己長出來的,感知能力積累到某個(gè)臨界點(diǎn)之后,它開始能做一些設(shè)計(jì)者自己都沒預(yù)料到的事情。

再看Wan2.7-Image,做圖像生成的。

AI生圖這個(gè)領(lǐng)域有兩個(gè)老問題。一個(gè)叫「標(biāo)準(zhǔn)臉」,生出來的人長得都一樣,審美疲勞。一個(gè)叫「色彩盲盒」,你沒法精確控制畫面的配色。

Wan2.7針對這兩個(gè)痛點(diǎn)做了專門優(yōu)化,捏臉可以從骨相、眼眸到五官全方位定制;配色上做了一個(gè)調(diào)色盤功能,用戶可以用色值精確控制顏色的數(shù)量和占比。

在人類偏好盲測中,Wan2.7的文生圖能力超過了GPT-Image1.5和國內(nèi)主流模型;它還有一個(gè)跟今天這個(gè)話題直接相關(guān)的特性:支持被龍蝦調(diào)用,讓Agent畫畫。

也就是說,Agent的能力邊界又往外推了一步,之前能寫代碼、能查資料、能總結(jié)文檔,現(xiàn)在還能做設(shè)計(jì)了。

然后是今天發(fā)的Qwen3.6-Plus。

阿里給它的定位「國內(nèi)最強(qiáng)編程模型」。數(shù)據(jù)上看,確實(shí)站得住。好幾個(gè)主流的編程和Agent能力評測里,3.6-Plus可以匹敵Claude Opus 4.5,顯著超過了參數(shù)量兩倍甚至三倍于它的GLM-5和Kimi-K2.5。

這些評測的名字你不用記,記住它們測什么的就行:

一個(gè)測能不能修真實(shí)項(xiàng)目的Bug,一個(gè)測能不能操作終端,還有幾個(gè)測在龍蝦里能不能完成一個(gè)完整任務(wù)。所以,三者指向同一件事:模型的價(jià)值正在從「生成文本」遷移到「完成任務(wù)」。

3.6-Plus還做了一件很有針對性的事。

它在訓(xùn)練過程中,集中對市面上主流的Agent框架做了優(yōu)化適配,包括OpenClaw、Claude Code等等;100萬Token的上下文窗口,意味著它可以一次性裝下一個(gè)中等規(guī)模項(xiàng)目的完整代碼庫。

你看,一個(gè)團(tuán)隊(duì)做出一個(gè)好模型不稀奇,三個(gè)放在一起,這說明背后有統(tǒng)一的節(jié)奏。

02

這個(gè)節(jié)奏從哪來?兩周前阿里成立了ATH事業(yè)群,這件事大家都知道了,我不重復(fù)。

我想聊它的名字:Alibaba Token Hub。嗯,不叫AI實(shí)驗(yàn)室,不叫大模型中心,叫,Hub。

Token是什么?我們跟AI對話、讓它寫代碼、讓它畫圖,消耗的都是Token。它是AI世界的燃料。Hub是樞紐,是集散中心。

我們可以把ATH理解成一個(gè)Token煉油廠和加油站網(wǎng)絡(luò)。

通義實(shí)驗(yàn)室是上游油田,負(fù)責(zé)把原油煉出來;MaaS平臺是管道,負(fù)責(zé)把油輸送出去;千問APP、悟空、AI創(chuàng)新這些應(yīng)用,是下游的加油站,直接面向開車的人。

吳泳銘給這個(gè)事業(yè)群定的使命也是這個(gè)邏輯:創(chuàng)造Token、輸送Token、應(yīng)用Token。你看,你又聽說過。

不過,這個(gè)命名有意思的地方在于,它暗含了一個(gè)判斷:AI這門生意的核心資產(chǎn)是Token的流轉(zhuǎn)效率。

什么是流轉(zhuǎn)效率?

現(xiàn)在有兩家自來水公司,水的質(zhì)量差不多,都是達(dá)標(biāo)的。

一家只有水廠,水造出來了,但管網(wǎng)不行,送到用戶家里要繞三道彎,水壓不穩(wěn),有時(shí)候擰開龍頭半天沒水;另一家從水廠到管網(wǎng)到龍頭全是自己的,擰開就來,水壓穩(wěn)定,24小時(shí)不斷。

你說用戶會選誰?顯然,用戶會選后者。

對應(yīng)到AI里,模型就是水廠,平臺是管網(wǎng),應(yīng)用就是用戶家里的水龍頭。水質(zhì)(模型能力)固然重要,達(dá)到一定水準(zhǔn)后,用戶感受到的差距是水壓,打開龍頭的那一瞬間,水能不能立刻出來。

Token流轉(zhuǎn)效率,講的就是這件事:從模型生成Token,到用戶在應(yīng)用中實(shí)際使用,鏈路有多短、響應(yīng)有多快、損耗有多小。

這個(gè)判斷不只阿里一家在做。

有消息說OpenAI內(nèi)部已經(jīng)把核心考核從日活用戶切到了每日Token消耗量;兩家公司,一個(gè)在舊金山,一個(gè)在杭州,得出了同一個(gè)結(jié)論。

所以,ATH名字透露了阿里對AI商業(yè)化的底層思考。Agent時(shí)代,衡量一家AI公司值不值錢的指標(biāo),正在從多少人在用,變成消耗多少Token,誰的Token管線跑得最順,誰就離錢最近。

03

上面說了,三個(gè)團(tuán)隊(duì)同時(shí)交卷,背后肯定有統(tǒng)一的節(jié)奏。ATH搭了一條Token管線,從生產(chǎn)到運(yùn)輸?shù)较M(fèi),聽起來很完整。

問題是,這個(gè)管道通不通?

畢竟市面上每家模型公司都在說「模型應(yīng)用協(xié)同」,這個(gè)詞我聽了一年多了,已經(jīng)沒什么信息量了。關(guān)鍵在于,大家說的「協(xié)同」,根本不是同一件事。

我試著把它拆成三層來看。

第一層:接入層。

模型更新了,應(yīng)用端改個(gè)版本號、發(fā)篇公告,模型團(tuán)隊(duì)和應(yīng)用團(tuán)隊(duì)各干各的,發(fā)布完才臨時(shí)對接。就像兩支球隊(duì),比賽打完了才第一次見面握手。絕大多數(shù)公司,停留在這一層。

第二層,同步層。

模型還沒正式發(fā)布,應(yīng)用端就已經(jīng)在聯(lián)合調(diào)試了。兩個(gè)團(tuán)隊(duì)從立項(xiàng)開始,就清楚對方在做什么。模型訓(xùn)練方向會考慮應(yīng)用需求,應(yīng)用產(chǎn)品設(shè)計(jì)也會提前適配模型能力邊界。

等模型一上線,應(yīng)用直接同步交付。ATH這一輪,做到的就是這一層。我為什么這么判斷?

因?yàn)橛袔讉(gè)細(xì)節(jié)對得上。

Qwen3.6-Plus專門對OpenClaw、Qwen Code、Claude Code這些主流Agent框架做了優(yōu)化適配。

你想,如果模型和應(yīng)用各干各的,模型不可能在訓(xùn)練階段就去適配特定框架。它這么做,說明模型還沒成型,就已經(jīng)知道將來給誰用、怎么用。

同理,Omni能通過API直接被龍蝦、Claude Code調(diào)用,處理長音視頻和文檔;Wan2.7支持Skill調(diào)用,Agent可以直接用它生成圖像。三個(gè)模型都是出廠就自帶適配接口。

再看應(yīng)用端:悟空、千問APP、QoderWork,全都在Qwen3.6發(fā)布的同一時(shí)間點(diǎn)官宣接入,是一起沖線的。

這種節(jié)奏,必須在立項(xiàng)、定方向的早期,就把模型和應(yīng)用放在一起統(tǒng)籌。ATH把五個(gè)業(yè)務(wù)整合進(jìn)同一個(gè)事業(yè)群、統(tǒng)一負(fù)責(zé)人,本質(zhì)上就是從組織上保證這件事能落地。

第三層:飛輪層。

應(yīng)用跑起來后,真實(shí)用戶數(shù)據(jù)回流,指導(dǎo)下一代模型訓(xùn)練;模型更好用,帶來更多用戶與調(diào)用量;更多調(diào)用又產(chǎn)生更多數(shù)據(jù),形成正向循環(huán)。

這一層,說實(shí)話,我目前沒有完整證據(jù)證明已經(jīng)完全跑起來,但有幾個(gè)前置信號很關(guān)鍵:

沙利文今年2月的報(bào)告顯示,2025年下半年中國企業(yè)級大模型日均調(diào)用量,千問占比沖到32.1%,比上半年17.7%幾乎翻倍,增幅第一。

調(diào)用量暴漲,意味著真實(shí)場景的反饋數(shù)據(jù)在快速積累,飛輪的燃料正在備齊。

而且,你看千問現(xiàn)在的客戶構(gòu)成。

一汽紅旗把千問智能體接進(jìn)了智能座艙,汽車行業(yè)。達(dá)能亞太跟阿里云合作,基于千問搭供應(yīng)鏈和營銷的Agent,消費(fèi)品行業(yè)

西門子用千問做工業(yè)機(jī)器人,工程師口述就能搭建生產(chǎn)線,制造業(yè);海外更不用說,亞馬遜、英偉達(dá)、Meta都在基于千問做產(chǎn)品,斯坦福李飛飛團(tuán)隊(duì)也在用千問做前沿研究。

場景越多元,數(shù)據(jù)越豐富,飛輪一旦轉(zhuǎn)起來,慣性就會非常大。我的觀點(diǎn)是:判斷一條Token管線有沒有真正跑通,就看兩點(diǎn):

一,模型發(fā)布后,應(yīng)用跟上的速度夠不夠快;二,外部開發(fā)者是不是真的在用模型做自己的產(chǎn)品。

從這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)看,ATH第一輪已經(jīng)及格。而大部分模型公司,還卡在第一層。

04

及格只是起點(diǎn),現(xiàn)在還有一個(gè)更關(guān)鍵的問題擺在所有人面前:這輪大模型競爭,最后到底比的是什么?

現(xiàn)在牌桌上玩家一點(diǎn)不少,智譜、字節(jié)、騰訊、百度,全都往Agent方向沖。當(dāng)所有人都在做同一件事時(shí),必須想明白:真正的壁壘到底在哪?

模型能力算壁壘嗎?不算。

現(xiàn)在跑分領(lǐng)先的窗口期越來越短,很快就被追上;龍蝦生態(tài)適配算壁壘嗎?OpenClaw本身就是開源的,誰都能做適配。你能優(yōu)化,別人也能。

那真正的勝負(fù)手在哪?

我認(rèn)為,最容易被忽視、卻最可能決定終局的,是這條Token管線在企業(yè)側(cè)的縱深。

我們先算一筆很簡單的賬。

一個(gè)普通C端用戶,用龍蝦玩一下午,寫寫代碼、總結(jié)幾篇文檔,也就消耗幾十萬Token。玩完覺得新鮮,關(guān)掉就沒了,可能一周都不打開,下次再用,說不定就換別家模型了。

企業(yè)不一樣。

把AI Agent嵌進(jìn)客服系統(tǒng),一天處理幾千工單;嵌進(jìn)供應(yīng)鏈,每天自動跑數(shù)據(jù)分析;嵌進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)師天天用它出方案。這種Token消耗是日復(fù)一日、穩(wěn)定持續(xù)的,跟水電費(fèi)一樣。

更關(guān)鍵的是:企業(yè)一旦把AI嵌入核心業(yè)務(wù),基本不會輕易換。

換一個(gè)聊天工具的成本是零,換一套跑在業(yè)務(wù)里的AI系統(tǒng),要重新對接數(shù)據(jù)、重新訓(xùn)流程、重新讓員工適應(yīng)。切換成本非常高。

哪個(gè)生意更值錢,一目了然。

C端Token消費(fèi)像賣礦泉水,一瓶一瓶的,今天買你明天買他;B端Token消費(fèi)像鋪?zhàn)詠硭,一旦接通了,水費(fèi)按月交,誰也不會吃飽了沒事去換一套管道。

這就是悟空事業(yè)部存在的意義。

它是ATH成立時(shí),第一次公開亮相的全新部門,定位非常清晰:B端AI原生工作平臺,把模型能力深度扎進(jìn)企業(yè)工作流。而且有消息透露,阿里還計(jì)劃逐步把淘寶、支付寶、阿里云的B端商業(yè)服務(wù)全部整合進(jìn)來。

阿里做這件事,有一個(gè)別人幾乎沒法復(fù)制的先天優(yōu)勢。

釘釘沉淀了多少企業(yè)?阿里云覆蓋了多少行業(yè)?淘寶商家生態(tài)有多大體量?這些客戶,不是ATH要從零去找的,因?yàn)樗麄儽緛砭驮诎⒗锷鷳B(tài)里。

ATH要做的,只是把Token管線接到這些客戶已有的工作流里;對純模型公司來說,獲客是最難的一關(guān);但對阿里來說,客戶就坐在隔壁桌。

當(dāng)越來越多企業(yè)的核心工作流,跑在千問的Token之上,以后比拼的,就是基礎(chǔ)設(shè)施綁定。

順便說一句,ATH這個(gè)名字還有另一層意思:All Time High,表面看,是個(gè)討巧的雙關(guān),但里面野心是真的,阿里想做的,絕不止一個(gè)普通大模型。

Qwen3.6-Plus是千問3.6系列的第一款,后面還有Max版本;Token管線剛跑完第一輪,第二輪其實(shí)已經(jīng)在路上了。

能不能交得更快,我們走著看。



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