<div id="readability-page-1">作者 | 劉寶丹 編輯 | 黃昱 46 天前，DeepSeek-R1 正式發佈，並同步開源模型權重，App 也做了更新。此後，DeepSeek 火遍全球，帶領中國 AI 向前邁出一大步。46 天之後，阿里複製了這一路徑。 3 月 6 日凌晨，阿里發佈並開源全新的推理模型通義千問 QwQ-32B，該模型整體性能比肩 DeepSeek-R1，並將部署成本進一步降到了消費級顯卡水平上。同時，用户也將可通過通義 APP 免費體驗該模型。 這意味着，繼 DeepSeek、騰訊、月之暗面等公司之後，阿里也正式推出了深度推理模型，進一步推動模型在更復雜場景的應用。 千問 QwQ-32B 是阿里探索推理模型的最新成果，推理能力疊加低消耗，使得該模型適合快速響應或對數據安全要求高的應用場景。不過，多位業內人士均對華爾街見聞表示，該模型的市場反饋還需要一段時間觀望。 當日收盤，阿里港股報 140.800 港元，創近三年新高，當日股價漲幅 8.39%。年初以來，阿里股價漲幅超過 70%，市值達 2.68 萬億港元。美股收盤，阿里股價微跌 0.77%。 這場全球 AI 競賽正處於關鍵的攻堅階段，阿里的硬仗才剛剛開始。 <h2>追趕 DeepSeek</h2> DeepSeek 是當前最受青睞的 AI 大模型，如今，阿里準備取而代之。 這次，阿里發佈的通義千問 QwQ-32B 屬於中等參數模型，它最大的亮點是做到了大參數推理模型才具備的效果，很大程度上證明了，參數規模不再是模型性能的決定性因素。 根據阿里公佈的一系列權威基準測試，千問 QwQ-32B 模型表現異常出色，幾乎完全超越了 OpenAI-o1-mini，比肩最強開源推理模型 DeepSeek-R1，後者擁有 6710 億參數。 比如，在測試數學能力的 AIME24 評測集上，以及評估代碼能力的 LiveCodeBench 中，千問 QwQ-32B 表現與 DeepSeek-R1 相當，遠勝於 o1-mini 及相同尺寸的 R1 蒸餾模型。在 LiveBench、谷歌等提出的 IFEval 評測集、由加州大學伯克利分校等提出的 BFCL 測試中，千問 QwQ-32B 的得分均超越了 DeepSeek-R1。 千問 QwQ-32B 在保持強勁性能的同時，大幅降低了部署使用成本。阿里表示，該模型在消費級顯卡上也能實現本地部署。 北京星漢未來創始人、CEO 劉道儒對華爾街見聞表示，DeepSeek-R1 滿血版是 671B，對部署配置要求非常高，需要至少 8 張 A100 顯卡，QwQ-32B 的話，英偉達 4090 的增強版就能部署，成本是 R1 的 1/10 以內，會更利於推理模型的應用和普及。 千問 QwQ-32B 更高的性價比背後，得益於阿里採取了不同的技術路線。華爾街見聞從內部人士處獲悉，該模型採用了密集架構（Dense），而 DeepSeek 是混合專家系統（MoE），Dense 和 MoE 是模型架構的兩種形態。 該人士進一步表示，阿里通義團隊在冷啓動基礎上，針對數學和編程任務、通用能力分別進行了兩輪大規模強化學習，在 32B 的模型尺寸上獲得了令人驚喜的推理能力提升，印證了大規模強化學習可顯著提高模型性能。 阿里雲內部員工稱，推理模型內部做了很久，公司從年初二就開始加班，至今沒有在半夜兩點之前下過班，現在也是這個狀態，公司上週發佈了預覽版，緊接着這周就發佈正式版並開源。 在業內看來，千問 QwQ-32B 進一步降低了模型的應用成本，尤其該模型既能提供極強的推理能力，又能滿足更低的資源消耗需求，適合快速響應或對數據安全要求高的應用場景，開發者和企業可以在消費級硬件上將其部署到本地設備中，打造 AI 解決方案。 目前，千問 QwQ-32B 已在魔搭社區、HuggingFace 及 GitHub 等平台基於寬鬆的 Apache2.0 協議開源，所有人都可免費下載模型進行本地部署。用户也將可通過通義 APP 免費體驗最新的千問 QwQ-32B 模型。 對於雲端部署需求，用户可通過阿里雲 PAI 平台完成快速部署，並進行模型微調、評測和應用搭建；或是選擇容器服務 ACK 搭配阿里雲 GPU 算力，實現模型容器化部署和高效推理。 <h2>三年豪擲 3800 億</h2> 如果説 DeepSeek 帶火了中國 AI 產業，那阿里無疑是承接這一波 AI 紅利的贏家之一。 2 月 24 日，阿里巴巴集團 CEO 吳泳銘宣佈，未來三年，阿里將投入超過 3800 億元，用於建設雲和 AI 硬件基礎設施，總額超過去十年總和。這也創下中國民營企業在雲和 AI 硬件基礎設施建設領域有史以來最大規模投資紀錄。 阿里對 AI 進行了廣泛的佈局，包括雲計算、模型以及自身生態體系的應用，但歸根到底，阿里最看重的主線是支撐 AI 應用的雲計算市場。 2 月 21 日，在最新季度電話會上，阿里表示，阿里 AI 戰略的首要目標是追求實現 AGI，不斷突破模型智能能力邊界，智能就是 AI 模型背後輸出的 token，未來 90% 的 token 將在雲計算網絡上生成和輸出，通過阿里雲遍佈全球的數據中心，才能以更快的方式輸送給全球開發者。 對阿里來説，一個重要策略就是開源。作為國內最早開源自研大模型的大廠，阿里雲在業界率先實現 “全尺寸、全模態、多場景” 開源。 在 QwQ-32B 之前，阿里今年已經先後開源了 100 萬 Tokens 上下文的 Qwen2.5-1M 模型，以及視覺模型 Qwen2.5-VL。去年 11 月，阿里開源了通義千問代碼模型全系列，共 6 款 Qwen2.5-Coder 模型。 2023 年至今，阿里通義團隊已開源 200 多款模型，包含大語言模型千問 Qwen 及視覺生成模型萬相 Wan 等兩大基模系列，開源囊括文本生成模型、視覺理解/生成模型、語音理解/生成模型、文生圖及視頻模型等全模態，覆蓋從 0.5B 到 110B 等參數。 據阿里內部人士介紹，截至目前，海內外 AI 開源社區中千問 Qwen 的衍生模型數量突破 10 萬，超越美國 Llama 系列模型，成為全球最大的開源模型族羣。 在劉道儒看來，模型開源最有利的還是阿里雲等雲廠商，模型門檻降低了，但算力的門檻還是很高的，不管推理還是訓練都需要用到大規模的 GPU 算力，因此阿里全力推動開源。 阿里雲首席技術官周靖人曾對華爾街見聞表示，希望能以開放心態把先進技術開源出來，讓大家做並行探索。AI 產品也一樣，通過開源的體系跟企業一起探索，不僅僅是模型能力提升，更重要的是基於模型能夠做什麼，把它的前景和潛力深入地挖掘出來。 不過，阿里 QwQ-32B 開源後的效果還需要時間來進一步觀察。有業內人士表示擔憂，當前推理模型主要是用來做數學題和寫代碼，但 DeepSeek 出圈的是文學創作和思想性的內容，從用户視角達到 “比肩” 效果並不容易。 可以確定的是，開源已經成為 AI 發展的主流。DeepSeek 通過開源周活動公佈了最新技術進展，包括 FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM 和 3FS 四個開源項目，以及 DualPipe、EPLB 等代碼庫，並在最後一天披露了理論上的成本利潤率 545% 這一數字。 3 月 6 日，騰訊混元發佈圖生視頻模型並對外開源。目前，混元開源系列模型在 Github 累計獲得超 2.3 萬開發者關注和 star（星標）。百度近日也宣佈，文心大模型 4.5 將於 3 月 16 日發佈，並於 6 月 30 日正式開源。 2 月 18 日，階躍星辰首次開源，將開源視頻生成模型 Step-Video-T2V 和開源語音交互大模型 Step-Audio 向全球開發者開源。更早之前，MiniMax 開源了 MiniMax-01 全新系列模型，包含基礎語言大模型 MiniMax-Text-01 和視覺多模態大模型 MiniMax-VL-01。 同期，月之暗面也公佈了稀疏注意力技術——MoBA（MixtureofBlockAttention），這是一種受專家混合（MoE）和塊稀疏注意力（BlockSparseAttention）啓發的注意力架構，能夠在全注意力和稀疏注意力模式之間無縫切換，使其成為長上下文任務的有效解決方案。 各家 AI 公司紛紛拿出自己壓箱底兒的技術路線背後，AI 行業已經從最初的技術競賽大步邁向應用落地，後者將是 2025 年 AI 公司最激烈的戰場。 <h2>打響 AI 應用之戰</h2> 開源已經成為多數 AI 企業的選擇，甚至在很多人眼裏，是否開源關係着公司能否在這場 AI 軍備賽中拔得頭籌。 在上述內部人士看來，行業最早開源是一個無奈之舉，因為大家的水平跟 OpenAI 開發的 GPT 差距比較大，需要追趕，如果不開源，差距只會越來越大，現在開源模型和 GPT 的能力已經很小，現在開源更多是搶佔行業話語權。 階躍星辰創始人、CEO 姜大昕表示，開源是希望分享最新技術成果，更重要的是，多模態模型是實現 AGI 的必經之路，目前尚處於早期階段，需要開發者集思廣益，共同拓展模型技術邊界，並推動產業落地。 “不開源就開除。” 一位提供 AI 雲基礎設施的公司高管對華爾街見聞表示，今年春節前後，DeepSeek 陸續開源了基礎模型和推理模型，其他模型公司被逼得沒有辦法，不開源都活不下去，也融不到錢。 多位業內人士表示，當前行業對開源模式的強烈推崇，本質在於，開源已成為推動技術迭代、生態構建、市場擴張的核心策略，而閉源或 “偽開源” 模式則可能因技術壁壘難以維繫或生態封閉性逐漸失去競爭力。 不過，開源也帶來了商業化上的挑戰。對很多 AI 模型廠商來説，此前的主要收費方式是按 Token 給 API 定價，如今將模型權重開源之後，如何實現盈利的可持續增長成為亟需破解的難題。 一位 AI 模型廠商內部人士表示，這可能會倒逼模型公司重新思考商業模式，公司的商業重心會往服務端走。模型落地要考慮的問題非常多，如果應用在生產環節，要考慮產品設備的穩定性和性能，模型需要很多配套的工具鏈。“提供企業級服務是未來比較有商業價值的地方。” 劉道儒認為，開源之後模型微調、蒸餾等需求也會劇增，微調、蒸餾還是有門檻的，其他模型公司可以幫助企業在垂直場景落地。此外，像多模態大模型、語音大模型等不同類型的大模型由於通用性不強、算力要求高，也相對適合其他大模型廠商。 目前，AI 大模型廠商已經開始把重點放在垂類應用上，以期打造出差異化競爭力。3 月 3 日，AI 獨角獸百川智能啓動了一輪裁員，金融行業 ToB 業務團隊被裁撤，員工當天就簽署了離職協議。 華爾街見聞從百川內部獲悉，公司優化金融業務是為了集中資源，聚焦核心優勢業務，加速實現 “造醫生、改路徑、促醫學” 的願景。據瞭解，百川與北京兒童醫院共同研發的 AI 兒科醫生已在疑難病例的頂級專家會診中正式 “上崗”。 AI Agent 被認為是 2025 年 AI 落地的最重要產品形態。3 月 6 日，全球首款通用 AI Agent Manus 迅速火爆整個社交圈，它在寫文章、做 PPT、寫分析報告等能力上表現出色，雖然目前仍有不少質疑聲，但 Manus 爆火本身説明，市場對 AI Agent 已經有了很大期待。 目前，智譜、MiniMax 和階躍星辰等都在大力發展 AI Agent。長上下文能力與多模態處理能力的提升，是發展 AI Agent 的必要條件，這也被認為是 AI 創業公司接下來最重要的機遇。 去年 12 月，智譜披露了 Agent 新進展，公司發佈的 AutoGLM 可以自主執行超過 50 步的長步驟操作，也可以跨 app 執行任務，AutoGLM 被認為是邁向 AI 智能操作系統的重要嘗試。近日，智譜與三星達成合作，未來會將 Agent 體驗帶到三星最新手機 GalaxyS25 系列上。 此外，千問 QwQ-32B 模型也集成了與智能體 Agent 相關的能力，使其能夠在使用工具的同時進行批判性思考，並根據環境反饋調整推理過程。阿里通義團隊表示，未來將繼續探索將智能體與強化學習的集成，以實現長時推理，探索更高智能進而最終實現 AGI 的目標。 在經過兩年的 AI 技術競賽後，AI 市場正在迎來新一輪大洗牌，阿里、騰訊、字節憑藉各自龐大的生態優勢嶄露頭角，對於 AI 創業公司來説，未來的機會點仍然是找到差異化能力，並持續打造競爭壁壘。 這會是異常殘酷的淘汰賽，槍聲已經打響了。風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

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阿里巴巴於 3 月 6 日發佈了全新的推理模型通義千問 QwQ-32B，性能與 DeepSeek-R1 相當，並降低了部署成本。該模型適用於複雜場景，用户可通過通義 APP 免費體驗。阿里股價在港股上漲 8.39%，創近三年新高，年初以來漲幅超過 70%。業內人士對市場反饋持觀望態度，阿里在全球 AI 競賽中面臨挑戰。

- 阿里發佈通義千問 QwQ-32B，性能接近 DeepSeek-R1，降低部署成本。  
- 該模型適合快速響應和高數據安全需求的應用場景。  
- 阿里未來三年將投入 3800 億元建設雲和 AI 硬件基礎設施。

阿里 Qwen 猛追 DeepSeek