阿里巴巴在人工智能領(lǐng)域再次掀起波瀾，憑借“四天三連發(fā)”的壯舉，向全球展示了其在AI研發(fā)上的深厚實(shí)力與高效協(xié)同能力。這一系列動(dòng)作發(fā)生在阿里巴巴新成立的Alibaba Token Hub（ATH）事業(yè)群成立僅兩周后，迅速發(fā)布了Qwen3.6-Plus、Qwen3.5-Omni、Wan2.7-Image三款具有里程碑意義的大模型，覆蓋了多模態(tài)、編程、文生圖等多個(gè)核心賽道。
這一密集發(fā)布不僅是對(duì)外界質(zhì)疑的有力回應(yīng)，更是阿里AI在組織架構(gòu)重塑后的一次重要展示。此前，由于部分核心人員的流動(dòng)，阿里巴巴的AI進(jìn)展曾一度受到資本市場(chǎng)的質(zhì)疑。然而，此次新模型的集中亮相，不僅彰顯了阿里在AI領(lǐng)域的深厚底蘊(yùn)，也證明了ATH新組織架構(gòu)的高效協(xié)同能力。
3月30日，阿里巴巴率先推出了全模態(tài)原生大模型Qwen3.5-Omni。該模型在長(zhǎng)上下文、多語(yǔ)言、音視頻理解能力上實(shí)現(xiàn)了顯著提升，并新增了語(yǔ)義打斷、音色克隆、語(yǔ)音控制等實(shí)時(shí)交互功能。在215項(xiàng)任務(wù)中，Qwen3.5-Omni刷新了SOTA紀(jì)錄，多項(xiàng)核心指標(biāo)甚至超越了Google的Gemini-3.1 Pro，展現(xiàn)了強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力。
緊接著，4月1日，千問(wèn)大模型旗下的萬(wàn)相團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了Wan2.7-Image。作為一款圖像生成與編輯的統(tǒng)一模型，Wan2.7在視覺(jué)還原度、光影邏輯及語(yǔ)義遵循上表現(xiàn)出色，成為國(guó)產(chǎn)同類別模型中最接近全球頂尖水平的作品，填補(bǔ)了國(guó)產(chǎn)大模型在超高質(zhì)量視覺(jué)生成領(lǐng)域的空白。
4月2日，Qwen3.6-Plus的發(fā)布再次引發(fā)市場(chǎng)關(guān)注。這款模型主打智能體Agent、編程Coding和工具調(diào)用能力，相較于上一代實(shí)現(xiàn)了全面躍升。在多項(xiàng)權(quán)威編程評(píng)測(cè)中，Qwen3.6-Plus超越了參數(shù)量是其兩倍乃至三倍的GLM-5、Kimi-K2.5等模型，以更少的參數(shù)實(shí)現(xiàn)了更強(qiáng)的性能，成為國(guó)產(chǎn)模型中編程能力的標(biāo)桿。在最新一期的全球知名大模型盲測(cè)榜單LMArena旗下聚焦AI編程能力的Code Arena榜單中，阿里憑借Qwen3.6-Plus摘得全球第二，超越了OpenAI、Google、xAI等國(guó)際巨頭，成為中國(guó)大模型在該榜單上的最高排名。
短短四天內(nèi)，三款方向各異的大模型密集發(fā)布，且每一款都達(dá)到了全球頂尖水平。同時(shí)，悟空、Qoder等應(yīng)用也迅速完成了新模型的接入，展現(xiàn)了阿里在AI領(lǐng)域的廣覆蓋與高密度發(fā)布節(jié)奏。這種橫跨多維度的“阿里速度”，并非來(lái)自單一團(tuán)隊(duì)的單點(diǎn)突破，而是依賴于通義實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部長(zhǎng)期多點(diǎn)布局、協(xié)同深入形成的集群化效應(yīng)。
ATH事業(yè)群的成立，為阿里AI的“體系化”研發(fā)提供了有力支撐。該事業(yè)群整合了集團(tuán)內(nèi)通義實(shí)驗(yàn)室、MaaS業(yè)務(wù)線、千問(wèn)事業(yè)部、悟空事業(yè)部及AI創(chuàng)新事業(yè)部五大AI核心力量，并由集團(tuán)CEO吳泳銘直接掛帥。這一舉措從組織架構(gòu)上徹底打通了從底層技術(shù)到商業(yè)變現(xiàn)的通道，實(shí)現(xiàn)了資源的高度集中與高效協(xié)同。
在應(yīng)用側(cè)，悟空、Qoder等AI應(yīng)用在Qwen3.6發(fā)布后迅速官宣接入，展現(xiàn)了ATH事業(yè)群的高效協(xié)同力。這種步調(diào)一致的集體動(dòng)作，正是該事業(yè)群高效協(xié)同力的首次集中爆發(fā)。與過(guò)去阿里各部門(mén)相對(duì)獨(dú)立、跨部門(mén)協(xié)同效率低下的情況相比，ATH的成立徹底改變了這一局面，使得模型到應(yīng)用的適配速度大幅提升。
ATH事業(yè)群的成功，離不開(kāi)阿里長(zhǎng)期以來(lái)深厚的人才培養(yǎng)機(jī)制。早在2019年，阿里達(dá)摩院便基于BERT架構(gòu)推出了預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型StructBERT，邁出了系統(tǒng)化探索的第一步。通過(guò)多年的人才培養(yǎng)和引進(jìn)，通義實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)形成了完整的人才梯隊(duì)與技術(shù)積淀，在預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、視覺(jué)、語(yǔ)音等領(lǐng)域擁有豐厚的技術(shù)積累。這種成建制的人才兵團(tuán)，為阿里在大模型競(jìng)爭(zhēng)上提供了堅(jiān)實(shí)的底氣。
過(guò)去一年，盡管行業(yè)人才流動(dòng)頻繁，但通義實(shí)驗(yàn)室在GitHub、Hugging Face等技術(shù)社區(qū)的更新頻率始終保持在國(guó)內(nèi)第一梯隊(duì)，模型迭代周期保持在“月級(jí)”甚至“周級(jí)”，模型能力始終處于全球領(lǐng)先水平。這一系列數(shù)據(jù)，充分證明了阿里AI人才梯隊(duì)的穩(wěn)固與研發(fā)體系的成熟。
