Qwen4已投入訓練，阿里公佈10萬億參數模型演進路線

AI資訊AI新閒資訊正文Qwen4已投入訓練，阿里公佈10萬億參數模型演進路線發布於AI新閒資訊時間 :Sep 22, 2026閱讀 :1分鐘9 月 22 日， 2026 雲棲大會在杭州開幕。阿里巴巴集團公佈大模型領域多項進展：基於下一代架構的Qwen4 已投入訓練，Qwen4.5、Qwen5 等後續模型參數規模計劃擴展至 5 萬億至 10 萬億；大模型遞歸自我改進（RSI）已進入模型訓練、推理及芯片協同等環節；多模態模型矩陣全面升級，下一代視頻生成模型將於 11 月發佈。Qwen LLM項目負責人劉大一恆表示，Scaling是邁向ASI的重要路徑。阿里披露，Qwen3.

8-Max發佈後在Artificial Analysis Agentic智能體、CodeArena前端編程等評測中位居前列。更值得關注的是，Qwen3.8-Max已能夠自主搭建訓練流程、構造數據、設計實驗並定位缺陷，在人類“零參與”情況下持續迭代超過 1 個月，完成 33 輪有效迭代，使Artificial Analysis得分提升12.5%。在推理優化和芯片模型協同設計方面，RSI也已實現落地。架構層面，Qwen3.8-Flash通過注意力機制等創新將訓練成本降低近90%，並以較少參數激活提升推理效率。多模態方面，Qwen3.8-Omni-Flash統一處理視頻、音頻、圖片和文字；Wan3.

0 支持單次生成 30 秒視頻及結構化輸入，下一代視頻模型將於 11 月發佈。Qwen-Audio-3.1 系列覆蓋ASR、TTS和Realtime，Qwen3.8-LiveTranslate將字均延遲降至2.3 秒；Qwen-Image-3.1、Qwen-Image-2.1、HappyShrimp 1.1 及HappyOyster 2.0-Preview也同步推進。開源生態方面，一個月內Qwen3.8 相關模型下載量已超 5600 萬次，衍生模型超 1900 個；截至目前，阿里已開源 460 多個千問模型，整體下載量超 30 億次，衍生模型超 30 萬個。

阿里稱，Perplexity、Airbnb、Pinterest及路透社等企業已基於Qwen開展Agent、AI助手或自研模型等應用。相關推薦千問上線 Qwen3.8-Omni-Flash:1M 上下文，30項評測平均提升超26%千問18日上線新一代原生全模態模型Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、圖像、音頻、視頻輸入及1M長上下文，已在千問AI平臺開放體驗。該模型在編程、文本知識、GUI操作等通用Agentic能力上，重點拓展音視頻Agentic應用，覆蓋視頻剪輯、MV創作、影視製作解說、音視頻轉圖文摘要與對話等，並已完成累計30項評測。Sep 18, 2026313.

8kAnthropic頂尖大牛憤然離職：AI失控倒計時，人類正在飲鴆止渴Anthropic資深研究員Jacob Coxon因認為AI行業無序狂飆，毅然辭職並退出人工智能領域，引發科技界震盪，凸顯大模型高速演進背後的安全危機。Coxon年僅27歲，數學背景深厚，曾在OpenAI任職。Sep 9, 2026270.

7k微信 WeMM-Embedding 已被大規模使用：朋友圈搜索、視頻號推薦都在跑，日調用 10 億次微信AI於9月4日開源多模態嵌入模型WeMM-Embedding，含2B、4B、9B三個版本，支持文本、圖像、視頻、視覺文檔等交錯輸入，可在統一語義空間比較檢索，已在朋友圈搜索、視頻號推薦等場景落地。Sep 8, 2026220.2kDeepSeek首個視覺實驗模型正式開源，3050億參數對標頂尖水平DeepSeek開源V4系列首個實驗性多模態模型V4-Flash-Vision-Exp。

該模型基於V4-Flash架構融合視覺模塊，在原有文本能力上新增深度圖像理解與分析能力，總參數量達3050億，視覺與文本架構有機結合，可精準解讀圖像並實現多模態融合。Sep 1, 2026222.1k價格砍至四十分之一！智譜開源原生多模態大模型GLM-5.3-Flash智譜開源原生多模態模型GLM-5.3-Flash（320B-A18B），以領先性能和極致定價推動AI普惠。該模型測評獲57分，與Claude Opus4.8持平，編程能力相當，綜合性能超越GLM-5.2。發佈前以匿名“Ox-Alpha”公開測試，登頂OpenCode、OpenRouter平臺調用。Aug 27, 2026307.

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