通义千APP为什么显示是千问

经常用 open cloud 调通一千万的小伙伴注意了，千万官方正式摊牌！由于流量太大，抵不住了，所以呢， open cloud 的 旧版 os 登录将在两周内彻底关停。之前大家用的那个千万登录插件其实是 社区大臣逆向出来的，虽然好用呢，但是最近不是经常会报这个四二九错误吗？ 所以呢，官方说了，人实在太多了，为了保住服务器，这种非官方途径必须得断，别等过几天你的 a 警特掉线了以后才彻底的拍大腿。官方呢，并没有要把路堵死，而是给了一套全新的转正方案。 现在企业建议全部转移到阿里云百链里面，别一听 api 就 觉得要花钱，官方现在的扣丁 plan 给了足够的免费额度。最关键的是，第一，你不再有频繁的限流和报错。 第二呢，你能直接在 open cloud 里面刷出捆三点五 plus， 甚至连 kimi 和 mini max 也可以一站式的调用。那怎么操作呢？我们可以先去阿里云百链里面去创建一个类似于这样的 api key， 然后呢，再回到 open cloud 的 终端去运行一下 指令，然后呢，两分钟就可以完成生产力的迁移。所以你看， ai 圈的变化就是这么快，昨天还在拍白嫖，今天就得转正。 如果你在配置的过程中遇到错误，或者不知道怎么领免费额度，评论区留言关注我关注我关注我，带你玩转最硬核的 ai 生产力工具！

大家好，欢迎来到 ai 深浅。今天我们用最通俗的话，聊透通一千万核心团队人事变动背后的行业真相。导火索并非大厂急于变现那么简单，而是一场管理权责的预期。错位、欠房千万、新版本或马斯克点赞被海外盛赞为中国代表的高光时刻，公司却计划引进硅谷人才，并调整一手打造他的负责人林俊扬的权责范围。 林俊扬不接受调整而离职，随后多位骨干兴起离开，连 google、 deepmind 的 负责人都公开抛出橄榄枝，这绝非孤立，而是全球 ai 人才竞争格局的缩影。斯坦福二零二五年 ai index 显示，能操盘头部大模型全周期的人才，全球不足二千人， 百分之六十集中在美国。中国以百分之十八居于一个位。但在人类反馈强化前夕等前沿领域，顶尖人才规模与美国仍有三倍以上的差距。国内常笑人人才规模红利，却忽视了双向流动背后的真相。二零二五年，超过一百二十位具备 open ai、 deep money 经验的华人科学家入职管理大厂，同比暴涨百分之一百七。 核心驱动力是中美制厂的结构性差异，硅谷亚裔技术核心能进入决策层的比例不足百分之十。而国内能够提供直报 ceo 的 管理权、新绰号和团队调度权，因此吸引力极强。 但同时，海外也在接触中国开源团队，因为我们在低算力、优化开源生态上的能力，恰恰是他们的短板。这本质是全球 ai 产业的分工重构。人才测试场里，根源于中外厂商底层商业逻辑的不同。海 外头部厂商遵循技术指导，官方 ai 超百分之八十的研发人员聚焦 ai 前沿考核核心是待机突破，为研发建立了商业化的防火墙。而国内大厂始终在技术探索和商业变现之间摇摆。阿里此次波动，核心是将组织架构调整与经营压力深度绑定，管理层急于缩短 ai 的 商业化周期，最终引发了团队波动。 更深层来看，部分大厂陷入了硅谷经验依赖症，忽略了关键前提。海外人才的经验多建立在远超国内的算力基础上，千万的出圈恰恰是本土团队在有限算力下打磨出的差异化能力，这才是国内 ai 对 抗竞争的核心优势。 所谓告诫英雄主义走向系统工程，更多的是对外话术核心研发团队是技术创新的主体，失去突破性创新的人才，再完善的体系也难出全球瞩目的成果。更何况，开元生态的核心是开发者对团队的长期信任，这个锚点一旦松动，折损的行业信任恐难挽回。 这里是 ai 深浅，我们关注技术的变迁，更思考它背后最朴素的商业逻辑。我们下次再见。

最新发布的 ai 行业报告揭示了一个令人意外的结果，阿里巴巴的通一千问已经超越 met 的 lema， 成为全球最受欢迎的开源大语言模型。这份来自 ai 云平台 runpal 的 首份行业报告，基于一百八十三个国家的真实生产数据，彻底颠覆了我们对 ai 市场的认知。报告显示，尽管 lema 四发布时备受瞩目，但实际使用率接近零，用户仍在使用三点 x 版本。 rompa 首席技术官表示，市场是务实的，人们只选择性价比最高的方案。在服务框架方面， v l l m 已成为百分之四十大语言模型的首选。更令人震惊的是硬件市场的变化，英伟达 b 二零零 gpu 使用量一年暴涨二十五倍。预计到二零二六年中期， blackwell 架构供应量将增长近四倍。在视觉 ai 领域，百分之七十的图像工作流都通过康飞 u i 运行，视频生成则呈现出先草稿后精修的新模式。 最关键的发现是， ai 正在全面渗透传统行业，近三分之二的用户来自非 ai 领域，健康科技和金融科技成为最大应用场景。从地域看，美国用户最多，印度紧随其后， 欧洲整体占据全球流量的三分之一。这份报告清晰地表明， ai 已不再是实验技术，而是真正进入了生产级应用时代。

阿里千问砸三十亿免单，结果系统封了链接被封，股价跌超百分之三。二月六日，阿里千问上线春节三十亿免单，主打奶茶免单卡，更新 app 就 能领一张二十五元，无门槛免单卡， 每邀一位新用户，双方各再得一张，最多拿二十一张，五百二十五元。有网友算过，一家六口五分钟能凑二百七十五元， 买蜜雪冰城柠檬茶能喝八十四杯。活动一上线就出状况，千问请客页面直接卡到点不动，提示系统开小差了。好在问答功能还能用，千问官方回应活动太火爆，正紧急加资源扩容。 更麻烦的是，微信屏蔽了分享链接，提示网页含诱导分享，跳转内容得复制链接用浏览器打开。现在千问分享到微信已经自动改成复制口令。和之前腾讯元宝、百度文新助手的应对方式一样， 微信之前就说过要打击春节过度营销，利用分享这类违规行为。元宝当时就是因为做任务领红包，诱导高频分享被封的， 资本市场也不买账。二月六日，港股阿里低开低走，十点三十九分报一百五十四点五港元，跌超百分之三。腾讯百度也跟着跌超百分之一。 其实这事不复杂，一边是千问砸钱拉薪沽活，另一边是微信守着生态规则一刀切，再叠加市场对大额营销投入的担忧，多种因素撞在一起，才有了今天这局面。这事弄得红红火火又沸沸扬扬的，你怎么看？评论区一起聊一聊！

ai 大 模型阵营中，国外的模型你像 touch、 gpt、 gemini 基本是闭源，国产大模型又容易陷入跟风。宿程缺乏核心底气的固有印象，通一千万的面世彻底打破了这份偏见。他没有走盲目追热度、堆参数的老路， 反而靠着长达数年的存钱储备，走出了一条重技术、重普惠、重本土的差异化路线。从阿里云深藏幕后的技术深耕项目，一路成长为全球下载量领先、商用最友好、场景适配度拉满的开源大模型家族， 多项核心能力直接对标国际顶流水平。千问在正式面世前，经历了远超行业同类的漫长储备期，绝非临时拼凑的仓储产物。 早在二零二二年项目正式立像之前，阿里云 ai 团队就已经在自然语言处理、深度学习框架、大数据算力调度、多模态交互领域深耕近十年， 一托阿里云海量云计算场景、电商与办公生态数据，积攒了独有的本土语料库和技术实践经验。 这段完全低调的幕后时期，团队没有任何对外宣传，全程聚焦攻克国产 ai 的 核心痛点。国外模型始终做不好的中文深层语义理解、方言与网络用语适配、常文本逻辑梳理， 以及本土办公、电商鱼情场景的落地适配，一步步扎稳底层技术框架，避开了当时行业普遍存在的重跑分、轻实用误区。二零二二年，项目正式定名利向后，团队依旧选择沉下心打磨，没有急于抢发抢占市场， 反而投入大量时间优化模型基作，反复调试中文语境的逻辑推理、情感理解、使用生成能力，严控模型准确率与稳定性，甚至针对国内用户的日常使用习惯，提前做了海量场景适配测试， 确保上线后不做华而不实的聊天工具，而是真正能用好用的 a i。 这份长达数年从幕后预言到历向精雕的沉潜，没有浮躁造势，只有扎实攻坚， 也成了通易千问后续突围甩开同类产品的核心底气。二零二三年四月，通易千问首次公开亮相并开启邀请测试， 一出场就凭借扎实的中文能力和稳定表现，直接跻升国产大模型第一梯队，彻底打破了国外模型的垄断氛围。但真正让它拉开与同类差距，实现弯道超车的，是同年八月的关键抉择，主动开源七十亿参数版本。 这在当时主流闭园收费高高在上的大模型行业里，堪称颠覆性举动。彼时，行业内顶尖模型大多对开发者和中小企业设下高门槛， 要么商用收费高昂，要么核心技术绝不对外开放，普通从业者根本无缘接触顶尖 ai 能力同一千万的开园决策，直接打碎了行业高门槛。 从个人学习研究到企业二次开发，几乎全系列模型开放免费商用，快速在全球开发者社区引爆热度。 之后几年，他持续迭代升级，从单一的文本对话模型，进化为图文、音视频全能处理的原声多模态模型，从短文本交流突破到百万字超长上下文一键读懂，后续品牌精简为千万字超长上下文一键读懂，后续品牌精简为千万字。支付宝等阿里生态， 彻底从硬核技术模型转型为人人可用的日常 ai 工具。截至目前， k one 系列开源模型全球下载量突破六亿次，衍生各类应用超十七万个， 在主流开源平台长期霸榜，逐步反超国外知名开源模型，成为全球开发者首选的中文大模型地作。 市面上大模型品类繁多，通一千问能站稳脚跟脱颖而出，靠的不是跑分、噱头和参数攀比，而是精准解决行业痛点、贴合本土需求的硬实力。几个明显的特色逐步拉开了与同类产品的差距。 一、开源油耗很多模型号称开源，实则暗藏大量商用限制，要么只开放小体量模型，核心旗舰版牢牢锁死， 要么二次开发需额外付费，隐形门槛极高。通一千万直接做到全尺寸开源，从零点六亿参数的轻量版本，普通电脑、手机就能流畅运行 到两百三十五亿参数的旗舰模型，全覆盖，无保留采用 app 二点零友好开源协议，个人学习、企业商用私有化部署全都免费，没有额外限制。 不管是学生练手、小团队创业做产品，还是大型企业做私有化定制，都能找到适配版本， 也因此被开发者成为最良心的国产大模型，彻底打破了顶尖 ai 只属于少数人的垄断格局。 二、中文友好国外模型即便性能强劲，中文始终是核心短板，对古诗词、方言、网络用语、中文歧义句的理解偏差较大，办公、电商、余情分析等本土常用场景也严重水土不服。 通一千文从底层训练开始，就以中文为核心，一托海量本土语料和场景数据打磨，对各类中文表达的理解准确率远超同类。针对国内用户常用的文案拷写、报告总结、商品脚本、余情梳理等场景，适配度和实用性直接拉满。 更难得的是，它属于原生多模态模型，无需额外安装插件，拍手写笔记可转电子文档，发语音能提炼重点扫合同，可提取关键条款，百万字报告能快速梳理，真正做到图文因视频一站式处理，完全贴合国内用户的日常使用习惯。 三、成本友好当时大模型行业普遍陷入参数内卷，一味堆高参数导致算力成本飙升，普通设备根本无法带动 普通用户和中小企业，难以负担。通用千问依靠独家混合专家贸易架构，走出了高效务实的反内卷路线。旗舰模型看似总参数庞大，实际运行时只激活核心部分，推理速度更快，算力成本更低， ipn 调用成本比国外同类顶流低六成以上。十几亿参数的轻量版本性能，就能对标别家上百亿参数的模型， 普通笔记本手机都能流畅运行。彻底打破大模型必须靠高端算力的行业魔咒。兼顾超强性能与亲民性价比，这也是他能快速落地各行各业普及推广的关键原因。 通一千问从来没有把自己定位成单纯的聊天机器人，发展路线始终清晰务实，遵循技术打底、开源破圈、场景落地、生态闭环的核心逻辑， 同时兼顾个人用户与企业用户需求，拒绝做空中楼阁式的技术堆砌。对于个人用户，他逐步转型为全能 ai， 搭字、写文案、做总结、查资料、规划出行、整理账单、解答各类疑问， 一句话就能完成。操作步骤简单，上手容易，大幅提升日常办公和生活效率。对于企业用户，一托阿里云平台，他深度适配金融、医疗、教育、制造、互联网等多个行业， 提供私有化部署、低代码定制、安全合规等全套服务，目前已经服务全球超过三十万家企业，助力传统企业完成数字化升级，帮助中小企业大幅降低 ai 使用成本。 长远来看，同一千万的发展方向更加聚焦，全力打造能独立办事的 ai 智能体，实现端云协调全覆盖。 未来，不需要用户一步步指挥，模型就能自主规划任务，调用工具完成复杂工作。同时，进一步推进轻量化优化，让大模型彻底融入手机、平板等便携设备，实现随时随地可用， 最终打造一个人人可击、各行各业都能适配的开源 ai 生态，成为国产 ai 走向全球的核心名片。

阿里双十一每秒五十八万笔交易的峰值都能扛住，为什么发个区区两百万单的奶茶活动，服务器却崩了？ 这里面到底是什么架构级的问题？别急着喷服务器太弱。这不仅仅是一次当机，这是中国互联网史上第一次 ai agents 智能体对抗物理世界的饱和打击。今天带你拆解这场价值二十亿的架构实战课。 来，我们先看数据，二月六日通一千，问豪至二十亿请喝茶。战报说，四小时两百万单，看似很多，对吧？但你算笔账，两百万单除以四小时平均 t p s。 每秒事务数才多少？才一百四左右？ 阿里的基建怎么可能在 t p s。 一 百四的时候破防？满屏的红色感叹号说明了什么？说明敌人变了，这不是传统的电商秒杀，这是一种全新的流量形态。 哪里变了？大家看这张图，在淘宝，你点一下立即购买，就是一个 http 请求。但在 ai 认证的模式下呢？你说帮我点杯茶， ai 要识别意图，你说要霸王茶机，它要补充参数， 如果领不了，它还要安抚你，失败了，它还要自动重试。关键洞察来了一个最终订单，可能对应了后台十次以上的大模型推理请求， 这就叫流量的通货膨胀。这带来的后果是什么？传统电商是 i o 密集型像斑羽毛 ai 应用式计算密集型像斑大山系统面对的不是两百万次数据库写入，而是几千万次的 g p u 推理运算。 当推理的红蜂撞上交易的关口，传统的现成池瞬间就被耗尽了。这不是 ddos 攻击，这是算力饱和打击。 除了算力，还有一个更硬核的瓶颈。 ai 在 数字世界里，每秒生成一万个订单没问题，但是物理世界呢？ 店员做一杯茶要两分钟，方圆三公里的骑手是有限的，这就产生了一个巨大的速度差。当 ai 的 洪流倾泻而下，下游的履约系统直接被堵死了。技术上这叫什么？这叫 backpressure 被压。 所以那个红色的感叹号，其实是系统为了保护线下商家和骑手不被撑死，主动触发的业务溶断。但这还不是最复杂的， 这次活动，通一千万的角色变了，它不再是一个聊天机器人，它是一个 super router 超级路由。你看这个列录，千万大脑听懂人话，调高德找店、调淘宝查库存，调饿了么算运力，调支付宝扣钱。 这简直是一次阿里生态的技术大阅兵，跨 app、 跨 bu、 跨技术站，这里面任何一个接口，比如高德定位稍微抖动一下， 整个 a 证的执行流就断了。而且这里面还有一个大家容易忽视的福兵，大家回想一下，你是怎么领券的？是不是在微信里复制了口令，然后切回通一千万 app？ 这看似简单的操作，带来了巨大的技术压力。数百万用户同时能启动 app， 同时触发剪切板监听，同时解析口令弹窗。这种非预期的流量积变，直接击穿了网关的第一道防线， 所以，这是一份诊断报告。这标志着 ai 从聊得开心到干得漂亮，中间还隔着一道巨大的鸿沟。 如果说二零二五年春节的 deep sea 代表了脑力的深度思考，那二零二六年通一千问，这次就代表了首例的疯狂行动，未来的高并发公式变了，它等于 gpu 算力并发加物理履约并发。 虽然这次崩得很狼狈，但这二十亿学费交得值，因为它验证了 ai 真的 能干活了。 这杯奶茶确实撞开了 a 政的时代的大门，看热闹的人在抢奶茶，看门道的人在学架构。我是 fox， 关注我，带你看不一样的技术世界，我们下期见。

你们今天都用千问 app 点外卖了吗？我讲一下我的整体的一个体验，我是不知道它可以点外卖有这个功能的，因为为啥我今天去用它点外卖？因为是群里面有群友分享说千问今天点外卖可以有一个二十五块钱的无门槛抵扣券， 只要你在千问 app 里面下单都可以抵扣，包括淘宝上的网购他都可以抵扣。那好，那我想着反正中午我经常点外卖，那我也体验一番。 我就把我今天想吃的东西的名称输入给了他，包括具体的一个餐厅的名字，我都在闪购里面复制好，然后发给了他 发，发完以后应该是人比较多。行，那我说等一会，他就两个小心心在那里一直闪，大概加载了个有个五分钟左右，他才跳出来。行，那我说现在终于跳出来了， 他给我等于是 abc 三个方案，看一下哪个是符合我的。那我看了一下，三个方案都不符合我， 因为我是点了两个菜，两个菜都是单独的，他给我选的两个菜都是套餐里面的两个菜，所以我就点进去用手动的勾选了一下，勾选完以后点了确认，说了一句千万帮我下单， 他就又开始加载中，一直加载，加载了十几分钟都没有加载成功，最后一个感叹号意思就是加载失败，我又把口令重新输入了一遍，他卡的一个字都看不见了，现在整个屏幕上看不到任何字，现在就是这样的，下面就直接光溜溜的啥都没有， 重新再输入口令，看不到里面的一些字。所以我想表达的就是咱们这些做人工 ai 的 这些公司，你们能不能把这些 app 做好以后发出来让我们消费者使用，而不是做一个半成品，在那里把我们用户作为一个小白鼠来测试我们的心态。 真的千物 app 从这次购物体验来说非常的垃圾，我用过豆包，我用过 deepsea， 我 觉得都比它好 好了不止一点点，直接是秒杀级别的存在。相比于阿里旗下的这个千威 app， 比他好用的非常多，而且他推出的这个点外卖这个功能一点都不实用，我整个操作下来之后， ai 就是 为了节约我的时间成本对不对？帮我点一份外卖，他这么卡下来以后， 他还浪费了我大量的时间，我要直接去闪购里面或者美团里面点，现在三四十份外卖我都点成功了，到现在还不但没加载出来，而且卡的一个字都看不到了。我刚开始以为是我的这个手机可能用了几年了，有点老， 所以我就又换我的新手机去点了一下，还是一模一样的，这说明并不是说我手机或者网络的问题，就是 app 的 问题，所以希望这些公司以后做一个成熟的产品 再发出来让我们消费者去体验，而不是做一个半成品让我们去体验，这样真的非常搞心态。如果不是有这二十五块钱的一个优惠券， 我压根不会去关注他或者去下载他的，所以这二十五块钱的优惠券使用完之后，我会立马卸载他，因为真的太垃圾了。

我们的新建绘画的时候，我们这些如何去选择？我们的 ai 工作，也就是 ai provider， 然后有一些内置的啊，这里的话我们就呃 可以看到啊，这里就放了一个秘密，就是只要需要输入这个安装秘密，运行靠的，然后至于怎么登录这个我这个视频就不详细展开讲，是大概的安装教程， 大家可以自己去去去登录或者什么的，这个我们就不展开讲，大家可以自行去了解一下说怎么去 登录，下载的话比较简单的，然后我这里逐渐逐逐重讲一下这个爱洛，爱洛是我们的国产的一个 国产的一个模型，然后的话他是一个把一个免费，这里比较推荐大家新手上手的时候可以去使用这个平台， 这平台到时候我链接会放在这里，它的配置就很简单，就是说它这里有个 api 调用，然后啊我们登录之后，这里有个 api api t 管理，你只要点进去你就可以变成一个 api t， 然后调用的话也比较简单，就是说我们把这个 url 复制过来，然后把你的 api t 放进去，我们要分设个 oppi 的 一个 api t 放进去，然后把模型库选好， 比如说我们写代码用这个千万 pro 的 plus， 大家可以参考一下我这里的那个单独给他配了一个 g o i， 可以 看到我们选择最下面这个 oppo a i， 然后这里选千万扣的，然后选 ipl， 然后把 这些选进去，然后保存就可以继承进来了。这里就给大家展示一下继承进来的一个千万扣的一个情况，比如说分析一下 它的速度很快的，当然就是说啊，这个免费的有一个坏处就是它不支，不支持并发，就是你不能啊，同时骑很多个啊，这个 ipad 去调用 啊，我们只能目前的话支持，就是说单一并发，所以说用普通绘画来说，普通绘画你可以去使用它的一个绘画去完成一个功能，抓的是一个免费。回头这个链接我会放评论区 啊，然后就是说刚刚也讲了怎么去接中转，对吧？就接那个自定义的 a p i， 就 选择这个 open i 的 协议，然后把你的 u r l 填进去，记得有的要在这个杠 v e 的 啊，然后把 k 填进去，对应的模型名称填好，填好之后测试一下，没问题就可以了 啊。这就是本机的一个 api 提供者，我们说怎么去在我们系统里面去新增一些对接一些啊，五星啊，像我最开始视频讲到的 adobe 的 口袋里面这些比较通用的，这个大家就自行去了解，不管你是听音乐还是 ap 的 方式 啊。最后视频结尾，感谢大家对软件的支持，希望大家多多给我点点赞，点点推荐，后续我会继续为大家介绍软件的功能，谢谢大家。

由于之前用了一段时间免费的通译听物进行语语音的实时转写，用了一段时间觉得非常好用，而且时长也很够用的很舒服。然后呢？现在通译听物这个部门吧，可能是停止运营了，然后签到， 嗯，把这个统一听这个功能，签到千万里面去，两个部门可能结合了。嗯，可能是后台的一个服务器的问题，导致我这两天转写不成功，然后我也就一直去倒腾，我以为是呃电脑的问题，浏览器的问题，网络的问题，或者麦克风的问题，反正种种问题我就在做测试， 测试还是不成功，无奈之下我就去找到这个官方客服，其实他们官方客服都很难找，因为这个产品他就没有实时的人工客服，而且一定是要你给他发信息之后很长时间才能得到他的反馈， 所以在这个事情上我花了整整一天时间就为了去享受他免费带来的福利。但是他现在迁移了，迁问试了一下，还是无法实时转写成功， 又让我卡住了，花了我好几个小时，算了，我放弃，我不用阿里系的这个转弯了，我去找别的平别的公司的其他 ai， 我 找了一下，其实免费的都很少。 嗯，之前也有，是因为他们刚出来的时候是会有，后面当他们的产品稳定了之后都需要收费。那我就 呃按 ai 说的哪些免费的或者哪些时长的，我都去下载测试呢。这个时间其实都不长，使可使用的时间都很短，都是二十分钟左右，我觉得意义都不大， 所以让我明白呢，好东西它一定是收费的，它是有明码标价的，是因为我们自己养成了一个薅羊毛的习惯，然后想要长期薅羊毛 猝死，我花了整整一整天也没想找到我合适的产品，如果说我的 口袋有实力，或者是说我不，我不会为这一点小事去花上整整一天的时间。好吧，好产品都需要付费的，想要好用就给钱。

最近，阿里通用千文团队发布了重磅开源的千文三 tds 语音合成模型家族。这一模型在行业内引发强烈关注，被认为是二零二六年开源语音技术领域的一次真正突破。它不仅开源模型权重和代码，而且在关键指标上实现了质的飞跃。 首先是九十七毫秒超低延迟端到端语音生成速度，打破传统一百毫米门槛，输入内容后几乎瞬间就开始输出声音，这种速度在实时互动、语音助理、现场翻译等场景里接近真实对话体验。其次，三秒极速克隆，只需三秒参考音频就能 克隆目标说话人的声音音色，包括音质特点、说话节奏等。除了克隆现有声音，还能用自然语言描述自己想要的声音，直接生成。 这个功能对内容创作者、虚拟人工智能、角色个性化助理来说非常有吸引力。这次的模型发布在 github、 huggingface 等平台，采用 apache 二点零许可证，可免费商用，不再受闭源商业语音服务的费用和限制束缚， 支持十几种语言以及多种中文方言，具备跨语言、跨文化的语音生成能力，非常适合全球部署。这次开源不仅是一个技术发布，更像是把实时语音交互变成人人可用的技术设施的开端。过去要做到这样高质量、低延迟的人工智能语音合成，往往依赖昂贵的必然因素。 现在有了开源版本，开发者不仅能自己部署，还可以在本地系统、机器人、智能助理、游戏 npc、 互动直播、翻译设备等场景中大规模应用。 这次千万三 tds 的 开源发布，不只是一次语音模型的迭代，而是语音人工智能从研究走向真正实时交互与大规模商业应用的，它有潜力重塑人工智能、语音助手、互动、音频内容创作等一整条生态。

最近有一个新闻啊，就是他阿里签问的核心负责人林俊阳突然辞职。我理解，其实很简单，就是春节期间这帮都砸了大钱， 阿里也好，这个字节也好，都砸了大钱做推广，结果是什么呢？推广完了没啥效果，而且呢，注意哈，如果是整个推广就没起来，责任在市场部是推广起来了，这个宣传力度一下去，活跃度，用户数量就立刻掉下来了。这个呢，责任就在负责做产品的人，因为用户不是没用，用户进来了，你没留住他， 不是我宣传的问题，是你产品的问题，你留不住人，那产品出了那么大的问题，而且现在公众在热议，一定要有替罪羊，谁替罪羊？就这个产品部门的头。网上也有一个论调，就是说他有理想主义，然后大厂可能并没有满足他的理想主义。有这个可能，我认为最多的，这也就是他走的时候，他自己或者别人给他 找的一个借口而已，因为总不好意思是说没完成业绩被背了锅走的，对吧？不好听嘛。但是理想主义为什么不别说走， 为什么非得是促销宣传之后走？如果说你是理想主义，阿里花那么大钱促销不是为了那理想主义添了把柴吗？那时候你应该感谢阿里啊，你走啥 对吧？这会是对阿里的一个重创吗？还是说他也能够通过这样的一个失误去很快的调整过来？我觉得不是阿里的重创，那阿里肯定会反思这件事，因为如果说好的这个大模型都是创业公司走， 那还无可厚非。但是呢，事实是 deepsea 没有做任何宣传，它的用户活跃度就居高不下，然后呢，这个豆包也下大力气宣传了，活跃度呢，也跌回去了，但是呢，只跌了一半，就还是保留住了很大的活跃度，也就是说证明宣传有效，因为所有的宣传进来，用户全留住，可能性为零， 对不对？一定有人是因为宣传进来尝个鲜，但是呢，发现不好使，或者说发现各种习惯，最后就没有使，这是正常的，但是是个比例，如果就跌回原形，这个就不可接受，而阿里 zara 就 几乎跌回原形。所以很多人在开玩笑说，阿里当时还送杯奶茶吗？奶茶白送。所以你会发现，说通讯千万，你说好不好呢？其实 我是使用同一天问的，我觉得还是不错的，但你说他问题在哪？你是没特色吗？你和豆包比有特色吗？没有，豆包甚至还更诙谐一点，还更个性化一点。那你啥都没有，那你首先干不过 dixon， 因为认知度高，你干不过豆包，因为有点差异， 你啥都没有，那你可不就跌回去了？那对于像阿里这样的巨头来说，你未来还是会看好他吗？阿里是可以的， 当然你说长期是不是阿里有他的这个引诱呢？其实是有的，但是总的来说呢，第一，阿里的电商这个盘还是很稳固的，你想想看，春节期间有多少这个快递不歇班的到处去送，那这里面有多少是来自于淘宝的，对吧？那还是一个巨大的量。那当然，另外一个呢，就是阿里云的地位还是蛮稳固的 啊，所以我认为就是为什么这回要换帅，也是，中国的几个头部企业都在做大模型的原因呢，就他们是希望和云的联动，就是说我不要求你大模型挣钱，但是呢，因为大模型好使，所以大家会使我的云，我从云上就赚了钱了。但是呢，这个云这件事阿里基本上还是立住的。 还是我客观的讲，就说这回的促销失败并不代表千万不好，因为我们讲你现在这个时间点不对啊，你现在这时间点是春节期间，用促销来衡量存流率，那不是千万的优势，因为这种存流率很多时候要看差异化，要看个性化，也就是说呢，他这负责人呢，是为什么要背锅呢？你未必是技术差了， 你可能是产品这个表现差。你现在做人工智能技术的很多企业都不在乎前台，都不在乎这个用户界面的，那界面都做的不好的，所以不是他一家做的不好，大家都做的不好，因为大家认为说该拼的，其实应该拼后台技术实力嘛， 但是在这个点上，你前台很重要，因为留得住，留不住不完全是后台，是前台的问题，那这种他就吃个哑巴亏那但是长期看呢，他技术实力还是够的。所以呢，就是基本上阿里的云加大模型的这战略我认为是站得住脚的， 那在中国也会有一席之地，再加上他还有他的那个平头哥嘛，那这两块就足以让他将来能够维持住了啊。只不过呢，我们认为他未来呢，这个在新增的里面他会放缓，因为新增里面他就不容易分到一杯羹，或者说啊，新增会拉动他一定的增长，但是基本上是以人家为主导， 总的来说阿里还是稳的，但是呢不是下一个会高速发展的企业，所以我们也希望跟大家把这些 基础的原理全都分析清楚，甚至呢给大家做很多示范，有哪些机会存在？有哪些人已经开始抓这些机会了呢？还有哪些机会存在？ 所以我们希望动员全中国所有的年轻人一起来考虑，在人工智能时代，不是如何不被淘汰，而是如何过得更好，过出自己想要的生活，因为你能够在这时代成就一番事业的。

新学期一到，孩子写作业就卡壳，家长辅导到崩溃，千问 app 放大招了！三月十七日，千问全面升级学习功能， a i 小 讲堂上线，小学语文、数学教材全覆盖，童话名著也能趣味讲解。拍题不再只给答案，而是像老师一样拆解思路。作业整页拍照秒批改加自动整理错题本 才能打印练习。一位小学生之前吐槽太卷打了一星，听完 ai 讲课后改口还不错，这次不打一星了。科技减负或许真能治开学综合症，你家娃用上了吗？

阿里千问的核心负责人林俊阳，不然辞职。我理解，其实很简单，没完成业绩被背了锅走的，春节期间这帮都砸了大钱。阿里也好，这个字节也好，都砸了大钱做推广，结果是什么呢？推广完了没啥效果，如果是整个推广就没起来责任在市场部 是推广起来了，用户不是没用，用户进来了，你没留住他，那不是我宣传的问题，是你产品的问题，你留不住人， 产品出了那么大的问题，而且现在公众在热议，一定要有替罪羊，谁替罪羊就是这个产品部门的头。抖音没有做任何宣传，活跃度就居高不下，这个豆包下大力气宣传了，活跃度呢？只跌了一半，而阿里在阿 里就几乎跌回原形。所以很多人在开玩笑说，阿里当时还是送杯奶茶吗？奶茶白送了。哈哈哈，别人就是为了喝奶茶来的，喝完就走了。同一天问你说好不好呢？其实我是使用同一天问的，我觉得还是不错的，但你说他问题在哪？ 那你没特色吗？你和豆包比有特色吗？没有，豆包甚至还更诙谐一点，还更好玩一点，还更个性化一点。那你啥都没有，那你首先干不过 dicksy， 因为认知度高，你干不过豆包，因为有点差异， 你啥都没有，那可不就跌回去了？也就是说呢，他这负责人呢，是为什么要背锅呢？你未必是技术差了，你可能是产品差了，表现差了，但是你现在做人工智能技术的很多企业都不在乎这个用户界面的，那界面都做的不好的啊，所以不是他一家做的不好，大家都做的不好，因为大家认为说该拼的，其实应该拼后台技术实力嘛， 但是在这个点上，你前台很重要，因为留得住，留不住不完全是后台，是前台的问题，我认为就是为什么这个这回要换帅，也是中国的几个头部企业都在做大模型的原因呢，就他们是希望和云的联动，就是说我不要求你大模型挣钱， 但是呢，因为大模型好使，所以大家会使我的云，我从云上就赚了钱了，我还可以反过来支持你大模型继续生化，但是长期看呢，他技术实力还是够的。所以呢，就是基本上阿里的云加大模型的这个战略我认为是站得住脚的，那在中国也会有一席之地，再加上他还有他的那个平头哥嘛， 就您觉得会不会其实年轻人选择大厂，他会带来些弊端，个人选择创业，反而现在有更多的机会，更大的一个选择空间呢？这也许是很多年轻人有这样的想法，但是坦白讲，我认为这是幻觉到林俊扬那么优秀的人，他去去哪都能活得好， 他确实不介意走，走完了以后立刻有人要他，但是要他不因为他能够做成多大的事业，而因为就是他能把人工智能这摊给撑起来，所以这中国要做大模型，包括要做人工智能深度研发的企业多了去了， 而且给的薪水都非常高，但是这件事不可模仿不可复制啊，你没有林俊阳那水平，你怎么可能去像林俊阳一样出来做事啊？或者说大多数中国人是求职都进不去阿里，那你怎么能跟人比啊？那两码事啊，林俊阳是隔壁家的孩子对吧？这个是不可比的，但是呢， 中国人确实有机会，机会在哪？就是人家是开发人工智能，不是我们考虑的事，我们考虑用人工智能，用人工智能这件事越来越成熟，就我们讲这个养小龙虾嘛， openclaw 啊，包括这个 a 镇 越来越流行，这过去这几年人工智能确实非常热，看一看，人工智能领域的成功者呢，绝大多数其实都是名校背景，都是资历非常深的，都是隔壁家的孩子。 那这样你难免会产生一个想法，就是这些人开发人工智能是为了替代我的，我的未来很惨淡，但是呢，我跟大家说的是呢，他们这些人干的所有的事呢，都总结成一句话，叫做人工智能技术设施，技术设施已经逐渐就位了，就会给我们每个人机会，比的其实是视野，是眼光。 当这潮流来的时候，你知道潮流已经来了，而且你看到别人在潮流下，别的领域是怎么引入这潮流的，你就能够迅速的把握这个机会， 在自己这领域引入这潮流，成为本领域的领军人物。这就是你看我分析的很多东西，很多是业内共识，并不是一家之言啊。当然呢，我们会做一些外展性的这个推理推论，但是这个基本上都是有这个比较扎实的依据的，所以它变成现实的可能性非常大。 风口的机会一定要抓，但是呢，最好呢是结合自己的优势，结合自己特色，抓自己行业的机会，同时呢，要有足够的广阔的视野，去看看别的行业，别的领域是怎么做的，看看历史上别人怎么做的，看懂了规律，用自己优势去抓住自己机会才能赢这个时代呢，千万不要错过。

阿里通一千万搞个送奶茶活动就崩了？这谁信啊？阿里双十一每秒六十万笔交易的红风都能扛住，发个区区两百万单的奶茶，服务器怎么会崩呢？ 大家别急着喷阿里技术不行或者服务器太弱啊，这可不是一次简单的当机，这是中国互联网史上第一次 ai 引擎智能体对物理世界的饱和打击。今天啊，带你拆解这场价值二十亿的架构实战课。 先看一下数据啊，四个小时两百万单，你算笔账啊，平均 tps， 也就是我们说的每秒售数才多少？才一百四左右，就算并发疯值啊，应该也不可能超过双十一的疯值。阿里的基建啊，按说应该不可能在这种压力下破防的。 那千问界面啊，满屏的红色感叹号啊，只说明了一件事，敌人变了。哪里变了？传统电商，你点一下购买，就是一个 http 请求，但在 ai agent 的 模式下呢？你说帮我点杯奶茶， ai 要识别你的意图，你说霸王茶几，他要帮你补充些参数， 领不了劵，他要安抚你，失败了，他要自动重试。关键点来了啊，一个最终的订单啊，可能对应了后台十次以上的大模型。推你这叫流量的通货膨胀。 传统电商啊，是 i o 密集型像斑羽毛， ai 应用啊，是计算密集型像斑大山系统面对的不是两百万次的斜入，而是几千万次的 gpu 推理运算。当推理的红风啊，撞上交易的关口，传统的现成值啊，瞬间就被耗尽了。除了算力，还有个更硬核的瓶颈。 ai 在 数字世界啊，每秒生成一万个订单没有什么问题，但物理世界呢？店员做一杯奶茶要两分钟，方圆三公里的骑手啊，是有限的。这就产生一个巨大的速度差。当 ai 的 红牛啊，倾泻而下，下游履约系统啊，直接被毒死。技术上这叫什么？这叫 back pressure。 被压 所以千万满屏的红色感叹号啊，大概率是系统为了保护线下商家和骑手啊，不被撑死，主动触发的业务降级或垄断。但这还不是最复杂的，这次通易千问啊，不再是聊天机器人，他是一个 super router， 也就超级路由 听懂人话，调高德找店，调淘宝，查库存，调饿了么算运力，调支付宝扣钱。这是一次跨 app、 跨 bu、 跨技术站的大阅兵，任何一个接口啊，稍微抖动，整个 a 警的执行流就断了。 这里面啊，还有一个福兵剪切板，监听数百万用户啊，在微信复制口令切回 app 同时能启动，同时解析口令。这种非预期的流量积变，直接击穿了网关的第一道防线。这次事件啊，算得上是一份昂贵的诊断报告。 如果说啊，二零二五年春节的 dipshit 代表了脑力的深度思考，那二零二六年通一千万，这次啊，就代表了首例的疯狂行动。 未来的高并发公司也变了，它等于 gpu 算力并发加物理履约并发。虽然这次崩的很狼狈啊，但这二十亿的学费啊，交的非常值，因为它验证了 ai 真的 能干活。 这杯奶茶确实撞开了 agent 时代的大门。看热闹的人啊，在抢奶茶看门道的人在学架构。我是朱老师，关注我，带你看不一样的技术世界。