阿里千问Qwen3.7开源吗
五月十九日阿里云官宣峰会将于五月二十日举行，通一千万官网晒出预热海报，透露重量级新朋友即将亮相。同日，千万三点七杠 max 杠 preview 与千万三点七杠 thinking 杠 preview 正式开园， 上下文窗口扩展至二十五万六千，代码能力超越 gpt 四点五。
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02:00查看AI文稿AI文稿三个月啊，三代起见，千万从三点五到三点六，再到这两天阿里云峰会上刚发布的三点七 max， 这个迭代节奏啊，其他厂商是很少见的。二月份千万三点五刚出来的时候呢，百万 to cap 八毛钱，当时给我最大的感受呢，就是便宜还能打。后来三点六出来了，我接到了 hermes 框架里，跑了两周多做 ag 的 任务，明显感觉呢，模型在工具调用和上下文推理上呢，是更稳了。 现在三点七 max 来了多个第三方评测里，国产第一推理和 ag 的 能力上部分指标甚至超过了 cloud ops 四点六，但跑分呢，它只是一个维度，我更在意的是它实际干活的时候，差异到底体现在哪里。 我自己做了两个测试啊，第一个，我扔了一段很长的 promontory 给千万三点七和 cloud ops 四点六，让它们各自从零搓一个完整的二 d 的 物理引擎，碰撞重力，多个预设场景全塞进了一个 h t m 文件，不允许任何的外部依赖。 你们看啊，千万三点七的成本率呢，是很高的，但跟 opus 四点六呢，还是差这么一点。不过你要知道啊， opus 是 目前公认编程能力最强的模型之一， 千万三点七能打到这个程度呢，可以说是稳稳的站在第一梯队了。关注我的人都知道，我最近做了个工具，可以在可拉到桌面端里把底层的模型换成第三方呢。我第一时间呢，把千万三点七接进去，跑了一圈，发现它在工具调用上呢，有一个很明显的特点，同样的任务啊，千万三点七在执行的时候会主动调用 ask user question 的 工具， 多次确认问题参数，格式规范，选项覆盖呢，也很全面。看起来呢，是多了几轮交互，但反过来呢，总轮次是更少了，这样呢，就大大减少了后面的反攻。 官方这次定位呢，也很明确，叫全能的智能体的基座什么意思啊，不只是聊天聪明，是真的能长时间的独立干活。他们自己呢，也做了两个极端测试，同一个代码优化任务呢，给了多个顶级的模型去跑，有的跑到了三倍就停了，有的跑到了七倍。前面三点七呢，跑到了十倍，连续自主编程了三十五个小时， 开上 ai 去模拟经营一家创业公司，跑完一整年，招人，签合同，识别恶意客户，控制成本千万。三点七的营收呢，是上一代三点五的将近六倍。官方管这个叫做长城持续推力，也就是长时间干活，不掉链子， 还能越干越聪明。千万三点五出的时候呢，我就说过，性价比这条路呢，算是走通了，现在三点七出来，我觉得可以再加一句，阿里在 a 阵的这条路呢，也开始找到感觉了。至于能走多远呢，我还会继续更新。你们有在用千万的评论区聊聊你们的题感？
298赛脖古
00:45查看AI文稿AI文稿今天，阿里发布全新一代千万旗舰模型千万三点七 max。 在 权威三方榜单中，千万三点七 max 表现与当前最强模型分数接近，位列国产模型第一。阿里云面向 agentech 时代全面升级。在模型层，千万三点七面向当下智能体，全新设计 核心能力持续突破，可胜任复杂编程、多智能体协助生产及办公自动化等任务。实战中，千万三点七 max 在 全新的硬件平台上，仅凭任务说明从零起步，自主工作三十五小时，实现了一个推理关键内核的自我进化，性能比官方版本提升十倍。 近三个月内，千万旗舰大模型已稳定迭代三个版本，不断抬高国产模型的性能上限。
2412阿里云
05:41查看AI文稿AI文稿阿里的千问三点七 max 这次彻底掀桌子了，直接把压力狠狠拍在了 cloud 和 gpt 的 脸上。别再比谁更会写诗了， 当一个 ai 能自己写代码，自己看报错，连续不断地跑任务，而且成本被压到了一个极度离谱的区间时，这就不再是技术秀，而是商业屠杀。 now performance wise the coin 3.7 max is performing strongly across multiple benchmarks like terminal bench 2.0 swayed bench which scores a 60 6 as well as many other agent and coding benchmarks you can see that there's massive gains and it is basically on par with models like opus 4.6 max kimi k 2.6 in certain cases even surpassing it and i personally believe that this is the best chinese model that is out there right now it also demonstrates exceptional strength on difficult reasoning evaluations alongside strong multi lingual capabilities， but what's wild is that alibaba is now genuinely entering conversations alongside proprietary giants like entropic， google and open ai because this is the closest quinn has been in the frontier race the quin 3.7 max now scores a 56.6 on the artificial intelligence index that is a 4.8 point boost in terms of overlapping the quin 3.6 max preview this is with major gains in scientific reasoning coding and agency capabilities if you want。 一 旦这条廉价高病发的路线跑通， 大模型之争将直接从谁达的更聪明变成谁能更便宜、更久更稳定的把活干完。大家好，我是进化中的阿晨，这期咱们不念枯燥的参数表， 直接把千问三点七 max 这次录出来的硬盘给你拆个干干净净。先把总判断放前面。千问三点七 max 根本就不是用来陪你聊天的，他盯上的是智能体这块大蛋糕。说人话就是，以后你不是向他问问题， 而是把一个复杂的项目直接扔给他。他就像一个不需要睡觉的赛博包工头，自己调用工具写代码调试改错，一条龙服务普通人。别被什么多智能体协助吓到，落到你我身上就是以后你想做个小工具，搭个内部系统，写套自动化流程， 再也不用求爷爷告奶奶找人排期了。先让 ai 把股价和出版跑出来，成本几乎忽略不计。你以我在夸张，真正让我倒吸一口凉气的 是他的耐力和身价。 plod opus 4.7 as well as gbt 5.5 on a real long horizon agile coding task where models had to iteratively improve a self training tetris spot across pen autonomous loops where quinn actually achieved the biggest improvement with a fifty six percent gain at the lowest cost， which was a dollar and thirty cents now this is massively outperforming opus 4.7 which had gotten a 28 percent gain， but it costed about twelve dollars and fifteen cents and gps 5.5 had incurred a seven percent gain， but was a lot cheaper at around two dollars and eighty five cents。 在 一个长周期的智能体编程任务里，让模型连续十轮去改进一个机器人。 天问三点七 max 拿到了百分之五十六的提升。花了多少钱？大概一点三零美元。对面摆着的是国外的神级模型 cloud opus。 四点七提升只有百分之二十八，却要烧掉你十二美元多 gbt， 五点五更是只有百分之七的提升。这叫什么？这叫性价比屠杀 未来。你想把 ai 接入公司的工作流，沉闷就是生死线。一个任务跑一百轮，一千轮模型再聪明，如果每跑一轮都在烧钱，普通团队早就破产了。而阿里打出的明牌就是，我能跑，我便宜，我还能连轴转。 官方实测，它可以支撑长达三十五个小时的自主执行，连续调用一千两百次工具不会干两步就失忆，也不会跑一半就开始胡说八道。当你睡觉的时候，这个几毛钱成本的数字员工还在疯狂帮你修 bug， 这就完了吗？ 前端程序员可能要捏把汗了。不仅能超网页原型，他甚至能用代码给你手捏出一个带底部菜单、计算器、画图板，全能用的马克 o s 熟面系统。 他能把一堆散落的组建按照交互完美拼合在一起。更恐怖的是，他连物理逻辑都能啃下来。 to create a realistic aquarium， and this is something that tests how well the model is obviously in 3ds， but how it's able to manage the physics of all of the individual fishes， and you can see this is one of the better generations， i have seen the fins properly move for each of the different fishes， you can see the ui control with the panel yeah， the rendering system and real time optimization what's really cool？ is if i am to enable the feeding mode， i can actually click on the different or the top of the water and you can see that there is food actually being dropped into the aquarium， and this is where the fishes all rise up to eat up the food that's a small little feature， but the fact that is able to actually pull that out and specifically able to evaluate how well， this long perform front end engineering task is able to incorporate things like spatial reasoning you have different visual elements and the quality is definitely nice to see and the fact that it's able to literally generate all this in a single prompt is nice to see。 你 看这个三 d 水族箱，它生成的不只是一个空壳子，当你点击水面头时，鱼群会自动上浮去抢。 他自己写出了鱼群的物理引擎和觅食逻辑，甚至顺手做出了时间速度和昼夜切换的控制面板。他在尝试理解真实世界的空间关系和交互反馈。当然，阿晨从不无脑吹，这玩意现在也有硬伤。 第一，他是沉瞎子，目前没有多模态能力，处理不了图片和视频。第二，审美有时候会翻车，做出来的网页可能土掉渣。第三，他极其依赖你的提示词，你给一句模糊的废话，他就糊弄你。你给细致的规则和交互逻辑，他就是顶级的工程助手。别拿他当神笔，马良 把它当成一个听话、便宜、能反复返工的苦力。总结一下，千问三点七， max 的 出现意味着帮我搭个 demo， 写个自动化脚本，这种活正在被彻底重新定价。下一阶段的模型战争，拼的不再是智商， 而是耐力、价格和执行稳定性。会聊天的 ai 当然有用，但真正能重构商业护城河的是这种便宜耐跑、能一轮能把任务死磕到底的 ai 工人。我是进化中的阿晨，抛弃劳动力思维去驾驭这群赛博牛马，咱们下期见！
166进化中的阿陈
05:01查看AI文稿AI文稿上星期， ai 圈发生了两件大事，一件在美国加州，一件在杭州，时间上几乎是同步的。五月十九号到二十号，谷歌在加州搞了年度开发者大会 google i o 二零二六 同一天，阿里在杭州开了阿里云峰会，发布了最新旗舰模型 q n 三点七 max。 这俩事凑到一起不是巧合，它代表了中美 ai 竞赛最新一轮的交锋。 先说谷歌这边， jennie k erro。 今年 i o 大 会的主题很明确， agenic erro 智能体时代，谷歌发布了最新的模型 jim nay 三 flash 定位很有意思，它不是在说我的参数最大，而是强调前沿能力，加低延迟执行，就是说这个模型专门为智能体场景优化的，能思考，还能快速干活。 据谷歌官方数据，五 flash 全面超越了上一代的 gemini 三 e pro， 速度是同级别模型的四倍，成本还低了百分之四十，在代码评测和经济类任务里表现都很突出。 而且谷歌还推出了 gemini omni 视频生成模型 spark 个人 agent anti gravity 二点零开发平台，整个生态全在往 agent 的 方向推。 但谷歌忙活了一整天，风头没完全占尽，因为中国这边也没闲着。五月二十号，阿里发布了 q n 三点七 max。 据官方公布的数据，在第三方机构 arena 全球大模型盲测总榜上， q n 三点七 max 超过了 kimi、 deepseek、 g o m 等一系列国产模型，冲到国产第一， 跟 gpt cloud jimmy 的 最强模型已经很接近了。远程智能体方面，据官方数据， qn 三点 t max 在 多个国际评测里领先，甚至在某些指标上超过了海外顶级模型 推理能力，在 gpq a diamond、 h o e 这些核心测试里同样表现突出，指令遵循能力， i f bench 得分七十九点一，创下国产新高。 还有一个数据挺震撼，阿里说 q n 三七 max 可以 全自主运行三十五个小时，完成复杂的内核加速任务。 什么叫全自主？就是给一个复杂任务，它能连续跑一天一夜，自己规划、自己执行、自己调试。这已经不是聊天机器人了，这是真正的数字员工 时间线，也很有意思。阿里达模型从 q n 三点五到三点六，再到三七，三个月完成三次迭代。谷歌从 game 二点五到三点一 pro 再到三谷 flash， 节奏明显在加快，两边都在提速，谁也不让谁喘口气。 那这个局面下，到底谁更有优势？客观地说，现阶段美国在基础研究和生态成熟度上仍然领先谷歌，有完整的安卓生态搜索、流量硬件布局。 g m n 三点五 flash 的 四倍速度，百分之四十低成本是个很强的信号，它们在效率上开始发力了。 但中国这边的追赶速度远超预期， q n 三点七 max 在 多个核心评测上已经不输甚至超过美国顶级模型。 而且中国有独特的优势，应用场景丰富，迭代速度快，成本控制能力强。据阿里官方口径， qwind 三点七系列的推理成本只有 gpt 四 o 的 几十分之一。这个差距一旦被感知到，市场选择就会发生偏移。 但最值得关注的不是谁今天领先，而是整个行业的竞争逻辑已经变了。两边的发布会核心词出奇一致， agent， 谷歌在讲， agent， 阿里也在讲 agent jammie 三点五为 agent 的 优化， q n 三点七， max 也在 agent 的 能力上重点突破。这说明所有人都意识到同一个方向，大模型不是终点，能做事的智能体才是终点。 你有一个聪明的模型，但他只能回答问题，价值有限。如果他能自己调代码、查资料、操作软件、完成复杂任务，那才是真正的生产革命。而且双方策略不一样， 谷歌走的是生态路线，搜索、安卓、 gmail 全平台切入 ai， 阿里走的是开源加企业路线， 极致性价比先把市场吃下了。两条路线，哪条能赢？现在没人能下定论。但有一点很清楚， 二零二六年的 ai 战场已经进入真刀真枪的阶段，不再是发论文比参数的嘴炮，而是产品、生态、用户、市场份额的全方位争夺。对咱们普通人来说，这是好事。良性竞争意味着更好的产品、更低的价格，更快的迭代。 不管用谷歌，还是用阿里的模型，咱们都是受益者。二零二六年， ai 的 牌局已经摆好，两边都下了重注，接下来就看谁先翻牌了。
1改命奇悟
02:13查看AI文稿AI文稿千万又出手了！赶在五月二十日阿里云峰会开幕的前夜，昆三点七系列的首批预览版直接空降 l m r 瑞纳大模型盲测平台。这次的测评分数依旧漂亮，但到了真实高容错率的业务环境里，还能不能这么稳？此刻还得打个大大的问号。这次昆三点七的测试策略透着一股不加掩饰的野心。 这次的预览版直接切断了网页搜索和代码解释器，强制锁定了深度思维模式。阿里的意图十分直白，就是要向全世界展示他最底层的逻辑和推理能力。 但话说回来，这种刻意剥离了实际应用场景的极端测试，确实更容易在特定榜单上拿到高分。把外挂一拔，在真空环境里证明自己足够聪明是一回事， 我们来看一下他的成绩，嗯，也远没到毫无对手的地步。文本综合 quin 三点七 max preview 冲到了全球第十三名，这也是目前排名前十五里唯一的一个国产模型 细分领域。数学排第七，软件与 it 排第九，代码生成排第十，视觉评测款三点七 plus preview 拿到了全球第十六的位置。结合阿里大模型实验室整体在文本第六、视觉第五的排位，事实很清楚，阿里的研发底座已经彻底稳住了，不再是过去那种忽高忽低的状态。 此前困核心灵魂人物林俊扬离职，圈内一度普遍唱衰，认为通一千问的研发节奏必将遭到重创。但从三点五、三点六再到如今的三点七，阿里用连续的高频更新给出了极其冷酷的回应。 技术迭代已经不再依赖某一位天才的个人发挥，他们通过持续的增量训练，硬生生趟出了一套高度标准化的工业流程，先发预览版打榜制造声量，紧接着在峰会上推正式版。这套打法不仅成熟，甚至已经成了阿里精准拿捏市场预期的良谋。选在这个时间点放榜，为明天阿里云峰会造势的意味再明显不过。 带着榜单上的光环去开一场发布会，说话自然更有底气。但对于真正要用它干活的开发者来说，分数高低从来不是最重要的。这种测试版的数据再华丽，也不足以让人彻底信服。 大家真正在等的是明天正式版，把搜索代码等全套工具重新接入后，去处理那些真正棘手繁杂的日常任务时的表现。国产模型的高频迭代确实在极速缩短技术差距，但这绝不意味着跑赢了榜单就能掌握绝对的主动权。
35InfoQ
02:03查看AI文稿AI文稿今天要认识的品牌是阿里巴巴，自二零一七年成立达摩院起，便将人工智能作为核心战略方向。经过近十年的持续投入，阿里已构建起覆盖芯片、框架、模型、平台与应用的全站 ai 技术体系。 二零二六年第一季度，阿里 ai 相关产品收入在阿里云外部收入中占比首次突破百分之三十，季度收入达八十九点七亿元，年化收入突破三百五十八亿元，正式进入规模化商业回报周期。 二零二六年五月二十日，阿里发布最新旗舰模型 quin 三点七 max 与千万云平台， 全面迈向智能体时代，成为全球 ai 产业的重要引领者。阿里 ai 的 快速发展，根植于其深厚的企业文化基因、客户第一的核心价值观， 推动阿里将 ai 技术深度融入电商、云计算、本地生活等业务场景，打造出 ai 购物助手、智能体办公等贴近用户需求的产品。技术向善的理念使阿里建立了以安全、可靠、 隐私保护、会政职等六大原则为核心的 ai 治理体系，确保技术始终服务于人类福祉。普惠开放的文化 促使阿里开源了从零点八币到二十七币的全系列模型，让全球开发者共享技术成果，共同推动 ai 产业发展。阿里的实践证明， 优秀的企业文化是技术创新的核心动力，能够为企业在激烈的科技竞争中指明方向、凝聚力量。在人工智能时代， 越来越多的企业需要专业的文化管理人才，将价值观融入技术研发与产品创新全过程。 企业文化管理师职业能力水平考试系统培养、文化体系构建与落地执行的专业能力。二零二六年十月全国统考报名正在有序进行，欢迎广大从业者报考。
13企业文化研究所
02:05查看AI文稿AI文稿你问我阿里巴巴最近大动作开源的痛意千问三点五还自大了翘长的文本图上还有长影片的剁无态能力，是不是单纯在坐船上送福利给全球的开发者了？ 我告诉你，如果你这样想的话，你的商业嗅觉就太迟钝了。在我们畅淘圈看来，这根本不是什么技术的分享。这些场正对 open ai 还有 and topic 这些释放巨头 ai 定价权的破坏性特袭。 看看现在的 ai 市场释放巨头搞的是什么呢？是闭源垄断，是高昂的 api 授权费，但阿里这招开源免费直接给作者给切了。 这就像当年开源原子大战一样，阿里要的不是你付他几毛钱的模型使用费，他要的是生态系霸权。 当全球的信创公司还有独立开发者，为了降低成本，都习惯用 q n 三点五的底层架构，并把任用跑在阿里商的云端基础线线上面，这才是真正的长期市场控制力。 这不仅会瞬间拉低全球企业导入 ai 的 门槛，引发一场血流成河的价格战，更是一场中美在 ai 原体生态系与全球标准制定上的币源政治诱惑战。 所以我的结论是，别再盲目迷信西方币源模型那套高大上的定价神话了。当中国企业用开源这把利刃刺穿了 ai 的 价格壁垒， 整个 ai 服务市场的固执逻辑笔似重写，聪明的钱早就开启转账，去寻找那些能利用开源模型的红利快速落地变现的应用层还价。 记住，在未来的 ai 战场上，最高级的阵阵不是谁的模型卖得贵，而是谁能用最低成本绑架最多的开发者，谁才是阵阵制定游戏规则的重级大 boss？ 记得点赞关注哦！
1亚太壹刻
02:08查看AI文稿AI文稿有人用它把一段自然语言描述变成了一个可完整运行的网页，全场没写一行代码，从需求到上线，用了不到八分钟。这不是演示稿，是真实发生在千问三点六 plus 发布后，开发者社区里流传最广的一个测试案例。 四月二日，阿里云正式发布了新一代大语言模型千问三点六 plus， 官方给他的定位只有一句话，当前国产编程能力最强的模型。 这句话有没有数据撑腰？有，而且撑得很硬。在全球最权威的代码能力评测，随为奔驰榜单上千万，三点六 plus 的 成绩直接逼进 colog， 也就是目前被全球开发者公认编程能力最强的那个模型。更关键的是，它在评测中碾压了参数体量是自己二到三倍的 g m 五和 k m k 二点五， 用更小的模型打出更高的分，这在 ai 圈里是比第一更能服人的证明这次升级有两个核心能力让我觉得真的不一样。 第一个是原生多模态编程，以前你让 ai 写代码，你得用文字把界面描述清楚，越复杂越容易出错。现在你直接截一张 app 设计图扔给他，告诉他帮我把这个页面实现出来，他能看懂图，然后写出对应的代码， 视觉到代码一步到位。第二个是氛围编程能力，英文叫 web coding， 简单说就是你不需要懂任何的编程语言，只用自然语言描述你想要什么。 我想做一个能记录每天喝水量的小工具，有图标能提醒我，它会自己规划结构分布，实现调试修改，把整个项目完整跑起来。 这意味着什么？意味着做软件这件事第一次真正对每一个普通人敞开了门。一直以来，技术是少数人的特权，程序员用代码建造了数字世界，而其他人只能住在里面。 但现在，一个完全不懂编程的人，可以用一句话描述出自己的想法，然后看着 ai 把它变成真实存在的产品。 这不只是一个模型的发布，这是技术评权真正开始发生的那一刻，你脑子里的那个如果有这个工具就好了的想法，现在终于有机会变成现实了。
2211硅基青年
03:39查看AI文稿AI文稿阿里云峰会再放大招，一口气亮出了两大核心王牌，分别是全新的真五 m 八九零 ai 芯片，以及重磅升级的千问旗舰模型 q n 三点七 max， ai 基础设施的布局直接拉满。首先我们来看硬件芯片端， 随着真五 m 八九零 ai 芯片正式亮相，阿里云现在真正实现了完整闭环，拥有了从自研 ai 芯片到云端算力服务的全链路垂直整合能力。这也就意味着，接下来阿里可以直接给企业客户提供一套从底层硬件到上层云服务的一体化 ai 解决方案。 除此之外，还有一个关键信号，平头哥后续有独立 ipo 的 规划。这一步其实非常关键，不只是品牌和资本的升级，更能彻底放开平头哥的商业化潜力，让他的芯片服务不再局限于阿里内部生态， 未来可以服务全行业、全市场的企业客户，也给阿里的未来带来了更大的想象空间。再说说软件模型层面，这次上线的千问旗舰 q 三点七 max， 可以 说是精准踩中了当下企业 ai 落地的所有痛点。 它核心主打三大能力，超长距离的自主任务执行、多框架全面兼容，还有企业级工作流自动化。 这几个核心场景刚好就是目前各行各业企业落地 ai 最刚需、最主流的方向，也完美匹配了阿里云深耕正企中小企的客户结构，实用性和落地性都非常强，不是空有参数的纸面升级。最后再提一个长期战略重点， 大家应该还记得阿里去年官宣的三年三千八百亿重磅投资计划，现在回看，这笔巨额投入并不是口头口号，正在一步步扎实落地。 从新一代 ai 芯片迭代、千万大模型持续升级，再到全新服务器系统的陆续发布，所有动作都指向一件事， 阿里云已经把 ai 基础设施定为了未来中长期增长的核心引擎，全力压住国产 ai 底层算力与模型的自主发展。聊完技术和战略，我们再看资本市场怎么给阿里打分。最近三个月，阿里港股和美股整体是震荡回调的状态，大概跌了百分之十左右。 主要原因很简单，市场在消化巨额 ai 投入带来的短期利润压力，去年全年净利润下滑近百分之二十，自由现金流也转负了。 说白了，阿里现在是牺牲短期利润硬砸 ai 未来。但有意思的是，一到关键节点，资金立刻用脚投票。上周财报刚批露 ai 收入 a 二二已经八十亿，年底要冲三百亿，美股当天直接大涨百分之八。 这次峰会发布真五 m 八九零和 qwn 三点七 max 之后，港股盘中也是快速拉升，成交量放大。明显能看出来，市场对阿里芯片加云加模型全站 ai 路线其实是非常买账的， 目前机构态度也很一致，九成以上都是强力推荐买入。大家的共识是，短期看阿里还是投入期波动期，但中长期三到五年，它已经从电商公司彻底变成一家 ai 基础设施公司， 真武芯片加千问旗舰加平头哥独立 ipo 预期就是它未来估值重估的三架马车。 一句话总结，短期股价有震痛，长期估值看 ai， 现在的阿里不是在烧钱，而是在买一张国产 ai 时代的头等舱机票，以像素之威洞察科技财富风向。 觉得干货实在，点个关注，带你看透各行各业背后的财富底层逻辑，咱们下期再见！
40像素财经
01:38查看AI文稿AI文稿家人们，阿里今天发布了 quan 三点七 max， 我 看完测试数据直接震惊了！ 先说国家层面的意义，国产大模型这次真的追上来了！ quan 三点七 max 在 三方机构 arena 全球大模型盲测总榜中超过 kimi k 二点六， deep six v 四 pro g l m 五点一与 g p t cloud gemini 最强模型接近，位列国产模型第一。 这不是国产替代的自我安慰，这是真实的技术突破。中国 a r 不 再跟随，开始并跑，甚至领跑，从能用到好用，国产大模型用了不到三年。 再看技术层面的突破，智能体 agent 时代真的来了！ quan 三点七 max 面向智能体，全新设计，可全自主完成三十五小时的超长程复杂任务。 在一个全新的芯片平台上，它通过自主编程和超一千次工具调用，实现了一个关键内核的自我进化，推理速度较原版提升十倍。这意味着什么？ ai 不 再只是回答问题，而是能完成项目。 对开发者和普通人来说，这意味着什么？你可以用 cine 三点七 max 构建能自主完成复杂任务的 ai 应用。 ai 助手即将从聊天机器人进化成数字员工， 它能帮你写代码、做研究、管理项目，甚至自主调用工具，完成端到端交付。 ai 编程能力跨过临界点，单一智能体瓶颈被多智能体架构打破，这才是真正的生产力革命，国产大模型的并跑时代开始了！
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00:55查看AI文稿AI文稿别划走，这几条 ai 资讯可能就是你下一个副业！第一条，国产大模型终于在全球顶级竞技场站稳脚跟！阿里突然甩出 qm 三点七预览版，完本领域全球第十三，世界领域全球第十六，双料国产第一， pina 榜单前十五里唯一的中国模型！阿里这次真的藏不住了，赶紧开源，让我们用第三条 ai 智能体 a 正值阵势，进入使用阶段，能自主完成多步骤编制任务，程序员效率将大幅提升。谷歌 jammy 三点五 plus 来了！ 专攻智能体和编程，能独立完成复杂长周期任务。 pro 版下月发布，这是要抢程序员饭碗啊！第三条，医疗 ai 重大突破！医疗 ai 从黑箱诊断升级为透明推理，上交和瑞金医院发布 cxmind 的 胸片诊断不再只给答案，而是给出完整推理链，七十万张影像验证，五项维度全部第一！ ai 真正能进临床核心工作流了，医生终于敢用了！关注我，明天继续笑看 ai 圈每日科技简报，让你笑这涨知识！
01:42查看AI文稿AI文稿在这个时代，阿里云全站就绪。阿里云今天是中国唯一的完整打通五层全站的云厂商和 ai 厂商， 我们也希望致力于为 agtech 时代的工作赋能而持续升级优化。这五 ai 芯片将在 a 零提供千万的模型服务。我想这个结果正是通云哥在模型云芯片层面深度协同的一个体现。 我认为我们站在了一个非常重要的历史节点，第一个是构建编排，支持 a 阵的开发和应用。第二个是让 a 阵能够像人一样去使用丰富的云的产品。阿里云就是最 a 阵化的一朵云，让我们的 token 能够产生智能，然后这些智能能够驱动 action。 那今天呢？我们应该重磅地发布千万模型，三点七，全面地升级地进行原生的 agenigmatic 能力，包括工具掉落共，包括我们的 coding， 包括我们的 long horizon， 包括我们的 harnessed 等等。 我们的目标是打造一个 agent 时代的推理服务。百炼的定位在今天已经不止只是一个模型 api 的 服务平台，它是 agent 的 推理服务平台，把这些底层的能力封装成企业可以直接使用的关键的能力。 成千上百成亿的 agent， 能用好 ai， 用好模型、用好云呢？答案就是全新的千万云官网。它是一个为 agent 而生的全新服务方式， 代表着我们面向未来的服务主张，正是能够为自主执行、自主决策的 agent 提供服务。
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03:30查看AI文稿AI文稿你有没有想过，一个云计算公司的产品官网可能不是给人看的。五月二十号，阿里云发布了一个新产品千问云。打开它的官网，没有产品列表，也没有导航菜单，整个页面只有一行命令，翻译成人话就是请安装千问云的 skills 包。为什么这么设计？答案只有一个，那就是这朵云的主要用户 压根就不是人，而是 agent。 那 为什么非要专门为 agent 做这么一套东西？这是因为 agent 的 工作特点 是无规律、弹性、短生命周期，并且顺时起量即走的，它要的是一个能直接调用的底层能力，而不是等着人去点的界面。 所以阿里云把模型选型、调用、用量查询这些事，全部打包成了 agent 可以 直接用的 skills 和 c l i。 而千问云就是这套东西的入口，它背后接入了一百五十多款主流模型，你可以在网站上直接横向对比不同模型的参数、价格、上下文长度、 支持图片还是视频，然后用自己的真实 prompt 当场试效果，选好了调用即可。 cloud code、 cursor coder、 github、 copilot 这些主流 agent 工具可以自己去判断什么时候调哪个模型。用户不需要写任何集成代码，并且连用量管理都是自动的。 agent 还可以实时拉取 token 消耗数据， 自动分析趋势，识别异常，甚至给出成本优化建议，连这个月 token 花超了这件事也不需要人去盯。峰会当天，除了千问云，阿里还完成了新 云模型推理全站升级。其中基于自研芯片真五 m 八九零的超节点服务器，用一百二十八张 ai 芯片组成一台计算机 p two p， 时延低于一百五十纳秒。最新的旗舰模型千问三点七 max 在 三方机构全球盲测中位列国产模型第一， 甚至在一块训练时从未见过的芯片上，千问三点七 max 靠一份任务说明自主工作三十五小时，独立完成了一个生产级 ai 计算内核的编写，最终性能比官方版本提升了十倍，并且全程没有人为干预。到这里，你肯定会好奇，既然未来云的使用者变成 agent， 那 云厂商要靠什么增长呢？ 目前来看，至少有三个方面的变化。第一，云计算的计量单位正在迁移。过去云厂商卖的是服务器实力存储，按小时或者按量计费。现在越来越多收入开始按 token 和调用次数，甚至按 agent 工作流来计量。 据阿里上周财报透露，当下 ai 模型及应用服务的 a r r 已经超过八十亿元人民币，预计年底突破三百亿。 财报发布当天，阿里股价大涨了百分之八。阿里云资深副总裁刘伟光在峰会上还透了一个方向， agent 驱动的 mass 收入未来会取代 ecs 成为阿里云最大的产品线。这意味着增长引擎正在从卖算力时长切换到卖智能执行。第二， 模型服务正在从 a p i 货架变成任务执行系统。过去云厂商把模型包装成 a p i 挂在货架上，客户自己拿去集成，但如果这个平台上的 agent 能自己完成模型选择、调用、用量管理、成本优化，那模型服务就不再是一堆 a p i 接口，而是一个自动化的工作流入口， 千万云的 skills 和 c l i 做的就是这件事。第三，竞争壁垒正从单点模型能力扩展到全站协同。现在光说模型跑分高已经不够了，模型再好，推理不便宜，算力不稳定，工具不好接，权限不可控，账单不透明， agent 就 跑不起来。这也是为什么阿里云这次不是单发一个模型， 而是同时推出了芯片云模型推理平台，再加上千万云这个入口，过去云厂商的竞争是谁能让企业更方便的上云，接下来的竞争恐怕就是谁能让 agent 更方便的用上云。
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02:09查看AI文稿AI文稿如果一个工具可以连续工作三十五小时，自主调用上千次其他工具，那么人类在工作流中究竟是在发号施令，还是在沦为旁观者？在二零二六阿里云峰会上，新一代旗舰模型千问三点七 max 正式发布， 将智能体的自主执行能力推向了新的边界。这一次的迭代核心并非单纯的参数竞赛，而是专为智能体时代设计的逻辑重构。在编程与复杂推理维度，模型展现出了远超以往的自主性。开始触及复杂逻辑的底层， 最显著的变化在于，它能够独自应对长达三十五小时的超长任务。在这期间，模型需要根据环境反馈自主进行长达三十五小时的超长任务。在这期间，模型需要根据环境反馈自主干预。在底层效率上， 千万三点七 max 的 推理速度叫前代提升了十倍。这意味着，过去需要数天等待的复杂逻辑推演以多步骤尝试，如今正在被压缩至数小时内静默完成。行业内部正在重新评估这场变。 从软件开发到自动化，科研企业和研究机构开始意识到，大模型正在从对话框里的被动助手转变为拥有自主决策权的独立执行者。当 ai 能够自我纠错并长时间运转， 传统意义上的提式子工程或许将成为历史。人类需要适应的是如何向一个拥有高度自主权的系统 下达模糊但准确的终极目标。这种改变正在悄然重塑组织架构当工具调用的决策权向算法倾斜，效率的边界被无限拓展，但随之而来的 是系统黑箱带来的不确定性与对传统工作流的冲击。在不久的将来，更多的行业将迎来无声的重组，那些依赖重复性、逻辑拆解与工具调用的中后台岗位，将率先面对这个三十五小时不间断运转且不会疲倦的虚拟员工。 效率的极致往往伴随着主体性的让渡。当 ai 以十倍的速度在逻辑深渊里奔跑，我们是否已经准备好去信任一个比我们更懂得如何使用工具的非人类造物？千问三点七 max 的 登顶， 标志着国产大模型在智能体赛道上的新高度，然而技术带来的终极考题依然留给了屏幕前的每一个我们。科技在向前，而思考才刚刚开始。
01:11查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，给大家看一下新的千万三点七 max 做出来的粒子效果，我们刷新一下页面，可以看到这个百万星系的粒子效果非常的好看，它可以直接做到一个漫游，各种各样的暂停放大， 还有加速减速，放大缩小都还是蛮不错的。我刚才试了一下，大概这样子的，一个百万星系的这样子一个粒子的效果， 他是只做了八百行左右的代码，思考的力度是好像是思考了五千多还是六千多个托肯最后面才去写的代码， 虽然这只是个小 demo， 但是可以看得出来千万三点七他现在在不管是 a 卷的能力，思考的强度，还有就是这种前端代码的编写上面确实是达到了一定的水平。 但是也值得注意的是，今天我们测的是一个短途的任务，在这种长城的比如说跨三四个小时的任务下面他的这个表现我们目前还没有测，等到后续可以给大家更多的一些测试，再给大家这个模型能不能用的一些反馈，谢谢大家。
58扣子是谁哇
