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Qwen4 已开始训练：阿里巴巴规划其万亿参数雄心

阿里巴巴推动 AI 规模边界

在 9 月 22 日于杭州举行的 2026 CloudCon 上，阿里巴巴不仅谈论了未来——还制定了一份具体的路线图。头条新闻？基于下一代架构构建的 Qwen4 已正式进入训练阶段。 而且该公司并未止步于此。Qwen4.5 和 Qwen5 的计划已在推进中，其参数规模将膨胀至 5000 亿到 1 万亿之间。

但真正的故事可能是阿里巴巴所称的 递归自我改进（RSI）。这不仅仅是关于更大的模型；而是关于能够自我改进的模型。领导 Qwen LLM 项目的刘大毅恒将扩展规模视为通向人工超级智能（ASI）的关键路径。阿里巴巴正在言出必行：在 Qwen3.8-Max 发布后，它不仅像 Artificial Analysis Agentic agents 和 CodeArena 前端编程这样的基准测试中得分很高——它实际上完全自主地构建了自己的训练流程、构造数据、设计实验并识别缺陷，持续了一个多月。没有人类参与。这个自主循环完成了 33 次有效迭代，并将其 Artificial Analysis 分数提高了 12.5%。

不仅仅是更大的大脑

架构也很重要。Qwen3.8-Flash 通过注意力机制的创新将训练成本削减了近 90%，并通过激活更少的参数提高了推理效率。与此同时，多模态产品线正在经历重大升级。Qwen3.8-Omni-Flash 现在可以在一个统一系统中处理视频、音频、图像和文本。Wan3.0 可以一次性生成 30 秒的视频并支持结构化输入——下一代视频模型预计在 11 月推出。

在音频方面，Qwen-Audio-3.1 系列涵盖 ASR、TTS 和 Realtime，而 Qwen3.8-LiveTranslate 将平均延迟降至每个字符仅 2.3 秒。这还不是全部：Qwen-Image-3.1、Qwen-Image-2.1、HappyShrimp 1.1 和 HappyOyster 2.0-Preview 都在同时推进。

开源数据一览

阿里巴巴的开源生态系统正在蓬勃发展。仅在一个月内，Qwen3.8 相关模型就获得了超过 5600 万次下载，并催生了 1900 多个衍生模型。迄今为止，该公司已开源超过 460 个 Qwen 模型，总下载量超过 30 亿次，衍生模型超过 30 万个。Perplexity、Airbnb、Pinterest 和路透社等大公司已经在使用 Qwen 进行代理、AI 助手和自定义模型。

那么这对我们其他人意味着什么？如果阿里巴巴的路线图成立，未来几年可能会出现不仅能够学习而且能够自我改进的 AI 系统——而且任何有互联网连接的人都可以使用它们。

关键要点：

  • Qwen4 正在训练中；Qwen4.5 和 Qwen5 将扩展至 5000 亿至 1 万亿参数。
  • 递归自我改进（RSI）现已在训练、推理和芯片协作中激活。
  • Qwen3.8-Flash 将训练成本削减约 90% 并提高推理效率。
  • 多模态升级包括统一的视频/音频/图像/文本处理和 30 秒视频生成器。
  • 开源 Qwen 模型下载量已超过 30 亿次，衍生模型超过 30 万个。