英伟达新模型居然是微调千问，阿里源神称号实至名归

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英伟达采纳阿里通义Qwen模型，彰显国产AI技术崛起。

核心内容：
1. 英伟达基于阿里通义Qwen开发新模型，展现国内AI技术实力
2. 通义Qwen在代码生成理解基准测试中超越知名模型，验证微调潜力
3. 斯坦福团队基于Qwen快速训练出性能优异推理模型，展示高效能与普惠价值

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

大家好啊，我是Max！

最近AI圈有个事儿，不知道大家有没有关注到

我看到之后甚至有点小激动

就是那个做GPU做到封神的英伟达，居然也开始用咱们国内阿里搞的通义Qwen大模型了！

他们拿阿里通义Qwen当底座，去开发自己最新的代码推理模型OpenCodeReasoning-Nemotron

这事儿吧，要是放在前两年，估计打死我都不信。

一个来自中国的开源模型，能让全球AI芯片霸主、市值高达万亿美金的英伟达"动心"？

当时的我们，首选的开源模型是Meta的Llama2，以为Meta的开源模型就是天花板。

通义Qwen？虽然发布时确实在圈内掀起过一阵涟漪，但说实话，那会儿谁又能想到它今天的高度。

可现实就是这么戏剧性。

结果你瞧，这才几年功夫，风向变得真快。

连英伟达这种级别的公司，都开始把橄榄枝伸向了Qwen。

这可不单单是技术选型那么简单，背后的原因似乎是“咱们国产的AI好像真的行了”。

Qwen：从“可用”到“首选”

英伟达的选择，并非偶然的邂逅，而是基于严谨评估的理性决策。

其基于Qwen微调的OCR-Qwen-32B-Instruct模型，在代码生成与理解的权威基准LiveCodeBench上取得了61.8%的pass@1成绩，这一数据不仅超越了部分声名在外的模型（如GPT-o3-mini和o1）。

更重要的是，它验证了Qwen作为基座模型在专业领域进行高效微调与能力迁移的潜力。

一个高质量的基座模型，如同良田沃土，其内在的知识结构与泛化能力，直接决定了其上生长出的应用与创新的上限。

另一个值得关注的案例是斯坦福李飞飞团队。

他们以Qwen为基础，在极为有限的算力（16块H100 GPU）和极短的时间（26分钟）内，便训练出性能媲美业界顶尖推理模型的s1-32B。

Qwen作为基座模型所展现出的高效能与潜力，不仅为顶尖AI研究成果的快速孵化与迭代（尤其在算力成本依然是重要制约因素的当下）开辟了新范式，更为AI技术的普惠带来了深远意义。

这种影响力也迅速在产业界得到了印证：例如，前段时间一度风靡全球的DeepSeek-R1模型，其官方就曾表明多个蒸馏版本源自Qwen。

模型蒸馏本身即是对基座模型知识抽取与压缩能力的严格考验，这从一个侧面反映了Qwen所蕴含知识的丰富度与结构设计的合理性。

除了这些已公开的技术采用，产业界的目光也持续投向Qwen的未来潜力——坊间关于苹果与通义Qwen在端侧AI及操作系统层面潜在合作的传闻便屡被提及，尽管具体细节尚未明朗，但这足以点燃市场对其整合能力的丰富遐想。

而来自一线创业者的肯定则更为直接。

Manus联合创始人就曾将Qwen视为在性能、模型尺寸梯度与开源友好度之间取得了最佳平衡的“唯一选择”。

这类来自市场深度参与者的判断，其分量往往比单纯的榜单数字更具说服力。

正是这些来自学术前沿的洞察与产业应用的广泛认可，共同清晰地勾勒出Qwen从“可用”迈向“优选”的坚实轨迹。

支撑这一跃升的，正是Qwen系列从初代到Qwen3，历经五代更迭、超200个模型的持续迭代与精心打磨。

其“全尺寸、全模态、多场景”的战略布局，确保了从轻量级到千亿级参数模型的全面覆盖，从而能够充分满足不同应用场景对模型能力与部署成本的差异化需求。

最终，在Artificial Analysis等国际权威榜单上，Qwen3不仅在开源领域持续领跑，甚至在某些复杂的推理与代码生成维度上，已然开始对标乃至超越部分顶级的闭源模型——这无疑是中国大模型技术在核心能力上取得实质性突破的鲜明标志。

Qwen坚持开源的“复利”

创新工场的李开复博士曾就Qwen3的发布评论，认为其给坚持闭源路线的硅谷巨头敲响了警钟。

此言非虚，其深意不仅在于性能层面的快速追赶，更在于开源模式所独具的“复利效应”——一种通过开放、协作与共享，实现技术加速迭代与生态指数级增长的强大力量。

Qwen系列坚持Apache 2.0开源协议，这一协议以其高度的商业友好性（允许自由使用、修改、分发及商业化），极大地消除了企业与开发者在技术选型与后续商业化拓展方面的顾虑。

由此催生的，是全球范围内超过10万个基于Qwen 的衍生模型与超过3亿次的惊人下载量。

这不仅仅是数字的堆砌，其背后是一个活跃、多元且持续壮大的AI开发者生态圈，无数的创新思想与应用场景正在这个生态中孕育和生长。

这种生态的向心力，如同磁场一般，吸引了产业链上下游的广泛参与和深度协同。

英伟达、英特尔、高通等全球顶尖芯片制造商纷纷宣布对Qwen3的适配与优化，确保了模型在不同硬件平台上的高效运行。

华为昇腾、百度千帆、中科曙光等国内外主要的AI计算平台与云服务商，以及北京、上海、天津、杭州等地的区域性算力中心，均已将Qwen3纳入其服务体系。

在国际上，对Qwen3的支持更是迅速覆盖了SGLang、vLLM、苹果MXL等主流推理框架，以及Ollama、Unsloth AI、Kaggle、openRouter等从模型部署、量化到社区共享的各类平台与工具。

技术评论家Simon Willison将Qwen3的发布视为模型生态构建的“范本”，其评价并非过誉。

Qwen3在发布之初即注重与主流框架的兼容性、提供详尽的文档与示例、并积极参与社区互动。

这些举措共同塑造了其开放、易用、值得信赖的形象，也为其迅速融入并引领开源生态奠定了基础。

可以说，Qwen正在通过构建“模型即生态”的战略，逐渐掌握AI时代的话语权与标准影响力。

阿里的AI棋局

当我们将视线从Qwen模型本身延展开去，不难发现其在阿里巴巴整体AI战略棋盘中的核心枢纽地位。

Qwen3 原生支持MCP（Model-Centric Programming）协议，并在评估模型Agent能力的BFCL评测中创下70.8的新高，这并非简单的技术参数提升，而是对AI应用开发范式的深刻洞察与提前布局。

MCP协议旨在简化大模型与外部工具、服务及其他模型的交互，从而显著降低构建复杂AI Agent（智能体）的技术门槛。

这清晰地揭示了阿里对AI发展下一阶段的判断：即在基础大模型能力趋于成熟之后，竞争的焦点将转向基于模型的应用创新与Agent智能体的构建。

为此，阿里正在打造一个以Qwen大模型为坚实支点，以百炼模型即服务平台、魔搭开发者社区为核心引擎，以夸克搜索、通义APP等C端产品为重要入口与应用示范的全栈式AI生态系统。

这种从底层模型到顶层应用，从开发工具到商业化服务的垂直整合能力，将是阿里在未来AI竞争中构筑差异化优势的关键。

英伟达的选择，如同一个清晰的信号弹，照亮了这条路径的阶段性成果。

它或许只是阿里巴巴宏大AI叙事中的一个章节，但它清晰地标示出，在人工智能这场关乎未来数十年科技走向与产业格局的竞赛中。

来自中国的开源力量，正以一种前所未有的自信姿态和坚实步伐，深度参与并积极塑造着全球技术生态的演进方向。

这不仅是中国AI产业的显著进步，更是全球开源精神在东方智慧的土壤上结出的又一重要硕果。

未来AI将如何演变，充满了未知与变数，但此刻，我们有充分的理由对这场由代码、数据与智能驱动的深刻变革，抱有更多的审慎乐观与积极期待。

因为，真正的创新，往往孕育于开放、协作与持续的探索之中。