国内还没传开，但在国外已经已经杀疯了！世界正在重新评估中国的真正实力。 就在9月28日，全球最大的AI开源社区HuggingFace发布新榜单，阿里通义竟有7款模型杀进全球开源前十，刚刚开源的全模态大模型Qwen3-Omni直接登顶，通义系列模型完成了“屠榜”！ 懂行的都知道，HuggingFace不是随便排排坐的榜单，它是全球上千万开发者聚集的“技术圣地”，大家在这儿测试程序性能、交流开发经验，能上这儿的榜，尤其是前十，就跟拿到行业里的“硬证书”似的。 以前这前十的位置基本被欧美企业包了，Meta的Llama系列、StabilityAI的工具常年占着名额，OpenAI的技术也常出现在榜单里。 今年2月的时候，DeepSeek拿过一次第一已经让老外惊讶了，可这次阿里通义一下占了七席，这种“组团冲榜”的架势，在这儿还是头一回见。 Qwen3-Omni能拿第一，完全是靠硬实力“打”出来的。这款全模态模型刚公开源代码，就在36项音频和音视频测试里交出了亮眼成绩——32项拿到了当前行业最牛的SOTA水平，还有22项是所有测试类别里的第一。 它最厉害的地方是能同时搞定文字、图片、声音、视频四种信息，不用像以前那样，得好几个程序凑一起才能处理不同类型的数据，现在一个Qwen3-Omni就能全hold住，这种效率提升让不少海外开发者说“完全颠覆了之前的认知”。 更难得的是，Qwen3-Omni还解决了行业里一个老大难问题。以前做能处理多种信息的程序，总是顾此失彼，比如音视频能力强了，处理文字或图片的本事就掉下来了。 但Qwen3-Omni没走这个老路，它在音视频领域冲成绩的时候，单独处理文字、图片的性能照样稳居同级别程序里的顶尖水平，这种平衡能力在行业里还是第一次见。 而且它反应还快，纯音频对话的延迟才211毫秒，视频对话也才507毫秒，差不多跟真人面对面聊天一样流畅，以后装在汽车、智能眼镜或者手机上，用起来会特别顺手。 除了这款拿第一的全模态模型，通义家族另外6款工具也各有各的本事。 做视觉理解的Qwen3-VL，在32项核心测试里超过了Gemini-2.5-Pro和GPT-5，不光能看懂图片，还能操作手机、电脑完成日常任务，最近还加了3D检测的能力，为后续做更智能的机器人打了基础。 做图像编辑的Qwen-Image-Edit-2509能把好几张图拼在一起，想把人物和物体组合编辑，一键就能搞定，大大降低了设计的门槛。 专门写代码的Qwen3-Coder更是成了开发者的“新帮手”。它跟QwenCode、ClaudeCode系统一起优化后，不光运行速度变快，写出来的代码安全性也提升了不少，公开源代码后，在OpenRouter平台上的调用量一下子涨了1474%，直接冲到了全球第二的位置。 还有做动作生成的Wan2.2-Animate，能快速生成动态效果；做深度研究的DeepResearch，在学术分析场景里特别能打；就连下一代基础架构Qwen3-Next都藏着巧思，总参数800亿只激活30亿，性能就赶上了2350亿参数的旗舰模型，训练成本降了90%还多，处理长文本的效率更是提了10倍以上。 这些技术能爆发，不是临时抱佛脚，背后是阿里云搭好的“硬架子”在撑着。阿里云是少数能把硬件和软件捏合到一起的平台，从芯片到程序架构都能协同发力。 新升级的磐久AIInfra2.0服务器，一个机柜就能装128颗芯片，兼容各种类型的AI芯片；高性能网络HPN8.0把成千上万台服务器连成片，数据传输的时候不卡顿、不耽误事；文件存储CPFS专门帮着训练模型提效率，对象存储OSS则管好海量的非结构化数据，分工特别明确。 灵骏智算集群更是这一切的“动力源”。这个集群在万卡规模下，网络带宽的利用率能超过99%，不管是训练万亿参数的大模型，还是应对成千上万用户同时调用，都扛得住压力。 阿里云还在全球布了算力调度网络，做AI应用的公司能在就近的区域接入服务，这种全球化的支撑，让通义的技术落地速度比不少同行快了一大截。 通义能在榜单上“出圈”，也离不开国内开源生态的慢慢成熟。早从“十四五”规划开始，开源就被写进了国家层面的规划里，今年的政府工作报告还专门提了要推进“人工智能+”行动，加速技术落地。 地方上也没闲着，山东就出了专项政策，支持“开源+闭源”的模型研发；国务院也发文鼓励人工智能开源社区发展，给行业搭好政策框架。 企业这边更是一起发力，中国电信开源了星辰语义模型，中国移动拿出了“九天”3.0还公开了核心技术，中国联通推出了轻量版的智能体开发平台“元景万悟”，政企一起把开源的盘子越做越大。
