云栖大会观察：阿里怎么打下一阶段模型战?

云栖大会，解开市场对阿里大模型的三个疑惑。 作者丨胡敏 编辑丨刘伟 今年云栖大会，变化格外明显。参加过多年的人，打开主论坛议程就能感受到，和往年很不一样。 在吴泳铭发言之后，第一个登台分享的是千问大语言模型负责人刘大一恒；紧随其后的是 ATH 技术副总裁郑波，他负责视听等多模态模型。接在两场模型演讲之后，是平头哥高慧，与阿里云 CTO 李飞飞。 云栖大会，芯片和云当然重要，阿里对云的投入不会减少，芯片也依然是它绕不开的底牌。但重要的不止是芯片和云，现在站在市场聚光灯下的是 AI ，大家关心的自然也包括阿里的模型。阿里的模型往哪走、做多大、能不能打，是眼下真正牵动市场神经的问题。 那么，在云栖大会上，这些大模型负责人们究竟回答了哪些市场最为关注的问题？ 01 Qwen下一代模型，规模有多大？ 这是市场最直接的悬念。 此前一年多，业内对 Scaling 的质疑没停过。但到 2026 年年中，业界风向已明显调转。 Anthropic CEO Dario Amodei 在摩根士丹利会上直接定调： Scaling 没有撞墙， 2026 年还会迎来一轮激进加速。 而从各家行动来看，也的确如此。 Fable 5 被行业估算为约 4.5- 5 万亿参数， Kimi K3 总参数达到 2.8 万亿。这些数字接连落地，已经实实在在说明：各家 Scaling 不仅没有停，反而在以比过去更激进的方式加速。 回到 Qwen 本身。今年 8 月， Qwen3.8 发布，模型的参数已经达到了 2.4T 参数。这次雷峰网在云栖大会演讲上看到，刘大一恒再次给出了一张模型规划的路线图： Qwen4 系列即将到来， Qwen4 之后的 Qwen4.5 和 Qwen5 ，计划进一步迈向 5T—10T 参数。 从 72B 到 10T ，千问的 Scaling 曲线正在明显变陡。 两年前， Qwen2.5 旗舰模型的参数量还是 72B ；到 Qwen3.8 ，模型已经扩大至 2.4T ，增长了 33 倍。如果 Qwen4.5 和 Qwen5 继续迈向 5T—10T ，千问的参数规模还将在现有基础上再扩大一倍至三倍以上。 刘大一恒也再次明确了阿里的判断：基础模型的智能上限，依然离不开算力、数据和模型规模的持续投入。阿里还会继续扩大预训练计算量，沿着 Scaling Law 向上走。 但模型越大，训练和推理的账单也越高。阿里给出的解法，是一边扩大规模，一边重新设计模型架构。 Qwen3.8-Flash 已经展示了这条路线：通过稀疏注意力、线性注意力和外接记忆等新架构，它每次推理只激活 6B 参数；相比上一代，训练成本降至九分之一，百万 Token 的输入价格降至四分之一，超长上下文的预填充吞吐量提高 8.6 倍，模型能力反而继续上涨。 这意味着，阿里下一阶段的 Scaling 并不只是把模型做得更大，而是