就在刚刚，阿里宣布千问要向 5 到 10 万亿参数迈进！！ 但我更在意的是：阿里用了一种全新的方法，直接将千问模型从 40 分提升到 45 分，追上了 Claude 和 GPT。 这种新方法叫 RSI：递归自我改进。 说白了，就是模型自己训练自己！！ 以前模型想变强，得靠研究员干活： 1. 搭训练流程 2. 造数据 3. 设计实验、找出哪里不行 这次这些活，Qwen3.8-Max 可以自己干了。 练完一轮，找出短板，接着练下一轮，一个多月，33 轮，没人插手。 这还不是最牛逼的。阿里说，RSI 已经开始进入推理和芯片设计了👇 - 优化推理：给它一块从没见过的新 GPU，它自己给下一代架构的 Qwen3.8-Flash 适配推理框架，单实例推理吞吐量提升了 96%。 - 设计芯片：只给一份芯片规范文档，它自己连续跑了 60 多个小时，调用了上万次设计工具，芯片面积缩小 42%，标准单元数降低 29%，功耗降低 59.5%。 模型开始参与设计芯片了，但这跟你有什么关系？ 模型能自己训练、自己调推理、自己改芯片，研发就会越来越快。对我们用的人来说，最直接的就两个字：更强，更便宜。 - Qwen3.8-Flash 提前开源了下一代架构，训练成本骤降近 90%，缓存命中的输入每百万 Token 只要 0.1 元 - Qwen3.8-27B 用消费级显卡的电脑就能跑，被开发者叫作「本地 Opus4.6」，还拿下了 Hugging Face 历史上最受欢迎的开源大模型 这次云栖还发了啥 - 全模态：Qwen3.8-Omni 亮相，把视频、音频、图片、文字放进同一个理解框架 - 图像：Qwen-Image-3.1，把几小时的设计活压到秒级交付 - 视频：Wan3.0 拿下 Artificial Analysis 文生视频和视频编辑双榜第一，下一代视频模型 11 月发布 - 同传：Qwen3.8-LiveTranslate 把同传时延压到 2.5 秒以内，人类同传平均要 4 秒以上 - 世界模型：HappyOyster 2.0 Preview，从实验室走向真实可用 - 音乐：Happy Shrimp 1.1，支持百余种曲风 顺便说下语音 千问语音这次也上新了，Qwen-Audio-3.1 在 ASR、TTS、实时语音三个赛道都进了国际第一梯队、国内第一。 其中音频创作模型 Qwen-Audio-3.1-TTS-Next，输入一段脚本，一次生成人声、音效和环境声。以前做一段有声书，要主播、音效师、混音师、剪辑师四个人接力。现在一个模型包了。 - 单次最长生成两分钟 - 用参考录音能复刻一个或多个人的声音 - 支持 14 种语言、29 种方言 - HuggingFace Text-to-Speech 榜单全球第一 我觉得接下来 AI 继续实现全链路 RSI，模型迭代速度会越来越快，触发 AI 进化飞轮，那会是一个无限想象的世界。

  • 情报分类：硬件与数码
  • 分类依据：内容涉及硬件、数码产品或通信卡
  • 信息来源：AI / AI前沿 / 铁锤人 @lxfater
  • 发布时间：2026/9/22 17:53:13