大模型、智能体、AI基础设施……阿里云重磅升级全栈AI体系！

9月24日，2025云栖大会上，面向新一轮智能革命，阿里云重磅升级全栈AI体系，涉及大模型、智能体、AI基础设施等各个方面，致力于成为全球领先的全栈人工智能服务商。

通义大模型七连发

模型方面，通义大模型实现七连发，在模型智能水平、Agent工具调用和Coding能力、深度推理、多模态等方面实现多项突破。其中，阿里通义旗舰模型Qwen3-Max全新亮相。作为通义千问家族中最大、最强的基础模型，其预训练数据量达36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的Coding编程能力和Agent工具调用能力，性能超过GPT5、Claude Opus 4等，跻身全球前三。

下一代基础模型架构Qwen3-Next及系列模型正式发布，模型总参数80B仅激活3B ，性能即可媲美千问3旗舰版235B模型，实现模型计算效率的重大突破。Qwen3-Next针对大模型在上下文长度和总参数两方面不断扩展（Scaling）的未来趋势而设计，创新改进采用了混合注意力机制、高稀疏度 MoE 结构、多 token 预测（MTP）机制等核心技术，模型训练成本较密集模型Qwen3-32B大降超90%，长文本推理吞吐量提升10倍以上，为未来大模型的训练和推理的效率设立了全新标准。

专项模型千问编程模型Qwen3-Coder重磅升级。新的Qwen3-Coder与Qwen Code、Claude Code系统联合训练，应用效果显著提升，推理速度更快，代码安全性也显著提升。据悉，Qwen3-Coder开源后调用量曾在知名API调用平台OpenRouter上激增1474%，位列全球第二。

视觉理解模型Qwen3-VL在视觉感知和多模态推理方面实现重大突破，在32项核心能力测评中超过Gemini-2.5-Pro和GPT-5。Qwen3-VL拥有极强的视觉智能体和视觉Coding能力，不仅能看懂图片，还能像人一样操作手机和电脑，自动完成许多日常任务。此外，Qwen3-VL还升级了3D Grounding（3D检测）能力，为具身智能夯实基础；扩展支持百万tokens上下文，视频理解时长扩展到2小时以上。

全模态模型Qwen3-Omni惊喜亮相，可像人类一样听说写，应用场景广泛，未来可部署于车载、智能眼镜和手机等。用户还可设定个性化角色、调整对话风格，打造专属的个人IP。Qwen3-Omni在实现强劲音频与音视频能力的同时，单模态文本与图像性能均保持稳定，这是业内首次实现这一训练效果。

视觉基础模型通义万相Wan2.5-preview系列模型正式推出，涵盖文生视频、图生视频、文生图和图像编辑四大模型。通义万相2.5视频生成模型能生成和画面匹配的人声、音效和音乐BGM，首次实现音画同步的视频生成能力，进一步降低电影级视频创作的门槛。通义万相2.5视频生成时长从5秒提升至10秒，支持24帧每秒的1080P高清视频生成，并进一步提升模型指令遵循能力。

此次，通义万相2.5还全面升级了图像生成能力，可生成中英文文字和图表，支持图像编辑功能，输入一句话即可完成P图。此外，语音大模型通义百聆全新发布，包括语音识别大模型Fun-ASR、语音合成大模型Fun-CosyVoice。Fun-ASR基于数千万小时真实语音数据训练而成，具备强大的上下文理解能力与行业适应性；Fun-CosyVoice可提供上百种预制音色，可以用于客服、销售、直播电商、消费电子、有声书、儿童娱乐等场景。

截至目前，阿里通义开源300余个模型，覆盖不同大小的“全尺寸”及LLM、编程、图像、语音、视频等“全模态”，全球下载量突破6亿次，全球衍生模型17万个，稳居全球第一。超100万家客户接入通义大模型，权威调研机构沙利文2025上半年报告显示，在中国企业级大模型调用市场中，阿里通义占比第一。

发布全新Agent开发框架

“自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。”阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭表示。

大会现场，阿里云发布全新Agent开发框架ModelStudio-ADK，该框架突破以预定义编排方式开发Agent的局限，可帮助企业高效开发具备自主决策、多轮反思和循环执行能力的Agent。使用ModelStudio-ADK，1个小时就能轻松开发一个能生成深度报告的Deep Research项目。随着模型能力的不断提升以及Agent应用的爆发，过去一年，阿里云百炼平台的模型日均调用量增长了15倍。

同时，阿里云百炼还升级了低代码Agent开发平台ModelStudio-ADP，该平台已广泛应用于金融、教育和电商等领域企业，目前，阿里云百炼平台已有超20万开发者开发了80多万个Agent。据介绍，网商银行基于ModelStudio-ADP开发了贷款审核应用，支持合同、发票、营业执照等26种凭证，以及店面门头、餐饮厨房、就餐区、货架商品等超过400种细粒度物体的精准识别，准确率超95%，其任务处理时间从原来的3小时优化至5分钟内。

此外，阿里云Agent Infra重要组件的无影AgentBay迎来重大升级。无影AgentBay是阿里云为Agent量身打造的“超级大脑” ，可动态调用云上算力、存储及工具链资源，大大突破了Agent在本地设备上的算力限制。本次云栖大会，无影AgentBay全新推出了自进化引擎、自定义镜像、安全围栏、内存状态管理等新能力，并首次展示全新的个人计算产品——无影Agentic Computer，拥有全新的人机交互方式，革命性的“记忆”能力和近乎无穷的云上算力。

AI基础设施全面升级

“AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI（超级人工智能）时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。”吴泳铭表示。

会上，阿里云全面展示了从底层芯片、超节点服务器、高性能网络、分布式存储、智算集群到人工智能平台、模型训练推理服务的全栈AI技术能力。在服务器层面，阿里云发布全新一代磐久128超节点AI服务器。新一代磐久超节点服务器由阿里云自主研发设计，具备高密度、高性能和高可用的核心优势，可高效支持多种AI芯片，单柜支持128个AI计算芯片，密度刷新业界纪录。

在网络层面，阿里云新一代高性能网络HPN 8.0全新亮相。为应对大模型时代对海量数据传输的需求，HPN8.0采用训推一体化架构，存储网络带宽拉升至800Gbps，GPU互联网络带宽达到6.4Tbps，可支持单集群10万卡GPU高效互联，为万卡大集群提供高性能、确定性的云上基础网络，助力AI训推提效。

在存储层面，阿里云分布式存储面向AI需求全面升级。高性能并行文件存储CPFS单客户端吞吐提升至40GB/s， 可满足AI训练对快速读取数据的极致需求；表格存储Tablestore为Agent提供高性能记忆库和知识库；对象存储OSS推出 Vector Bucket，为向量数据提供高性价比的海量存储，相比自建开源向量数据库，成本骤降95%，结合OSS MetaQuery 语义检索和内容感知能力，可快速构建RAG等AI应用。

在AI智算集群层面，智能计算灵骏集群通过多级亲和性与拓扑感知调度设计，基于HPN 网络支持10万卡稳定互联，多级可扩展的架构让每张卡间互联路径更短、带宽更优。灵骏集群面向任务的稳定性设计、故障分钟级恢复能力，有效提高了模型训练任务的集群稳定性。

AI需求爆发也带动了通用算力需求上升，阿里云通用计算全面升级。依托自研的“飞天+CIPU”架构体系，阿里云第九代企业级实例采用英特尔、AMD的最新芯片，在大幅提升算力水平的同时，可为Agent提供稳定、安全、高性能的通用CPU算力。其中，九代AMD实例g9ae提供物理核的规格，性能最高提升67%，尤其适合企业离线数据分析处理、视频转码等高并发场景。

为AI负载提供弹性、调度优化和规模化运行的容器计算，也迎来重磅升级。容器服务ACK新增灵骏节点池，引入模型感知智能路由、多角色推理负载管理、故障自愈等核心功能，自动处理恢复时长缩短了 85% ，模型推理冷启动提速10倍。容器计算服务ACS强化网络拓扑感知调度，任务通信性能整体提升30%，并针对AI Agent场景深度优化，Serverless GPU算⼒开箱即用，支持每分钟15000沙箱的大规模并发弹性，结合安全沙箱、智能休眠与唤醒，实现Agent随需启用、高效响应。

阿里云人工智能平台PAI与通义大模型联合优化，印证了全栈AI的“1+1>2”的效果。在训练层，针对MoE模型，采用统一调度机制、自适应计算通信掩盖、EP计算负载均衡和计算显存分离式并行等优化手段，使得通义千问模型训练端到端加速比提升3倍以上；升级DiT模型训练引擎，通义万相单样本训练耗时降低28.1%；在推理层，通过大规模EP、PD/AF分离、权重优化、LLM智能路由在内的全链路优化，实现推理效率显著提升：推理吞吐TPS增加71%，时延TPOT降低70.6%，扩容时长降低97.6%。

据介绍，过去一年，阿里云AI算力增长超5倍，AI存力增长4倍多。“阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，两者可以在产品设计和运行架构上高度协同，从而确保在阿里云上调用和训练通义千问模型时，能达到最高效率。”吴泳铭表示。

来源：中国电子报