阿里王炸!成本仅需DeepSeek-R1的1/3

【来源:东方财富】

  4月29日凌晨,阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3(简称千问3),参数量仅为DeepSeek-R1的1/3,成本大幅下降,性能全面超越R1、OpenAI-o1等全球顶尖模型,登顶全球最强开源模型。

  千问3是国内首个“混合推理模型”,“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型,对简单需求可低算力“秒回”答案,对复杂问题可多步骤“深度思考”,大大节省算力消耗。

  千问3还提供了丰富的模型版本,包含2款30B、235B的MoE模型,以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款密集模型。

  目前,阿里通义已开源200余个模型,全球下载量超3亿次,千问衍生模型数超10万个,已超越美国Llama,成为全球第一开源模型。

  Manus联姻阿里通义千问

  据21世纪经济报道此前报道,3月11日,中国创业公司Monica发布的全球首款通用Agent(自主智能体)产品Manus平台与阿里通义千问团队宣布达成战略合作,双方将基于通义千问系列开源模型,在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。目前两家技术团队已展开紧密协作,致力于为中国用户打造更具创造力的通用智能体产品。

  “阿里通义千问与Manus的战略合作,说明国产大模型与创新应用开始深度融合。”IDC中国高级分析师杨雯向记者分析称。

  此次合作阿里通义千问为Manus提供坚实的底层模型支撑,而Manus则通过实际应用场景反馈,帮助优化模型迭代,这种“底层能力+上层应用”的协同模式有望弥补Manus的技术短板,同时为阿里通义千问开辟新的商业化落地路径。

  业内分析指出,阿里此次合作是看中了Manus这一“流量密码”抢占先机。随着AI Agent(智能体)从实验室概念迅速崛起为科技巨头的战略核心,多份研报预测,2025年将成为AI智能体爆发的关键节点。

  Agent成熟了吗?

  从技术演进的角度来看,Agent正被视为“下一个爆发点”。

  如今,用户对AI智能体的期待已从基础功能转向个性化与场景化服务,尤其是在简历筛选、金融分析等垂直领域。Manus的迅速走红正是这一趋势的生动体现——其内测邀请码在二手平台被炒至5万元高价,社交媒体上的讨论热度持续攀升,反映出市场对“真正可用”的智能体产品的迫切需求。

  Manus所属公司Butterfly Effect在2024年11月完成A轮融资,吸引了腾讯、红杉中国、真格基金以及王慧文等知名投资方的参与,充分展现了市场对其商业前景的看好。

  与此同时,其他科技巨头也在AI Agent领域积极布局。微软在2024年宣布打造全球最大的企业级AI Agent生态系统,并在Dynamics 365中集成了10个自主AI Agent;谷歌基于Gemini 2.0模型推出了三款AI Agent,包括“通用大模型助手”Project Astra、“浏览器助手”Project Mariner以及“编程助手”Jules;OpenAI则在2025年1月发布了首款AI智能体Operator,并于3月11日推出全新Agent工具,旨在帮助开发者更便捷地创建能够自动执行任务的AI Agent。

  OpenAI首席产品官Kevin Weil在3月11日表示,2025年将成为AI智能体爆发的关键一年,ChatGPT和开发者工具将从回答问题转变为在现实世界中为用户执行任务。

  日前,阶跃星辰CEO姜大昕在阶跃星辰生态开放日上表示,Agent的发展依赖于两大核心要素:一是多模态能力,让Agent充分地感知和理解世界;二是推理能力,使Agent能够进行长思维链的慢思考,主动规划、尝试、反思,通过不断纠错提供精准答案。过去一年,这两个能力均取得了进展。

  开源证券研报表示,AI Agent应用将在2025年多点开花,其中AI Agent有望在B端率先商业化,电商、营销、CRM、金融、法律等场景加速落地。

  然而,也有观点认为,尽管AI Agent在技术上取得了显著进展,但仍存在一些亟待解决的问题。

  “我认为AI Agent虽然潜力巨大,但尚未达到爆发的临界点。”OpenCSG(开放传神)创始人陈冉向记者表示,“一方面,大模型的降本增效尚未充分实现,仍需进一步优化;另一方面,Agent对数据质量和数量的要求极高,而数据的生成、归纳与收集方式尚未普及。”

  目前,AI Agent主要依赖于特定场景的预训练模型,在深层语义理解和复杂逻辑推理方面仍存在不足,尤其是在处理复杂逻辑任务时失误率较高,这为其大规模商用带来了潜在风险。

  此外,伦理道德问题也引发了行业的广泛关注。杨雯向记者表示,Agent可能生成有害、虚假或误导性内容,引发社会问题;它还存在数据隐私和安全风险,可能导致用户数据泄露;当出现问题时,责任界定较为困难,难以明确开发者、使用者等各方的责任。

  尽管如此,趋势已然明朗。对企业而言,抓住这一波技术浪潮至关重要。业内普遍认为,谁能率先突破工程化瓶颈、构建可持续的商业模式,谁就能在AI Agent的“临界点”到来时,占据生态制高点。

(文章来源:21世纪经济报道)

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