阿里云重磅升级全栈AI体系，一文看懂云栖大会技术发布

9月24日，2025云栖大会，阿里巴巴集团ceo吴泳铭宣布阿里云重磅升级全栈ai体系，实现从ai大模型到ai基础设施的技术更新。面向新一轮智能革命，阿里云将全力打造成为全栈人工智能服务商。

ai时代，大模型将是下一代操作系统，超级ai云是下一代计算机。吴泳铭认为，超级ai云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。阿里云将持续加大投入，迎接超级人工智能时代到来。

大模型七连发，qwen3-max性能跻身全球前三，超过gpt5

围绕大模型和ai云，2025云栖大会现场，阿里云智能首席技术官周靖人发布了多项重磅技术更新。通义大模型7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。

2025云栖大会，阿里云cto周靖人发布多项重磅技术更新

在大语言模型中，阿里通义旗舰模型qwen3-max全新亮相，性能超过gpt5、claude opus 4等，跻身全球前三。qwen3-max包括指令（instruct）和推理（thinking）两大版本，其预览版已在 chatbot arena 排行榜上位列第三，正式版性能可望再度实现突破。

qwen3-max是通义千问家族中最大、最强的基础模型，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。在大模型用coding解决真实世界问题的swe-bench verified测试中，instruct版本斩获69.6分，位列全球第一梯队；在聚焦agent工具调用能力的tau2-bench测试中，qwen3-max取得突破性的74.8分，超过claude opus4和deepseek-v3.1。qwen3-max推理模型也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的aime 25和hmmt测试中，均达到突破性的满分100分，为国内首次。

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。

在专项模型方面，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。qwen3-coder此前就广受开发者和企业好评，代码生成和补全能力极强，可一键完成完整项目的部署和问题修复，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。

通义千问qwen模型家族

在多模态模型中，千问备受期待的视觉理解模型qwen3-vl重磅开源，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。输入一张图片，qwen3-vl可自行调用agent工具放大图片细节，通过更仔细的观察分析，推理出更好的答案；看到一张设计图，qwen3-vl 就能生成draw.io/html/css/js 代码，“所见即所得”地完成视觉编程。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，音视频能力狂揽32项开源最佳性能sota，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。类似于人类婴儿一出生就全方位感知世界，qwen3-omni一开始就加入了“听”、“说”、“写”多模态混合训练。在预训练过程中，qwen3-omni采用了混合单模态和跨模态数据。此前，模型在混合训练后，各个功能会相互掣肘甚至降智，比如音频理解能力提升，文字理解能力反而降低了。但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。

通义万相wan模型家族

通义大模型家族中的视觉基础模型通义万相，推出wan2.5-preview系列模型，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。

通义百聆发布

2025杭州云栖大会上，通义大模型家族还迎来了全新的成员——语音大模型通义百聆，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。

通义大模型已成为全球第一开源模型，也是中国企业选择最多的模型。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。

模型日均调用量增长15倍，阿里云百炼发布全新agent开发框架

作为一站式模型服务和agent开发平台，阿里云百炼也来了重磅升级。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。

在框架层面，阿里云modelstudio-adk基于通义开源的agentscope打造，可开发深度研究、硬件代理智能体、复杂检索智能体等应用。该框架还全面支持云端部署和云端组件调用，提供企业级、服务稳定、灵活部署和运行的高代码开发模式，帮助企业和开发者快速实现复杂场景agent的开发和落地。

在模型层面，阿里云百炼持续上线全新通义千问家族旗舰模型，基于qwen3系列模型强大的推理能力，可驱动agent实现更高效的自主规划与决策，推理性能提高50%，决策成功率达到90%。目前，用户可一键调用qwen、wan、deepseek等200多款业界领先的模型。

在组件层面，面向agent开发和部署所需的各类组件，阿里云百炼集成了工具连接mcp server、多模数据融合rag server、沙箱工具sandbox server、智能记忆存取memory server以及支付订阅服务 pay server等7大企业级能力。以pay server为例，该服务由阿里云百炼和支付宝联合首发推出，是业界首个为企业级agent提供专业商业化支付通道的服务。目前，阿里云百炼首批上线了基于modelstudio-adk开发的deepresearch、agentic-rag、computer-use agent等agent应用，用户可免费在线体验或下载代码进行二次开发。

大会现场，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。

同时，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还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算力一年增长超5倍，阿里云ai基础设施全面升级

阿里云围绕ai进行了软硬全栈的协同优化和系统创新，已初步形成以通义为核心的操作系统和以ai云为核心的下一代计算机。过去一年，阿里云ai算力增长超5倍，ai存力增长4倍多。

2025年云栖大会现场，全面升级的阿里云ai基础设施重磅亮相，全面展示了阿里云从底层芯片、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。磐久超节点集成阿里自研cipu 2.0芯片和eic/moc高性能网卡，采用开放架构，扩展能力极强，可实现高达pb/s级别scale-up带宽和百ns极低延迟，相对于传统架构，同等ai算力下推理性能还可提升50%。

磐久ai infra2.0 128超节点服务器

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%。

“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。

截至目前，阿里云运营着中国第一、全球领先的ai基础设施和云计算网络，在全球29个地域设有90个可用区。三方机构omdia2025年上半年数据显示，中国ai云市场阿里云占比35.8%，超过2到4名总和；在已采用生成式ai的财富中国500强中，超53%企业选择阿里云，渗透率位列第一。未来3年，阿里巴巴将投入3800亿用于建设云和ai基础设施，总额超过过去十年的总和。