兩周前千問(wèn)宣布30億請(qǐng)客,當(dāng)時(shí)還有人覺(jué)得這又是一個(gè)大廠撒錢(qián)拉新的老故事,熱鬧完就散了。
昨天吳嘉披露的數(shù)據(jù)證明很多人低估了這件事的烈度:首日1500萬(wàn)單,是預(yù)估的15倍。6天41億次"千問(wèn)幫我",1.2億筆訂單,近半來(lái)自縣城,DAU也翻了幾倍。因?yàn)橛脩魠⑴c遠(yuǎn)超預(yù)期,阿里的投入也遠(yuǎn)超30億。
就在除夕當(dāng)天,阿里開(kāi)源大模型千問(wèn)Qwen3.5-Plus,實(shí)現(xiàn)底層模型架構(gòu)革新。
一、
過(guò)去幾年大模型的主旋律是堆參數(shù)、堆數(shù)據(jù)、堆算力。Transformer自2017年以來(lái),所有人都在同一個(gè)框架里做優(yōu)化:更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、更聰明的RLHF、更長(zhǎng)的上下文窗口,核心架構(gòu)幾乎沒(méi)變過(guò)。Mamba、RWKV等挑戰(zhàn)者發(fā)了幾百篇論文,但行業(yè)共識(shí)很殘酷:要替代Transformer得在多個(gè)規(guī)模上(從十億到千億級(jí))連續(xù)證明自己,絕大多數(shù)創(chuàng)新卡在了第一關(guān)。
實(shí)驗(yàn)室里跑得漂亮,一放大就崩。所以過(guò)去兩年,真正進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境的架構(gòu)創(chuàng)新屈指可數(shù)。
二、
Qwen3.5這次更新做了四件硬事:
第一,改了注意力機(jī)制。以前每層都做全量計(jì)算,文本越長(zhǎng)越卡。現(xiàn)在75%的層用線性注意力,25%保留標(biāo)準(zhǔn)注意力。該精讀的精讀,該略讀的略讀;
第二,MoE做到極致。397B參數(shù),每次只用17B,不到5%的算力調(diào)動(dòng)全部知識(shí);
第三,提升推理速度。原生多Token預(yù)測(cè),32K上下文吞吐量提升8.6倍,256K直接拉滿19倍;
第四,更大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練跑穩(wěn)了。小模型跑通不算數(shù),大規(guī)模訓(xùn)練不崩才是真本事。
結(jié)果是API價(jià)格降到了每百萬(wàn)Token 0.8元,同等性能的Gemini 3 Pro是它的18倍。
三、
原生多模態(tài)。
行業(yè)里號(hào)稱多模態(tài)的模型一大把,但大部分是拼裝貨:先訓(xùn)好語(yǔ)言模型,再外掛一個(gè)視覺(jué)模塊,中間靠適配層勉強(qiáng)對(duì)齊。就像給一個(gè)盲人戴上翻譯眼鏡,他能知道面前有什么,但看到的和想到的之間總隔著一層翻譯。更麻煩的是,很多模型視覺(jué)能力越強(qiáng),語(yǔ)言能力反而降智。
Qwen3.5的做法是從第一天就讓模型同時(shí)學(xué)看和學(xué)說(shuō)。文本和圖像在同一個(gè)參數(shù)空間里融合,沒(méi)有中間商。更難得的是,加入視覺(jué)數(shù)據(jù)后訓(xùn)練速度幾乎沒(méi)受影響,和純文本訓(xùn)練持平。結(jié)果是以不到40%的參數(shù)量在多項(xiàng)視覺(jué)評(píng)測(cè)中拿到最佳,大模型真正張開(kāi)了眼睛。
四、
回看阿里這個(gè)春節(jié)檔:一手是千問(wèn)App用遠(yuǎn)超30億的請(qǐng)客讓幾千萬(wàn)人學(xué)會(huì)"有事找AI",另一手是Qwen3.5用架構(gòu)革新把效率天花板抬高一個(gè)量級(jí)——當(dāng)幾千萬(wàn)人同時(shí)涌進(jìn)來(lái)喊"千問(wèn)幫我",你需要一個(gè)既跑得快又足夠便宜的模型在后面接著。
Attention或許還是需要的,但All You Need的時(shí)代,正在結(jié)束。
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