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腾讯阿里,下周决战

文|字母榜 这边腾讯刚宣布Hy4正式版即将发布。另一边,阿里在欧洲放出消息,Qwen4下周登场。 这不是腾讯和阿里的第一次 PK ,但将是Qwen与Hy两个大模型的第一次正面对决。 过去两家大模型往往采取你进我退的错位策略,你先发模型,过一段时间我再发,而这一次,两家甚至连版本号都是相同的,对抗意味浓重。 2025年9月,阿里上线Qwen3-Max正式版,腾讯的Hy2,直到当年12月5日才发布。

腾讯阿里,下周决战

文|字母榜 这边腾讯刚宣布Hy4正式版即将发布。另一边,阿里在欧洲放出消息,Qwen4下周登场。 这不是腾讯和阿里的第一次 PK ,但将是Qwen与Hy两个大模型的第一次正面对决。 过去两家大模型往往采取你进我退的错位策略,你先发模型,过一段时间我再发,而这一次,两家甚至连版本号都是相同的,对抗意味浓重。 2025年9月,阿里上线Qwen3-Max正式版,腾讯的Hy2,直到当年12月5日才发布。 2026年,反过来了。腾讯先在7月6日发布混元重建后的Hy3正式版,阿里虽然在8月3日放出Qwen3.8-Max,但大的版本号一直保持在3上。 就在下周,所有条件都齐了,同代正式旗舰、同一个发布窗口、同样押注Agent与真实生产力。 对刘大一恒而言,这不是一次普通的新品发布。Qwen4是他正式接任后的第一个完整代际模型,也是他作为Qwen新掌门人的第一战。 一个事实,刘大一恒这次是出了新手村,就要面对大魔(模)王。姚顺雨在当今全国,乃至全球AI圈的地位无需多言。 2026年5月,马化腾曾这么评价腾讯AI:"原来一年前我们以为上了船,后来发现那个船漏水了,现在感觉站上去了,还坐不下去,还是希望船速能快一点。" 10月的时候,广东省领导来到腾讯总部调研座谈,姚顺雨就坐在马化腾身边。看来姚顺雨已经将这艘原本"漏水的船",修得让马化腾坐得下去了。。 刘大一恒能取胜吗? A 现在下结论还太早,但可以确定的是,刘大一恒不能输。 过去腾讯和阿里的竞争,更多发生在产品、云和生态上。从钉钉与企业微信,到千问办公与WorkBuddy。两家公司争夺的是入口,比如谁能进入企业的工作流程,谁就有机会把AI变成真正的生产力。 但在旗舰基座模型上,双方始终差着一个身位。这种错频,也让两边有足够的空间去叙事。 阿里可以讲Qwen的模型能力、开源生态和全球开发者,腾讯则可以讲混元如何接入元宝、CodeBuddy、WorkBuddy,如何利用自己的产品场景反馈模型。 双方并非没有竞争,只是从没有在同一时间,用同一代正式旗舰,正面PK。 火药味是从8月底开始传出来的。 8月26日,阿里发布Qwen3.8-Flash-Next,提前展示Qwen4架构。8月28日,腾讯发布并开源Hy4 preview。 两次发布只隔两天,也都把Agent和真实生产力放在重要位置。 但这只是预览版之间的试探,而且当时刘大一恒尚未以Qwen新负责人的身份公开亮相,因此还不能算他与姚顺雨的正面对决。 就相当于在比武之前,双方互相秀了秀起手式,看谁马步扎得更稳。 到了Qwen4和Hy4,同为主力数字代际,刘大一恒和姚顺雨同样背负各自组织调整后的压力。两个人将第一次被市场放进同一个坐标系里。 刘大一恒是阿里内部一路拼出来的人。 2021年加入达摩院后,他就是Qwen早期核心成员,长期负责预训练,之后职责扩展到后训练和Coding,也参与过多模态、数学等模型研发。 刘大一恒在姚顺雨面前是个"新"人,因为这是刘大一恒第一次要对这个模型的整体结果负责。 以前只要把预训练做好就算完成了KPI,现在开始,他要把架构、后训练、Agent能力、开源叙事一切都扛起来。 林俊旸离开之后,阿里需要的不单单是一个模型,还要让市场知道,Qwen的体系至今依然能够稳定运转。 姚顺雨和刘大一恒完全相反。他是带着最顶级的履历空降到混元的。 他是ReAct和Tree of Thoughts(思维树)的共同提出者、OpenAI前研究员,还参与过OpenAI的Operator、Deep Research等项目。 姚顺雨来到腾讯以后,重建预训练和强化学习基础设施,调整研发组织,把模型与产品反馈连接起来。到2026年7月,混元多模态模型部门与大语言模型部门又合并为基础模型部,由姚顺雨统一管理。 Hy4正是在这样的背景下诞生的,这个模型是一个完全贯彻姚顺雨意志的产品。 刘大一恒的首战之所以难,不光是因为姚顺雨名气大,更是因为姚顺雨已经把个人研究能力,转化成了组织能力。 当然了,姚顺雨同样需要Hy4正式版回答,视觉与Agent能否真正结合?全链路RSI到底能带来多少性能提升?腾讯庞大的产品体系又能否持续反哺模型? B 聊完人,再回到模型本身。Qwen4与Hy4都不是毫无铺垫的新品,双方在预览版里已经亮出了一部分底牌。 先看Qwen4。它最大的看点,是新架构第一次接受旗舰级检验。 阿里将Qwen3.8-Flash-Next明确定义为Qwen4架构的早期预览。 这个模型在注意力机制中结合Gated DeltaNet(GDN)与Qwen Sparse Attention(QSA),同时引入门控残差、N-gram Embedding和Muon优化器。 第一个看点是智能水平。 按阿里披露,它的主干为125B参数,另有51B N-gram Embeddin

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