阿里迎來 Qwen4.5/Qwen5，計畫將引數規模擴充套件至 5-10 Trillion；RSI 自主改進技術進入營運環節
為何重要
從資本密集型訓練轉向自我進化的 RSI 技術展示了降低開發門檻的潛力；5-10T 引數的擴充套件結合 AWS 的匯入，代表亞洲正積極填補與美系超大型模型在效能與生態上的差距；此外，晶片模型協同的自動化能力也是顯著的技術護城河。
阿里巴巴在雲棲大會公佈千問大模型最新進展，宣佈未來 Qwen4.5、Qwen5 等版本將擴充套件至 5 到 10 Trillion 引數，並展示了遞迴自我改進（RSI）在晶片模型協同等領域的應用成果。
- 規模擴充套件：集團透露 Qwen4.5、Qwen5 等版本將擴充套件至 5 到 10 Trillion 引數。
- 自主迭代與表現：大模型遞迴自我改進（RSI）正式進入營運環節，Qwen3.8-Max 在沒有人類「零參與」下迭代 33 輪，在 Artificial Analysis 得分從 40 漲至 45，與 Claude、GPT 同處第一陣營。
- 硬體自主適配：Qwen3.8-Max 在未見過的平頭哥新款 GPU 上自主適配最佳化 Qwen3.8-Flash，實現單例項推理吞吐量提升 96%。
- 技術最佳化與生態：透過全鏈路自迭代，阿里在物理實現上成功減少 42% 的面積，並在 Hugging Face 上 Qwen3.8-27B 獲評史上最受歡迎開源大模型。