今天阿里发了啥？我来说说。
Qwen3.6-Plus，千问3.6系列第一款模型，编程能力接近Claude，100万Token上下文。 听起来好像就是又发了个新模型对吧？但你往前倒两天看，4月1号发了Wan2.7-Image做图像生成的，3月30号发了Qwen3.5-Omni全模态的。 四天，三个模型，三个完全不同的方向。我觉得，有意思的不是某一个模型有多强，得把这三个拼在一起你再看。 Omni管感知，能听能看。Wan2.7管生成，能画画。3.6-Plus管执行，能编程能调工具。感知、生成、执行，一个完整的Agent工作流，齐了。 一个团队做出一个好模型不稀奇。三个团队同一个窗口期朝三个不同方向同时交卷，这个就值得琢磨了。 为什么能做到这种同步？两周前阿里刚成立了ATH事业群，这个大家都知道了。我想聊的是这个名字。不叫AI实验室，不叫大模型中心，叫Token Hub。 Token就是我们跟AI打交道时消耗的东西，你聊天、写代码、画图，烧的都是Token。Hub是枢纽。 你可以这么理解： 通义实验室是水厂造水的，MaaS平台是管网送水的，千问APP和悟空这些应用是你家的水龙头。ATH干的事情是把水厂、管网、水龙头全串一条线上。 吴泳铭定的使命：创造Token、输送Token、应用Token。 听着耳熟吧，外面都说过了；但我觉得这个命名背后藏了一个判断：AI这门生意到最后，比谁的Token流转效率最高。水质都差不多的时候，用户在意的是水压，拧开龙头水来不来。 据说OpenAI内部已经把核心考核从日活切到了每日Token消耗量。一个在旧金山一个在杭州，想到一块去了。 然后你要问：管线搭了，通不通？ 我把「模型应用协同」这个被说烂的词拆成三层。第一层，接入层。模型发了，应用换个版本号发个公告，各干各的，发完才对接。大部分公司在这一层。 第二层，同步层。模型还没发布应用就在联调了，上线那天同步交付。ATH这轮做到了这一层。 3.6-Plus训练的时候就对OpenClaw、Claude Code做了适配，Omni能被龙虾直接调用处理音视频，Wan2.7支持Skill调用让Agent画画。三个模型出厂就知道自己被谁用。悟空、千问APP、QoderWork同一时间官宣接入，一起冲线的。 第三层，飞轮层，用户数据反馈回来指导下一代模型训练，越用越好。这层还没完全跑起来，但沙利文的数据显示千问企业调用占比冲到32.1%，半年翻倍。燃料在备齐。 最后说一个我觉得最容易被忽略的事。 大家都在聊Agent，聊龙虾，聊跑分。但跑分领先也就两三个月窗口期，龙虾适配谁都能做。真正的胜负手是什么？是企业侧。 C端用户拿龙虾玩一下午消耗几十万Token，玩完可能一周不打开。企业把Agent嵌进客服系统，一天几千工单，天天跑，像水电费一样稳；而且一旦嵌进去了就不会轻易换，切换成本太高。 C端卖矿泉水，B端铺自来水管。哪个生意更值钱不用我说了吧。 这就是悟空事业部存在的意义。B端AI原生工作平台，把模型扎进企业工作流。阿里做这件事有个别人没法复制的优势：钉钉、阿里云、淘宝商家生态，客户本来就坐在隔壁桌。 Qwen3.6-Plus只是第一款，后面还有Max。管线刚跑完第一轮。往后看，就更有意思了。
Qwen3.6-Plus，千问3.6系列第一款模型，编程能力接近Claude，100万Token上下文。 听起来好像就是又发了个新模型对吧？但你往前倒两天看，4月1号发了Wan2.7-Image做图像生成的，3月30号发了Qwen3.5-Omni全模态的。 四天，三个模型，三个完全不同的方向。我觉得，有意思的不是某一个模型有多强，得把这三个拼在一起你再看。 Omni管感知，能听能看。Wan2.7管生成，能画画。3.6-Plus管执行，能编程能调工具。感知、生成、执行，一个完整的Agent工作流，齐了。 一个团队做出一个好模型不稀奇。三个团队同一个窗口期朝三个不同方向同时交卷，这个就值得琢磨了。 为什么能做到这种同步？两周前阿里刚成立了ATH事业群，这个大家都知道了。我想聊的是这个名字。不叫AI实验室，不叫大模型中心，叫Token Hub。 Token就是我们跟AI打交道时消耗的东西，你聊天、写代码、画图，烧的都是Token。Hub是枢纽。 你可以这么理解： 通义实验室是水厂造水的，MaaS平台是管网送水的，千问APP和悟空这些应用是你家的水龙头。ATH干的事情是把水厂、管网、水龙头全串一条线上。 吴泳铭定的使命：创造Token、输送Token、应用Token。 听着耳熟吧，外面都说过了；但我觉得这个命名背后藏了一个判断：AI这门生意到最后，比谁的Token流转效率最高。水质都差不多的时候，用户在意的是水压，拧开龙头水来不来。 据说OpenAI内部已经把核心考核从日活切到了每日Token消耗量。一个在旧金山一个在杭州，想到一块去了。 然后你要问：管线搭了，通不通？ 我把「模型应用协同」这个被说烂的词拆成三层。第一层，接入层。模型发了，应用换个版本号发个公告，各干各的，发完才对接。大部分公司在这一层。 第二层，同步层。模型还没发布应用就在联调了，上线那天同步交付。ATH这轮做到了这一层。 3.6-Plus训练的时候就对OpenClaw、Claude Code做了适配，Omni能被龙虾直接调用处理音视频，Wan2.7支持Skill调用让Agent画画。三个模型出厂就知道自己被谁用。悟空、千问APP、QoderWork同一时间官宣接入，一起冲线的。 第三层，飞轮层，用户数据反馈回来指导下一代模型训练，越用越好。这层还没完全跑起来，但沙利文的数据显示千问企业调用占比冲到32.1%，半年翻倍。燃料在备齐。 最后说一个我觉得最容易被忽略的事。 大家都在聊Agent，聊龙虾，聊跑分。但跑分领先也就两三个月窗口期，龙虾适配谁都能做。真正的胜负手是什么？是企业侧。 C端用户拿龙虾玩一下午消耗几十万Token，玩完可能一周不打开。企业把Agent嵌进客服系统，一天几千工单，天天跑，像水电费一样稳；而且一旦嵌进去了就不会轻易换，切换成本太高。 C端卖矿泉水，B端铺自来水管。哪个生意更值钱不用我说了吧。 这就是悟空事业部存在的意义。B端AI原生工作平台，把模型扎进企业工作流。阿里做这件事有个别人没法复制的优势：钉钉、阿里云、淘宝商家生态，客户本来就坐在隔壁桌。 Qwen3.6-Plus只是第一款，后面还有Max。管线刚跑完第一轮。往后看，就更有意思了。
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