01｜Meta 用千问训练新模型？

昨天，彭博社的一条新闻让科技圈瞬间炸了——

Meta 最新的大模型项目“牛油果”（Avocado）在训练过程中，公开使用了阿里千问的开源模型。

这画风，转换得太快。

就去年，扎克伯格还在到处强调“要坚定支持美国本土模型”、“要确保美国在 AI 上保持领先”。

结果到了现在，他亲手把团队带向了一个他曾经轻描淡写、甚至隐隐排斥的方向——靠阿里千问来补强能力。

资本市场的反应更直接，消息一出，阿里巴巴盘前立刻拉升超 4%。

市场不会给情绪留面子，它用股价说明：阿里千问，正在从技术领先的一员，参与到了更大的世界智能叙事格局里。

千问已经不单是中国开源模型的代表，也是全球开源生态的主角。

02｜过去的“开源之王”，换座次了

前面两年，Meta 的 Llama 一度被视为全球开源霸主，基本等同于开源标准。

谁要做开源相关的应用，多少都会跟 Llama 打交道。

无论是衍生模型数量还是全球下载量，Llama 曾经稳稳地坐在第一的位置。

可就在这一年里，这个排名发生了剧烈变化，甚至到了“开源时代换了主角”的程度。

就在24年8月，千问的衍生模型数量第一次超过 Llama；

2025年10月，千问在全球下载量上也正式超过了 Llama；

与此同时，千问多次登上“全球最强开源模型”的榜单，性能几乎逼近顶级闭源模型。

10月底GTC大会上，黄仁勋也认可阿里千问在全球开源市场的占有率。

老黄直接上了一张图，展示了全球开源模型的下载及采用情况图——2025年以来，来自中国的阿里通义千问Qwen已占据开源模型的大部分市场份额，并且领先优势还在持续扩大中。

早在5月，黄仁勋在财报电话会上也说，来自中国的Qwen（阿里通义千问）和DeepSeek，是开源AI模型之中最好的。

可能还有很多朋友可能之前不了解，DeepSeek 发布 R1 的时候，他们做的六个小尺寸模型里，有四个也是基于千问蒸馏的。

能看到一个清晰的趋势：行业真正的玩家，他们在不约而同地用千问做基础。

Meta 用千问，已经不是第一次，而只是第一次被放到台前。

硅谷识货的人其实早就知道，这台“开源最强引擎”来自中国。

03｜千问不是强在某一块，还得是全系统

千问的速度和覆盖广度，是我一向觉得壁垒高的。

很多开源大模型品牌，只把某一块做强。有的擅长文本语言，有的视觉能力不错，有的代码能力好但推理太慢，有的虽然开源但开源得“缩水”。

千问的打法完全是家大业大、枝繁叶茂：几乎是把一家公司所有能用于 AI 的能力推到台前，做成了一个“全模态、全尺寸、全链路”都覆盖的完整体系。

从 0.5B 到 480B 的超大模型，从语言到图像、视频、语音、代码等模态，再到训练框架、推理框架、优化方法、全流程开放，这样的开源力度在全球范围内都是很罕见的。

印象里，全球只有两家公司能做到这种程度：谷歌和阿里。甚至有了种简称GA，代表谷歌和阿里的首字母，“西方谷歌东方阿里”。

因为只有他们有端到端的全栈能力，有底层架构，有云计算体系，有生态应用场景，有海量真实用户，还有自研工具链、算力编排和数据体系。

20年以上的技术和数据积累，真不能小觑。

用一句硅谷流行的话来形容：“你们是在做一个国家级的 AI 基建，而不是一个模型。”

美国 CNBC 对千问的评价其实非常准确：真正具有突破性的 AI 产品，不会出现在小团队手中，而是出现在那些掌握完整生态体系的企业里。

Google Gemini 是这样，阿里千问也是这样。

从底层芯片到云基础设施，从模型研发到生态应用，这才是能持续迭代领先的关键。

换句话说，大模型竞争已经不是“谁的模型性能更强”的简单对比，而是进入“体系竞争”。

有多少团队可以像阿里这样，把训练、推理、云计算、产品、应用、生态、行业落地打通？

04｜全球开发者的迁移：为啥更爱用千问？

打开全球开发者生态，会发现“阿里千问流行硅谷”不是一句空话，还真的实实在在发生了。

如果把Meta用千问训练，看作一个标志事件节点，那背后已经有的涟漪和影响规模，要比这大得多。

亚马逊用千问打造新业务，Airbnb 用千问做智能化实验，英伟达基于千问开发衍生模型，微软内部也有团队将千问作为开源基础……

就像Airbnb的CEO布莱恩·切斯基在采访中说， 他们公司正“大量依赖阿里巴巴的通义千问模型”，并直言“比OpenAI更好更便宜”。

这也让美国AI知名专家Nathan Lambert评论说：硅谷看起来是建立在千问之上的？

除了企业产业，还有很多实验室，像斯坦福李飞飞团队基于千问做科研，艾伦 AI 研究院、硅谷独角兽 Thinking Machines Lab 等机构，都选择了以千问为底座。

这不是“用中国模型很稀奇”的时代了，而是真正进入“用千问是主流选择”的时代。

更夸张的是，新加坡国家 AI 计划（AISG）公开奖明，他们放弃了原本以 Meta 模型为核心的路线，全面转向阿里千问架构。

韩国、日本、泰国、越南、阿联酋、巴西等国家的企业和开发者，也在用千问开发新业务、新模型、新技术。

这意味着什么？意味着千问不仅拿下了“性能领先”“开源领先”，还拿下了“心智领先”。

开发者的选择通常最真实，尤其是全球范围内的开发者。如果一个模型只是性能强，它不会自动引发迁移潮；

但只有当它同时具备性能稳定、生态成熟、开源干净、可扩展性好、适配范围广、长期更新频繁，并且能覆盖全球行业场景，才会真正变成“全球第一开源基座”。

这一点，千问做到了，而且做得比大家想象中更彻底。

05｜良性循环初显：模型是开始，生态才王道

当然，我们不能只盯着模型本身，更重要的是“模型之后的生态能力”。

千问APP的爆发，某种程度上，也是阿里 AI 战略闭环真正成形的标志。

千问APP如今月活突破 3000 万，它已经走出了一个中国 AI C 端应用史上最强的增长曲线。

我尝试把千问APP，理解为阿里千问体系最前端的“传感器”，它把真实用户的需求不断反馈给模型，让模型的迭代变得更快、更准、更接近真实场景。

海外只有谷歌的 Gemini APP 和 OpenAI 的 ChatGPT APP 能有类似的规模，而中国能跑到这个量级的，只有阿里千问。

它不是因为阿里是大厂所以用户多，真实是因为千问APP的功能更新和体验节奏，确实在快速满足用户的日常生活场景：

写东西、查资料、总结、翻译、剪视频、处理文档、对话生成、工作流自动化等等。

结合阿里云和千问模型的联动，这个 APP 成为了阿里 AI 的重要入口，也成了阿里各个 AI 产品的加速器。

资本市场的态度也很清晰。

阿里最近一年股价上涨超过 93%，阿里云 AI 产品收入连续九个季度三位数增长，季度营收同比增长 34%，公司宣布未来三年投入超过 3800 亿人民币继续加码 AI，管理层的态度只有一个字：狠。

资本市场为什么愿意为阿里 AI 投票？因为它看到了一个真正形成闭环的 AI 战略：有强模型、有强云基础、有全球开发者生态、有大规模 C 端应用、有企业级落地场景，还有一个越用越强、越开源越壮大的技术社区。

相比一些只是靠故事支撑的公司，阿里的 AI 路线是一条“用硬实力堆出来的路”。

06｜Meta向阿里千问取经，还只是开始

如果把今天这条“Meta选择蒸馏千问”的新闻放回更大的时间线上看，完全没有偶然，我更是窥到一点时代变化的注脚。

过去十年，“开源领先”和“硅谷领先”几乎是等号；

但现在，“硅谷领先”这件事第一次出现了被中国模型强势改写的情况。

黄仁勋说“中国在开源领域遥遥领先”，在我看来肯定不是恭维，也是对整个行业格局的总结。

中国模型第一次真正从追赶者变成了被全世界借鉴、参考、使用、蒸馏的对象。

今天，Meta 的态度转身只是表面。

真正的底层逻辑是：阿里千问正在成为全球 AI 创新的默认底座。

未来三年，当 AI 的竞争从模型走向应用、从应用走向基础设施、从基础设施走向生态系统时，“西谷东阿”的格局将会越来越明显。

谷歌靠 Gemini 和其完整生态继续在西方市场领跑；阿里靠千问、阿里云、千问APP 和完整开源生态，在全球范围里建立属于中国的技术势能。

开源的未来，也许真的会在北京、上海、杭州这些城市里长出来，而不仅在硅谷。

千问的故事才刚刚开始，但它已经让全世界意识到：

一个真正强大的 AI 时代，可能不一定诞生在硅谷，也可以诞生在中国。