阿里云栖大会释放重磅信号：Qwen4.5参数将扩至10万亿，AI开始“自己教自己”

9月22日，2026杭州云栖大会正式开幕。阿里巴巴在这场年度技术盛会上释放了一个让行业震动的信号——千问大模型未来将扩展至5万亿甚至10万亿参数规模。

10万亿参数是什么概念？ 当前国产大模型的旗舰梯队——Kimi K3是2.8万亿，Qwen3.8-Max是2.4万亿。阿里的Qwen4.5和Qwen5如果做到10万亿，将是现有国产旗舰的四倍以上，直接对标全球最顶尖的闭源模型。

但真正值得关注的是“怎么做到的”。

阿里在大会上披露了一个关键细节：Qwen3.8-Max在人类完全“零参与” 的情况下，自主搭建训练流程、构造训练数据、设计实验、定位缺陷，持续迭代超过1个月，完成了33轮有效迭代。这不是“人调模型”，而是“模型调自己”——大模型的递归自我改进（RSI）已经从理论走向了实践。

翻译一下：AI开始自己教自己了。

更震撼的是“芯模协同”的案例。Qwen3.8-Max在从未见过的平头哥新款GPU上，自主适配优化了下代架构的Qwen3.8-Flash推理框架，实现单实例推理吞吐量提升96%。它还仅凭一份真实的总线模块规范，自主展开前端、验证、后端的全链路自迭代，在运行超60小时、调用EDA工具超万次后，完成了减少42%面积的物理实现优化。

这些数据指向一个判断：AI正在从“被训练的对象”变成“训练的主体”。

阿里还同步开源了下一代千问大模型架构Qwen3.8-Flash，训练成本骤降近90%。这意味着更强的模型可以用更低的成本训练出来。当“更强的模型+更低的成本+自我迭代”三个条件同时具备，大模型竞赛正在进入一个全新的阶段。

从“人教AI”到“AI教AI”，这一步跨得比任何人预想的都快。