开源大模型领域出现了一个标志性数字：阿里巴巴的通义千问（Qwen）家族累计全球下载量突破 30 亿次，超越谷歌、Meta 等对手，成为全球下载量最高的开源 AI 模型家族。这一数据来自 Hugging Face 于 2026 年 8 月 14 日发布的一份「开源模型现状」报告，以及阿里巴巴同月 15 日的官方披露。

在 Hugging Face 平台内部，2026 年 Qwen 的下载量约为 20.45 亿次，而谷歌约为 4.18 亿次、Meta 约为 2.27 亿次——这一统计只覆盖 Hugging Face Hub，还不含中国的 ModelScope 等平台，因此低于 Qwen 跨平台累计的 30 亿次。

生态比单点性能更关键

截至披露时，阿里巴巴已开源超过 460 个 Qwen 模型，衍生出 30 万余个下游模型。仅在 Hugging Face 上，开发者就基于 Qwen 创建了 151,448 个衍生模型，是 Meta 衍生数的 2.6 倍、Llama 家族相关仓库数的 4.7 倍；同期的谷歌模型衍生数为 82,506 个。

开源权重模型可以被下载、微调并用作新 AI 产品的积木，因此下载量与衍生模型数，成为衡量开发者「用脚投票」的指标，也折射出中美开源 AI 竞赛的此消彼长。报告还指出，2026 年中国头部实验室发布的最大开源模型，参数规模普遍高于美国同行：中方月度上限在 7540 亿到 2.78 万亿之间，而美方大多数月份的最大开源模型低于 1300 亿参数。同时，中国开发者普遍采用宽松许可证——在报告追踪的 178 个参数量超 200 亿的中国模型中，59% 使用 Apache 2.0、22% 使用 MIT，没有任何一个限制仅限非商业使用。

为什么它能走出去

Qwen 的崛起并非只靠性能与低价。阿里通过云业务，把 Qwen 分发到东南亚、非洲等市场的企业客户，触达许多对手没有的渠道。报告称，Qwen 已成为开发者决定微调与部署模型时「默认工作流」的一部分。面对这一态势，Meta、英伟达等美国公司近几周也相继发布新的开源模型，争夺开发者。

对中文世界而言，一个由中国公司主导、又能被全球开发者广泛采用的开源模型家族，意味着本地应用与二次开发有了更稳固的底座。

来源：China Daily / 彭博社（据 Hugging Face 2026 年 8 月开源模型报告）

这项能力并非默认开启，而是作为 Apple 智能的“扩展”出现，覆盖两个入口：其一是写作工具，在备忘录、邮件等系统应用里直接生成或润色文本；其二是 Siri，当用户提出复杂问题时，Siri 会先判断是否适合交给千问，并在获得确认后才调用，涉及照片或文件时还需用户单独授权。

要使用它，设备需升级到 macOS 26.6 或更高版本，且满足地域与账户条件：身处中国大陆且 Apple 账户地区设为大陆，或身处大陆但未登录账户，或使用国行 Mac。若用户身处海外、账户无中国账单地址，或设备购于境外，Siri 仍会连接 ChatGPT。苹果在手册中单列“千问与隐私”一节，用户可随时关闭该扩展。

这次官宣早有铺垫。今年 7 月，“Apple 智能”作为端侧生成式人工智能服务出现在国家网信办的备案名单中，备案主体为苹果技术开发（上海）有限公司；苹果首席执行官库克也在财报电话会上确认，已获准在中国推出首批 Apple 智能功能。除阿里外，苹果还在推进与百度的合作，由后者承担中文搜索相关能力。对长期苦于国行设备 AI 短板的用户来说，这意味着 Siri 与系统级写作工具终于接上了成熟的中文大模型。

来源：China Daily、36氪

Agentic Index 衡量的是 AI 调用工具、规划多步任务、在真实工作场景中交付结果的能力——简单说就是”能不能当助手干活”。它由两项核心测试等权平均组成：GDPval-AA v2（模拟 44 种职业的知识工作完成度）和 τ³-Banking（金融客服多轮对话与知识检索）。两项都是实打实的工具调用测试，不是做选择题。

说白了，这个榜单一向被美国闭源模型垄断。此前中国模型最好的成绩是 Kimi K3 的 50.1 分，而这次 Qwen3.8-Max 直接把纪录拉高了 5 分以上。这意味着在”让 AI 真正动手做事”这条赛道上，中美差距正在快速收窄。

从模型规格看，Qwen3.8-Max 总参数量达 2.4 万亿（采用稀疏 MoE 架构），激活参数约 950 亿，上下文窗口支持 100 万 Token。它在多项子测试中表现突出：PaperBench（论文复现）93.0 分、OSWorld-Verified（电脑操作）86.1 分、Terminal-Bench 2.1（终端命令行操作）86.6 分——后两项均超过了 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。

价格方面也有明显优势。Qwen3.8-Max 的 API 定价约为 Claude Opus 5 输入价格的 40%、输出价格的 24%。阿里还宣布将于下周开源 Qwen3.8-Max 权重，如果兑现承诺，这将是迄今公开的最大规模模型之一。

对开发者来说，这个排名传递了一个信号：选模型不必只盯美国闭源方案。如果你的应用涉及多模态操作、长程任务调度或成本敏感部署，Qwen3.8-Max 值得放进对比清单。

来源：Artificial Analysis / MarkTechPost / 量子位 / 上海证券报

它走的是稀疏MoE（混合专家）架构，总参数2.4万亿，每次推理只激活约950亿。上下文长度顶到1M tokens，硬件、显存、推理延迟这些事留给模型自己。定价是国际版每百万token输入2美元、输出6美元，对标Claude Opus 5只到对手的40%和24%。国内千问AI平台价格为每百万token输入12元、输出36元。

动手能力方面，官方甩出三个真实案例：模型从零搭建oh-my-cli项目，无人工介入跑16天，265次提交、127个PR、151个issue；复现一篇推理论文并自我迭代，连续工作125小时、7600行代码、33轮GPU训练，AIME24比原方法再涨2.7分；参加WWW2025多模态对话挑战赛，24小时内击败458支人类队伍。芯片设计任务里，500轮交互把硬件门数从8298压到678，物理面积从106×106微米缩到46×46微米，整体缩小81%。

基准上，PaperBench 93.0、IFBench 82.8、HealthBench 60.2、CoWorkBench 74.8、JobBench 53.4，多项超过Anthropic Fable 5和GPT-5.6 Sol；OSWorld-Verified 86.1、MLVU 90.8，多模态也不落下风。

说白了，这版千问终于把”长程自主”摆到台面上了，标杆不再是单点刷分，而是能不能从一个空文件夹干完一个真实项目。权重下周登陆Hugging Face和ModelScope，Qwen3.8-27B同步开源。能调用Codex、Claude Code、Qoder这些主流框架，国内直接上qianwenai.com。

我的判断是，国产大模型真正可用的临界点，不是榜单分数，而是这种”扔进去一个目标，干完十几个工作日”的工程闭环。等开源权重放出来，你会拿它跑什么？先想好怎么用。

来源：千问官方博客、凤凰网科技、IT之家