2026年9月22日，2026云栖大会开幕，阿里巴巴在大会现场披露大模型（LLM）的最新进展。据官方介绍，基于下一代架构的Qwen4模型已投入训练，未来Qwen4.5、Qwen5等后续版本模型的参数规模将扩展至5-10T量级，目标是完成更复杂、更长程的任务。这是一次聚焦模型与算法演进的公开披露，对关注大模型训练路线与评测排名的团队与研究者，都是值得记录的看点。本文从AI模型与算法视角解读。
Qwen4 投入训练与更大的参数目标
阿里云栖大会消息显示，Qwen4已进入训练阶段，其后续版本Qwen4.5、Qwen5的参数规模将扩展至约5-10T。参数规模的显著提升，通常意味着更强的多任务与长程推理能力，也对应更高的训练算力与数据组织成本。对模型研究团队，这类披露提示大模型训练正从“能问答”走向“能自主完成更复杂工程任务”的迭代方向。
Qwen3.8-Max 在智能体与编程评测中领先
在大语言模型领域，阿里公布的Qwen3.8-Max在编码（Coding）与办公（Cowork）领域表现强劲，发布后在Artificial Analysis的Agentic智能体评测拿到第一，在CodeArena前端编程评测也位列第一。此类第三方评测成绩，为模型在前端工程与智能体自动化场景的选型提供了参照，也反映出最新一代Max模型在代码生成与工具类能力上的竞争力。
面向更长程、更复杂任务的模型训练路线
据云栖大会演讲，Qwen团队正在探索让模型从真实反馈中发现短板、自行设计实验、构建数据并评估结果，以循环推动模型自身进化（即自我改进式训练）。这种面向更长程任务与复杂推理的训练范式，是大模型算法演进的活跃方向，也解释了团队为何将下一代模型的参数目标定在更大的5-10T规模。
对模型选型与训练的启示
对需要选型或评估大模型的团队，可以结合任务场景对比Qwen3.8-Max等在智能体、编程与办公场景的评测表现，并结合自身硬件与推理预算决定是否采用；对关注模型训练前沿的研究者，Qwen4的训练目标与更大参数路线，是有参考价值的技术信号。需要说明的是，5-10T参数为官方披露的规划方向，具体版本的能力需以正式发布为准。
小结
阿里于2026年9月22日在云栖大会披露Qwen4进入训练、后续版本参数扩展至5-10T的模型演进路线，并以Qwen3.8-Max的智能体与编程评测成绩作为佐证，是2026年9月AI模型与算法领域值得关注的重要更新。