The "Outsider" of the Red Envelope War

作者 | 柴旭晨

編輯 | 周智宇

在新春佳節來臨之際，用 “撒幣” 力推新業務就成了各大互聯網廠商的保留節目。到了今年的春節檔，紅包大戰的主角變成了 AI。

近期，AI 大廠先後公佈了關於春節現金紅包活動的消息。然而在戰場的另一端，阿里通義千問卻顯得 “低調”。他們沒有發佈搶紅包攻略，沒有且聽龍吟的營銷噱頭，而是在 1 月 26 日，向全球科技界投下了一枚核彈：千問旗艦推理模型 Qwen3-Max-Thinking。

在流量見頂的今天，利用春節這一巨大的流量窗口，用補貼戰術換取用户的下載與日活，在 C 端用户規模上實現彎道超車，這一策略充滿了熟悉的移動互聯網時代的硝煙味，玩家們顯然試圖將這套經典打法平移到大模型戰場。

但有行業人士指出，AI 時代的底層邏輯，已經背離了移動互聯網時代的流量法則。大模型不是外賣，也不是打車軟件，它不是一個簡單的撮合平台，而是一個需要提供極高智力密度的生產力工具。

有模型企業高管向華爾街見聞指出，原先補貼可以留住用户，因為用户對服務的需求是同質化的；但在新時代，如果模型不夠聰明，如果它無法解決複雜問題，那麼靠紅包吸引來的海量用户可能會得而復失。

阿里團隊顯然已經洞察到，AI 時代的護城河不再是用户規模，而是 “智能的高度”。因此，在 1 月 26 日這個節點，他們沒有選擇隨波逐流地加入營銷混戰，而是發佈了 Qwen3-Max-Thinking。

這款模型不僅是對過往技術的一次迭代，更是對舊互聯網流量邏輯的一次降維打擊。它用萬億級參數的龐大體量和深邃的推理能力證明：在 AI 的賽道上，唯一的硬通貨是 IQ，而不是 DAU。

Qwen3-Max-Thinking 的發佈，標誌着中國大模型正式走出了流量爭奪的 “基礎賽”，邁向了比拼思考深度的深水區。

根據官方披露的信息，Qwen3-Max-Thinking 的總參數量突破了萬億大關，並進行了更大規模的強化學習後訓練。這種訓練方式不再是簡單的 “喂數據”，而是通過獨創的算法讓模型在海量複雜任務中自我博弈、自我進化。

這種對技術極致的追求，使得 Qwen3-Max-Thinking 在多項關鍵性能基準測試中，超越了 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 等國際頂尖模型，也證明了在算力和算法構建的智能高地上，只有腳踏實地的直道衝鋒。

更為關鍵的是，Qwen3-Max-Thinking 所強調的 “Thinking” 能力，是對舊互聯網產品邏輯的顛覆。

曾經互聯網產品追求的是快——快速連接、快速匹配、快速響應。而在 AI 時代，Qwen3-Max-Thinking 引入了類似人類 System 2 的 “慢思考” 機制。在面對複雜難題時，它不會像搜索引擎那樣通過關鍵詞匹配快速甩出由於鏈接，而是會進行多步推理、邏輯拆解和自我反思。

這種 “深思熟慮” 的特質，雖然在響應速度上可能不如簡單的檢索，但它提供的價值密度卻是指數級上升的。這才是 AI 時代用户真正買單的核心競爭力。

此外，Qwen3-Max-Thinking 在 Agent 能力上的突破，也進一步印證了新舊時代的鴻溝。

互聯網時代的工具是割裂的，用户需要在不同的 APP 之間跳轉，而 Qwen3-Max-Thinking 大幅增強了自主調用工具的原生 Agent 能力，模型可以像專業人士一樣 “邊用工具邊思考”。

它不再是一個被動的問答框，而是一個能夠主動規劃、實時調整、調用各類 API 來完成複雜任務的超級助理。這種更合用户心意、更智能、更流暢的交互體驗，徹底打破了舊互聯網的應用邊界。

同時，針對大模型領域頑疾 “幻覺” 問題的攻克，也顯示了阿里從解決真實問題出發的務實態度。通過降低幻覺，Qwen3-Max-Thinking 為解決真實世界的複雜任務打下了基礎，這比任何營銷噱頭都更能贏得 B 端和 C 端用户的長期信任。

2026 年的這個春節，可能會成為舊互聯網時代思維方式的最後一次謝幕演出，用户終會發現，那些真正能改變他們生活、提升他們效率的，並非現金獎勵而是那個在後台默默運轉、能夠像人一樣深刻思考的萬億參數大腦。這，才是屬於 AI 時代的真正勝利。

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