财联社3月6日讯（编辑胡家荣） 阿里巴巴-W（09988.HK）再上大分，该公司正式发布新一代推理模型QwQ-32B，该模型以320亿参数的“轻量级”架构，在多项核心指标上超越6710亿参数的行业标杆DeepSeek-R1，引发资本市场对阿里AI生态价值的重估。
截至发稿，阿里港股涨7.08%，报收139.1港元，而隔夜美股收盘涨8.61%，报收141.03美元。
技术革新：小模型开启“效率革命”
QwQ-32B的突破性在于其开创性地将强化学习（RL）引入中小规模模型训练体系，构建起三大核心技术壁垒：
真实验证式RL框架：摒弃传统奖励模型机制，通过数学答案验证器和代码执行服务器构建动态反馈系统。以代码生成为例，系统自动运行测试用例验证代码有效性，让模型在真实场景中实现了‘编码-测试-优化’的闭环进化。
两阶段能力跃迁：基于预训练模型检查点启动，第一阶段聚焦数学推导与代码生成专项突破，第二阶段通过多任务微调实现通用能力扩展。测试数据显示，模型在GSM8K数学基准测试中准确率达到83.7%，较传统训练方式提升19个百分点。
动态推理代理系统：首创环境感知型推理机制，可自主调用计算器、API接口等工具链。在解决复杂数学问题时，模型能动态分解问题、检索公式库并交叉验证结果，形成类似人类的推演逻辑。
商业落地：开源生态与垂直场景共振
阿里同时宣布以Apache 2.0协议向全球开源QwQ-32B，构建“技术-场景”双轮驱动模式：
企业级部署优势：支持本地私有化部署，满足金融、医疗等行业数据安全需求。实测显示，模型在国产昇腾910B芯片上推理速度达到156token/秒，较同参数规模模型提升2.3倍。
3800亿投资锚定AI基建
该成果恰逢阿里宣布未来三年投入3800亿元加码云与AI基建，券商普遍认为这印证了三大战略路径：
算力网络全球化：依托全球29个地域的87个可用区，构建弹性算力供给网络。IDC数据显示，阿里云AI相关收入连续6季度保持三位数增长，2023年Q4算力租赁业务同比增长217%。
开源生态规模化：通义千问系列衍生模型在Hugging Face平台下载量突破120万次，形成涵盖7B-72B参数的完整工具链。开源中国研究院指出，QwQ的RL框架为学界提供了中小模型训练新范式。
场景渗透多元化：B端：钉钉智能助手已服务170万企业用户，知识库检索效率提升300%；C端：夸克APP转型“AI生活管家”，00后用户占比突破53%。
市场影响：AI投资逻辑生变
国泰君安测算显示，QwQ技术路径若得到普及，企业AI部署成本可降低70%-80%。中信建投王雪提醒道，当前需警惕技术路线切换风险，部分依赖堆叠参数的标的面临估值重构。
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