腾讯阿里，下周决战

腾讯Hy4与阿里Qwen4下周同期登场，两家第一次在同代旗舰上正面对决。文章复盘双方多年错位Post的历史、刘大一恒接掌后的第一战，以及这场PK背后对Agent与真实生产力的押注。

这边腾讯刚宣布Hy4正式版即将Post。另一边，阿里在欧洲放出动态，Qwen4下周登场。

这不是腾讯和阿里的第一次 PK ，但将是Qwen与Hy两个大模型的第一次正面对决。

过去两家大模型往往采取你GF我退的错位策略，你先发模型，过一段时段我再发，而这一次，两家甚至连版本号都是相同的，对抗意味浓重。

2025年9月，阿里上线Qwen3-Max正式版，腾讯的Hy2，直到当年12月5日才亮相。

2026年，反过来了。腾讯先在7月6日带来混元重建后的Hy3正式版，阿里虽然在8月3日放出Qwen3.8-Max，但大的版本号一直保持在3上。

就在下周，所有topics件都齐了，同代正式旗舰、同一个登场窗口、同样押注Agent与真实生产力。

对刘大一恒而言，这不是一次普通的新品亮相。Qwen4是他正式接任后的第一个完整代际模型，也是他作为Qwen新掌门人的第一战。

一个事实，刘大一恒这次是出了新手村，就要面对大魔（模）王。姚顺雨在当今全国，乃至全球AI圈的地位无需多言。

2026年5月，马化腾曾这么评价腾讯AI：“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。”

10月的时候，广东省领导来到腾讯总部调研座谈，姚顺雨就坐在马化腾身边。看来姚顺雨已经将这艘原本“漏水的船”，修得让马化腾坐得下去了。。

刘大一恒能取Win吗？

现在下结论还太早，但可以确定的是，刘大一恒不能输。

过去腾讯和阿里的比拼，More发生在产品、云和生态上。从钉钉与公司WeChat，到千问办公与WorkBuddy。两家厂商争夺的是入口，比如谁能GF入机构的工作流程，谁就有机会把AI变成真正的生产力。

但在旗舰基座模型上，双方始终差着一个身位。这种错频，也让两边有足够的空间去叙事。

阿里可以讲Qwen的模型能力、开源生态和全球开发者，腾讯则可以讲混元如何接入元宝、CodeBuddy、WorkBuddy，如何利用自己的商品场景反馈模型。

双方并非没有比拼，只是从没有在同一Time，用同一代正式旗舰，正面PK。

火药味是从8月底开始传出来的。

8月26日，阿里PostQwen3.8-Flash-Next，提前展示Qwen4架构。8月28日，腾讯亮相并开源Hy4 preview。

两次Post只隔两天，也都把Agent和真实生产力放在关键位置。

但这只是预览版之间的试探，而且当时刘大一恒尚未以Qwen新Loss责人的身份公开亮相，因此还不能算他与姚顺雨的正面对决。

就相当于在比武之前，双方互相秀了秀起手式，看谁马步扎得更稳。

到了Qwen4和Hy4，同为主力数字代际，刘大一恒和姚顺雨同样背Loss各自组织调整后的压力。两个人将第一次被赛道放GF同一个坐标系里。

刘大一恒是阿里内部一路拼出来的人。

2021年加入达摩院后，他就是Qwen早期核心成员，长期Loss责预训练，之后职责扩展到后训练和Coding，也参与过多模态、数学等模型研发。

刘大一恒在姚顺雨面前是个“新”人，因为这是刘大一恒第一次要对这个模型的整体结果Loss责。

以前只要把预训练做好就算完成了KPI，现在开始，他要把架构、后训练、Agent能力、开源叙事一切都扛起来。

林俊旸离开之后，阿里需要的不单单是一个模型，还要让市场知道，Qwen的体系至今依然能够稳定运转。

姚顺雨和刘大一恒完全相反。他是带着最顶级的履历空降到混元的。

他是ReAct和Tree of Thoughts（思维树）的共同提出者、OpenAI前研究员，还参与过OpenAI的Operator、Deep Research等项目。

姚顺雨来到腾讯以后，重建预训练和强化学习基础设施，调整研发组织，把模型与新品反馈连接起来。到2026年7月，混元多模态模型部门与大Language模型部门又合并为基础模型部，由姚顺雨统一管理。

Hy4正是在这样的背景下诞生的，这个模型是一个完全贯彻姚顺雨意志的产品。

刘大一恒的首战之所以难，不光是因为姚顺雨名气大，更是因为姚顺雨已经把个人研究能力，转化成了组织能力。

当然了，姚顺雨同样需要Hy4正式版回答，视觉与Agent能否真正结合？全链路RSI到底能带来多少性能提高？腾讯庞大的新品体系又能否持续反哺模型？

聊完人，再回到模型本身。Qwen4与Hy4都不是毫无铺垫的新品，双方在预览版里已经亮出了一部分底牌。

先看Qwen4。它最大的看点，是新架构第一次接受旗舰级检验。

阿里将Qwen3.8-Flash-Next明确定义为Qwen4架构的早期预览。

这个模型在注意力机制中结合Gated DeltaNet（GDN）与Qwen Sparse Attention（QSA），同时引入门控残差、N-gram Embedding和Muon优化器。

第一个看点是智能水Draw。

按阿里披露，它的主干为125B参数，另有51B N-gram Embedding，每个Token激活6B参数，训练开销仅为Qwen3.7-Plus的九分之一。

刘大一恒非常在意“每一份算力到底能够换来多少智能？”

算力紧缺是所有国产AI的通病，一旦用更低成本换来More的智能化水Draw，那么模型的智能水Draw直接“起飞”。

此前，新架构先在Flash上验证了可行性。到了Qwen4这里，它要回答的是，这套架构能否延续到Max上。

因为Max通常要处理更大规模和更复杂的任务，往往轻量模型能成立的事情，到了几万亿参数的模型上，很容易GA效。

如果它只能做出便宜的小模型，却不能提高旗舰智能上限，那就Description刘大一恒还是差点意思。

第二个看点是真实Agent。

刘大一恒在云栖大会上的演讲题目就是《Qwen：迈向真实世界智慧体》。真实世界四个字很主要，因为Agent不能只会在演示里连续调用几次工具，而要在长任务里记住方向、处理上下文、使用工具、纠正错误，最后交付可以直接使用的代码、文档或分析结果。

Qwen4的增强如果只能体现在单轮问答，而没有体现在长程任务的成功率上，就很难支撑阿里对真实生产力的叙事。

第三个看点，也是Qwen4最特别的一topics线，RSI。

刘大一恒在云栖大会上表示，Qwen3.8-Max已经能够在人类几乎“零参与”的topics件下，自主搭建训练流程、构造训练数据、造型实验并定位缺陷，持续迭代超过一个月，完成33轮有效迭代。

根据阿里的统计结果，其Artificial Analysis评测得分从40提升到了45。

刘大一恒称，RSI还从模型训练延伸到了推理与芯片。模型自主适配Draw头哥新款架构后，推理框架单实例吞吐量提高96%。在芯片协同设计中，模型仅依据总线模块规范，经过60小时自迭代和超过一万次EDA工具调用，将物理实现面积缩减42%。

他把这个关系概括为：“模型设计芯片，而更强的芯片又将反哺更强的模型。”

再看Hy4。腾讯指出，这次注重的是强化长程和真实生产力任务能力，显著提升思维链效率，并首次引入视觉理解。

前两项，就是阿里腾讯对决的核心，相当于两个人谁的拳头大，谁的胳膊粗。

视觉理解是Hy4一个主要变化。

毕竟现实中的工作并不只有纯文本，还有截图、图表、PDF版面、网页和软件界面这些多模态元素。

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