Fable 5 外最强的大模型：千问想要，Kimi 给不给？

编辑：刘致呈

审核：徐徐

出品：互联网江湖

Kimi K3 的热度还在继续，隔壁千问也要搞个 " 大新闻 "。

千问大模型微信官方发文宣布，Qwen3.8 很快将发布并且开源……可能是除了 Fable 5 外最强的大模型。

这话里话外都藏着一些公关的 " 小巧思 "：你看，如果从 C 端受众的角度来理解，当前的国产 AI 大模型都在跟 Fable 5 比，那么如果一个模型仅次于 Fable 5，是不是意味着比其他几家都强？至少也是不弱于 Kimi K3 吧？

可现在 Kimi K3 热度这么高，把话说的太满，也未必是一件好事。

主要是公关把 Flag 立起来了，热度起没起来先不说，但 Deepseek v4 要发布，再加上 K3 的热度还没下去，将来 Qwen3.8 开源发布了，就免不了会被拿来跟 K3 和 V4 做比较。

如果 Qwen 真的能打赢就一切都好，但如果是平手，甚至是打输了呢？这次官宣是不是就把 Qwen3.8 给架起来了呢？

毕竟，即便现在 Kimi K3 这么火，但在当时发布介绍时，Kimi 方面还非常谦虚地承认自己与顶尖模型有差距。

至于 Deepseek，从最近梁文锋的内部交流谈话来看，其也没有过多在意 Deepseek 的外部地位，整体态度一如既往地克制且务实……

这么一对比，Qwen3.8 发布的确是一件大事儿，但在 K3 热度铺天盖地，Deepseek 梁文锋内部谈话走红的背景下，PR 到底该怎么做？

值得深思一番。

官宣 Qwen3.8 中对标 Fable 5，阿里 PR 初心是好的，但从实际的效果来，可能尚存在变量。

不是对标 Fable 5 的 PR 策略有问题，而是时机不对。

从 C 端的感知来看，Qwen3.8 官方发文定位 "Fable 5 外最强 "，难免会产生一些问题：kimi 那么强，为什么 Fable 5 之外最强的不是 Kimi K3，而是 Qwen3.8？

当下 AI 行业是怎样一个情况？

Kimi K3 对标 Fable 5 的消息铺天盖地，就连马斯克也要蹭一下 Kimi，说有他的新模型可能超越 Kimi。

不只是马斯克。

摩根大通称之为 DeepSeek 2.0，高盛在客户电话会说，算力扩张时代结束了。美股反应更直接，英伟达和半导体板块都跌麻了。

什么意思呢？

Kimi K3 在舆论场上能对标 Fable 5 是有充足背书的，颇有点前两年 Deepseek 横空出世的感觉。

这个时候，千问在官宣 Qwen3.8 的时候自动忽略 Kimi，来讲 Fable 5 之外的最强故事，是不是就有点不合时宜了？

毕竟，马斯克甚至白宫认证，都足以说明问题。Kimi K3 的行业影响力是有行业共识的。

而 Qwen3.8 开源到底有多强？

这个问题，恐怕很多人还没有感知。至少在产品没正式发布前，机构没有深度测试，用户没有深度体验，谁也说不好这波 AI 神仙大战 "Qwen3.8 能不能上牌桌。

这个时候，PR 传播上来来给 Qwen 定义 "Fable 5 外最强 "，就好比自己给自己个发了一个 " 国产 AI 大模型第一 " 的奖状，难免会让人感觉是 " 王婆卖瓜 "。

其次，AI 模型强不强这件事儿，是有清晰判断依据的。

AI 模型不能光是 " 嘴上强 "，是要考验真实力，当初 Deepseek，豆包们的口碑影响力一个比一个强，这些也不是从 PR 嘴里说出来的，而是用户亲身体验出来的。

Qwen3.8 缺的，不是实力，而是凝聚当下行业共识。

凝聚这个共识恰恰是需要 PR 来做的工作。

相比给自己立个 " 最强 " 的 Flag。千问的 PR 策略，可能更应该脚踏实地，把 Qwen3.8 真正具备的硬实力，展现出来，把行业共识凝聚起来。

Qwen 到底怎么样？

从过去评价来看，口碑相当不错。

2026 年 5 月的 Super CLUE 中文大模型评测中，Qwen3.7-Max 与 DeepSeek-V4-Pro 等并列全球第五。Qwen3.8-Max-Preview 的参数达到了 2.4 万亿。

另外，Qwen 在开源社区的成就有目共睹。

Qwen 系列模型在开发者社区反响热烈。截至 2026 年初，其相关论文被引用上万次，开源模型超 400 个，衍生模型数量突破 20 万个。

Qwen 的真正影响力，有没有被很好的传播出来？

可能并没有。

总的来说，外界对 Qwen 的认知是 " 有成绩，也有争议。"

从 Qwen 3.5 开始，由于开源策略有所收紧，部分先进模型转向闭源或采取更严格的许可证，这在社区中引发了一些讨论。再比如，Qwen 团队核心成员林俊旸等人的离职，也让外界对 Qwen 生态未来的发展有一些担忧。

这样的背景下，这波 Qwen3.8 开源官宣的传播，就显得颇为重要了。

一方面，开源这件事儿，本身就有点 " 打脸 " 的意思。

你看，当初千问团队调整，林俊旸当初离职，原因之一就在于集团对开源的态度有变化，当时，出于成本问题考虑，阿里希望从 " 积极拥抱开源 " 转向 " 有条件拥抱开源 "。

现在，Qwen3.8 开源，是不是意味着以前的判断是错的？是不是意味着阿里 AI 大模型路线要重回开源？

这些问题，都需要 PR 来说清楚。

另一方面，从务实的角度来看，即便是重回开源路线也没什么问题，只是造成核心人才的流失，是不是需要有人为战略决策失误负责？未来千问的路线还会不会摇摆不定？

这些，可能才是 Qwen3.8 发布之后，外界所关心的焦点问题。

从这个角度来看，与其借势 Fable5 传播，标榜 " 除 Fable5 外最强大模型 "，倒不如优先考虑的舆情风险，为 Qwen3.8 正式发布保驾护航……

站在千问的角度来看，尽最大可能为品牌发声，初心本身并没有问题。

甚至说，在这波 Kimi K3 震惊世界的同时，千问也确实需要有更多存在感，在中国 AI 拯救世界的叙事里，占据一席之地。

AI 行业，每隔一段时间就会有一次大的变革。

从 Chat GPT 到 Deepseek；从 Sora 到 Seedance；从豆包到 Kimi，每一次 AI 热浪中，都不缺中国 AI 企业的身影，但阿里 AI 的身影并不足以成为绝对的 " 黑马 "。

然而不对等的是，从资源和战略层面看，阿里给千问的，却几乎是全集团能拿出的最好牌。

也因此，在新一轮的中美 AI 竞争中，千问没有理由不冲在最前线。

首先，战略层面，AI 已被抬到阿里最高优先级。

吴泳铭接任 CEO 后，确立 " 用户为先、AI 驱动 " 为集团战略核心。2025 年 9 月云栖大会，他明确提出 " 通义千问将坚定走开放路线，致力于成为 AI 时代的 Android"。

其次，组织层面，成立 ATH 事业群，由吴泳铭亲自挂帅，随后又让阿里合伙人的周靖人担任阿里巴巴首席科学家，并牵头成立阿里巴巴 AI 未来研究院。

资金层面，阿里宣布三年投入超过 3800 亿元建设云和 AI 硬件基础设施，天眼查 APP 显示：到 2025 年 8 月，仅过去 4 个季度，阿里在 AI 基础设施及产品研发上的累计投入就已超过 1000 亿元。

坐拥 3800 亿投入、CEO 亲自挂帅、全球第一的开源生态、独一无二的电商 + 支付 + 出行 + 办公场景闭环……千问什么都有，什么都不缺。

但在新一轮的 " 中国 AI" 叙事里，反倒是不动声色的 Kimi 成了主角。

当然在 AI 赛道上，阿里也不是没有跑出来成功的先例。

比如 HaapyHorse 的爆发，本质上就是一支边缘团队在组织缝隙里撕开的口子，由前可灵 AI 负责人张迪带着团队用极致的执行力和产品感跑赢了，那是一次典型的阿里式胜利。

可为什么在最核心的大模型领域，和 Deepseek 们相比，千问却还是差点意思呢？

我认为，核心原因之一还是在于人。

关于千问核心技术人员离职的传闻，市场上已经传了不止一轮。

2024 年 7 月，市面传出消息，通义千问大模型的第一任技术负责人首任技术负责人周畅离职，两个月后即被曝出低调加入字节跳动。

2025 年 2 月，达摩院创始 " 十三位扫地僧 " 之一，语音团队负责人鄢志杰离职。今年 1 月，Qwen Code 负责人惠彬原离职加盟 Meta。3 月，千问大模型技术负责人林俊旸向阿里提交辞呈。

2024 年 7 月到 2026 年 3 月，不到两年时间，千问团队经历了技术负责人的两次更迭，同时失去了语音、视觉、NLP 等多个方向的核心负责人。在外界看来，这可能已经不是简单人员更替，而是核心人才的流失。

林俊旸之后，千问还有没有一个能把技术信仰和产品直觉焊在一起的核心人物？

这个问题可能才是关键。

一个靠谱稳定的团队 leader 不只是团队的灵魂人物，也是集团 AI 业务的定海神针。

今天的千问不缺论文数量，不缺榜单名次，可能更缺的是一个能让团队相信 " 千问能赢 " 的人。

你看，腾讯知道自己 AI 落后，所以高薪找来了姚顺雨，马化腾承认 AI 时代腾讯的船漏水了，也在尽全力补足 AI 团队。

百度也找来了 95 后 AI 天才孙天祥，出任基础模型研发部（BMU）负责人。

还有 Deepseek，虽然从最新的谈话来看，梁文锋认为 " 人才不是瓶颈 "，但却肯定了 " 我们最大的核心利益是要保持团队的稳定性。这是我们最大的核心利益，甚至可以认为是唯一的核心利益。只要我能够保持团队的稳定性，我一定能做成，一定能做成 AGI"。

相比之下，阿里一贯以来的打法都是强战略导向、强业务导向，所以在很多领域，只要想，阿里都能做到 80 分，但如果想要再上一层楼，还是需要更多的 " 奇兵 "。

究其根本，AI 创新不是规划出来，而是自然生长出来的。

DeepSeek 就是最好的例子。按梁文锋所言：我们是没有组织的，就是愿景驱动的，靠一个愿景来组织。我们并不是以一个 " 我要实现什么 KPI、没有考核 " 的方式来做，只有愿景。

之所以不太加班，因为 " 做研究是需要一个比较松弛的环境。你如果逼得很紧，就没法做研究。既然你自己有这个兴趣，你自己平时要去想这些问题，所以得是在一个比较松弛的环境里，才有可能实现探索 " ……

由此可见，千问缺的从来不是算力，也不是钱，甚至不是技术栈的厚度，而是一口 " 气 "。

这口气，是能让团队在漫长而枯燥的预训练中依然相信 " 我们在定义未来 " 的信念；

是让顶尖人才甘愿放弃外部两三倍薪资，留在内部 " 坐冷板凳 " 的定力；

更是在面对 Kimi 的声浪与 Deepseek 的克制时，依然能按照自己的节奏出牌，而不是被舆论裹挟着仓促应战的战略定力……

总之，风物长宜放眼量。

中国 AI 这场马拉松，既需要 Kimi 式的破圈惊艳，也需要 Deepseek 式的沉潜内修，当然还需要千问这样背靠生态的 " 重器 " 稳健前行。

所以，我们也真心希望千问能稳下来，沉下来。

去沉到技术的底部，那里没有喧嚣，但那里，才有真正的时代回声。