阿里、智谱等扎堆发布大模型
文|黄心怡
近期的大模型圈子，可谓是热闹非凡。
自7月22日以来，阿里巴巴接连开源了四个模型，分别涉及基础模型、编程模型、推理模型和视频模型等，包括开源视频生成模型通义万相2.2、千问3最新版基础模型（非思考版）、千问3推理模型以及AI编程模型Qwen3-Coder。
在7月28日，蚂蚁数科、智谱AI也相继发布大模型，聚焦垂类赛道。
其中，蚂蚁数科发布的金融推理大模型Agentar-Fin-R1，包括32B和8B参数两个版本。蚂蚁数科还推出基于百灵大模型的MOE架构模型，以及非推理版本的14B和72B参数大模型。智谱AI则发布新一代旗舰模型GLM-4.5，专为智能体应用打造。此外，月之暗面也于本月开源并发布了MoE 架构基础模型Kimi K2。
《科创板日报》注意到，编程能力成为多个企业的重点提升方向。比如，Kimi K2强调具备更强代码能力。在前端开发任务中，Kimi K2 擅长生成兼具设计感与视觉表现力的代码，支持粒子系统、可视化和 3D 场景等表现形式。Kimi K2 One-shot可在无具体指令下，自动选用 TradingView，搭建了完整的期货交易系统界面。
智谱AI发布的GLM-4.5则首次在单个模型中实现推理、编码和智能体能力的原生融合，满足智能体应用的复杂需求。
阿里的Qwen3-Coder是千问系列模型中首个采用混合专家MoE架构的代码模型，支持Agent调用各种工具，解决复杂编程任务，实现网页开发、AI搜索、深度研究等智能体应用。
今年早些时候，Anthropic的创始人、CEO Dario Amodei曾预测，距离AI编写90%代码的时代已经不远了。再过一年，AI甚至可能编写所有的代码。
“今年的AI编程变得更好用了，相比去年成功率大涨。”在2025世界人工智能大会AI女性菁英论坛上，宇树科技创始人王兴兴谈及AI时表示，“现在我很多代码都偷懒不写了，交给大语言模型来写。去年的成功率还不高，会有很多错误。而今年，比如生成一个抽奖的软件，成功率可以达到90%以上，这大大降低了科学研究、AI软件算法的难度。”
对于AI编程的发展趋势，阿里云百炼高级产品专家徐志远在接受《科创板日报》采访时表示，AI并不是要替代某种角色，程序员的每层工作本身都没有消失，改变的是完成工作的某一种方式。在如今的模型发展趋势下，重新思考利用新的技术、新的模型、新的编程的范式来达到目标。
“甚至某种意义上，可能在未来会进一步的淡化程序员初级、中级、高级等的层级概念。对AI工具的理解程度，对vibe coding（氛围编程）的接受程度、对Coder模型的使用程度，甚至对模型进步、下一代趋势发展的判断程度，决定了产出的高和低。而不是传统的有十年、三年或者一年代码经验，做过多么深度的项目。今年有大量的初创团队可能只有那么一两名程序员，但能够非常深刻理解和使用新型AI工具，来构建出非常令人惊艳的项目。”
除了编程外，金融大模型是一大重要垂类方向。蚂蚁数科CEO赵闻飙认为，通用大模型距离产业实际应用通常存在“知识鸿沟”。构建专业的金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路径，未来，金融大模型的应用深度将成为金融机构竞争力的关键要素。
蚂蚁数科CTO王维在接受《科创板日报》采访时表示，金融行业把AI用好依然面临很多挑战。“金融在AI场景中遇到很多的幻觉和差错，或者回答未达到金融级审慎的要求，如果把AI用好，不得不面临一个挑战，如何把通用能力和场景鸿沟弥合。所以我们选择从通用大模型向专业/专用模型演进。“
王维判断，金融推理模型会越来越被需要，因为金融类复杂场景的业务，需要模型的整个推理链条和推理逻辑都很清晰，才能真正解决问题。
“一个好的垂直大模型，特别是推理能力很强的大模型，才能成为智能体可控、可靠、可优化的智能中枢。没有这个东西，就像缺少关键的齿轮，导致其他的齿轮带不动。如果推理模型的泛化能力、意图识别能力、结构化表达的能力都不在线，很难相信企业愿意用这样新的技术方式取代原有的业务模式，更不能谈增量价值的创造了。”
