阿里云AI产品布局

核心大模型系列

阿里云以**通义千问（Qwen）**为核心构建了完整的大模型产品矩阵：

旗舰模型Qwen3-Max：参数量突破1万亿的旗舰级大语言模型，在SWE-Bench软件问题处理评估中获得69.6分，在Tau2-Bench对话智能体评估中表现卓越，展现出色的工具调用能力。

多模态模型家族：

• Qwen3-VL：视觉语言模型，支持视觉编程，能够通过图像/视频直接生成代码，将设计图转化为功能性应用
• Qwen3-Omni：原生端到端多语言全模态模型，能处理文本、图像、音频、视频输入，支持超低延迟实时多模态交互
• Qwen3-Coder：编程专项模型，实现更快的推理速度与强化代码安全性

视觉生成与语音模型

通义万相Wan 2.5：视频生成模型，支持文生视频、图生视频，时长从5秒延长至10秒，支持高保真音频生成。

通义百聆：语音大模型系列，包括Fun-ASR自动语音识别模型和Fun-CosyVoice高质量语音合成模型，支持多语言自然语音输出。

AI开发平台

Model Studio：AI开发平台，新增高代码开发框架Model Studio-ADK和低代码平台Model Studio-ADP，支持快速构建AI智能体。

PAI人工智能平台：提供从数据标注、模型构建、训练、部署到推理优化的全链路AI开发服务，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练。

腾讯云AI产品布局

混元大模型矩阵

腾讯云以混元大模型为核心，构建了覆盖多模态的完整产品体系：

混元TurboS：在全球权威评测平台Chatbot Arena排名全球前八，国内仅次于DeepSeek，在代码、数学等理科能力进入全球前十。

多模态能力：

• 混元3D 3.0：建模精度比前代提升3倍，几何分辨率达到1536³，面向用户免费开放
• 混元图像2.0：实现"毫秒级"生图，联合美术、摄影行业学者打造真实物理引擎
• 混元游戏引擎：整合3D模型与图像模型，打造从原画到建模的链式流程

智能体开发平台

腾讯云智能体开发平台ADP 3.0：面向全球发布，在3个月内完成近600项需求开发，支持零代码创建多个智能体并实现协同交互。

Agent Runtime：基础设施解决方案，为AI Agent构建、部署和运行提供坚实底座，云沙箱启动速度最高可达100ms，支持数十万Agent实例并发。

AI基础设施与工具链

腾讯云TI平台：一站式机器学习平台，支持从数据准备、模型训练、评测到部署的全流程，已全面支持LLM大模型的增训和有监督精调。

CodeBuddy：代码助手，腾讯内部新增代码的50%由AI生成，编码时间缩短40%，研发提效超16%。

核心差异对比

技术路线差异

阿里云采用"全栈AI"战略，从底层基础设施到上层应用全面布局，强调技术自研和开源生态建设。通义千问系列模型在开源社区下载量突破6亿次，衍生模型数量超过17万个。

腾讯云更注重"智能化引擎"构建，通过"1+3+N"体系（1个混元大模型+3个智能体平台+N个行业应用），强调与腾讯生态的深度整合。

应用场景侧重

阿里云在金融、电商、政企等企业级市场表现突出，服务了超过一半的A股上市公司和80%的中国科技创新企业。

腾讯云在社交、游戏、音视频等C端场景具备优势，与微信生态深度集成，在游戏、直播、实时音视频处理方面技术领先。

开源策略

阿里云开源力度更大，已开源超过300个AI模型，通义千问系列在海内外开源社区累计下载量突破300万。

腾讯云同样积极拥抱开源，混元3D系列模型社区下载量超过260万，是目前全球最受欢迎的3D开源模型。

总结

两家云厂商在AI领域都构建了完整的产品矩阵，但发展路径各有侧重。阿里云更注重技术底座的全栈自研和开源生态建设，而腾讯云则更强调与自身生态的深度整合和场景化应用。选择时需根据具体的业务需求、技术栈偏好以及与现有生态的兼容性进行综合考量。