2026年伊始，全球人工智能的舆论场上，中国的大模型成为主角。

近日，谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯接受外媒采访时表示，中国的人工智能模型可能只落后“几个月”，比一两年前想象的更接近美国和西方的能力。

中国大模型的追赶之势让美国AI企业感到恐慌。来自全球最大AI开源社区Hugging Face的最新数据显示，中国开源模型正在以惊人的速度“占领”全球开发者的电脑。

1月26日，阿里发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，国产大模型迎来了“Max时刻”。

从底层技术的硬核突破，到应用生态的全球领先，中国AI正展现出一种愈发蓬勃的生命力。

旗舰亮剑，刷新全球纪录

阿里最新发布的千问旗舰推理模型，被业界视为中国大模型领域的一座里程碑。

千问新模型总参数超万亿，进行了更大规模的强化学习后训练，并通过推理技术的系列创新，性能实现大幅飞跃：在多项关键性能基准测试中，表现超过了GPT-5.2、Claude Opus 4.5和Gemini 3 Pro等全球头部模型，进一步拓展了人工智能系统的推理性能边界。

Qwen3-Max-Thinking关键性能基准测试图

2025年被称为Agent元年，2026年伊始，Qwen3-Max-Thinking就大幅增强了自主调用工具的原生Agent能力。模型可像专业人士一样边用工具边思考，回答更合用户心意、更智能、更流畅。同时，模型幻觉也大为降低，为解决真实复杂任务打下基础。

这一突破证明了中国科技公司在算法底层逻辑和模型训练方法论上，拥有了自主定义的创新能力。

目前，普通用户可通过千问PC端和网页端（qianwen.com）体验新模型，千问App也即将接入，所有用户都可免费体验千问最强模型。

开源称王，全球开发者的基座

如果说旗舰推理模型展示了中国AI的力度，那么开源生态的繁荣则证明了中国AI的广度。

日前，一个令硅谷感到震动的里程碑已经达成：千问系列的衍生模型数量突破20万个。与此同时，其系列模型下载量突破10亿次，平均每日下载量高达110万次，已完全超越美国Llama。

在开源界，衍生模型数量是衡量影响力的“金标准”。这表明全球开发者不仅在使用它，更在基于它进行创新。

斯坦福大学李飞飞团队基于千问训练出了新模型s1，极大拓展了开源社区对AI推理的探索边界；美国艾伦AI研究所更是将千问视为探索强化学习新技术的“事实基座模型”。

中国的软件与算法通过开源社区，成为全球AI基础设施中不可或缺的一部分，惠及全球。

从0.5B到480B的全尺寸覆盖，到支持119种语言的全模态能力，千问不仅是中小企业和科研机构的首选，亚马逊、爱彼迎等硅谷公司也基于千问模型训练机器人、发展新业务，新加坡国家AI计划更是放弃Meta模型，选择了千问作二次开发并开源。美国著名科技媒体《连线》更是直言，2026年将是“千问之年”。

除了底层技术的突破与开源生态的统治力，在AI技术向生产力转化的“最后一公里”——应用层面上，中国企业同样走在了世界前列。

长期以来，硅谷科技巨头总是“展示愿景”，而中国企业则更擅长“即刻落地”。1月15日，千问App宣布全面接入淘宝、支付宝等阿里生态，首次实现多品类AI购物功能。

与谷歌试图通过协议连接外部松散联盟不同，这种“说一句，就送到”的能力，背后是阿里独特的“模型+生态”垂直整合优势。中国企业凭借丰富的数据场景和强大的执行力，正沿着“技术突破-开源引领-应用落地”的清晰路径稳步前行。

如何学习AGI大模型？

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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