xiaohack's Blog - 阿里云百炼
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items: 阿里发布 Qwen3-Max-Thinking；阶跃星辰获超 50 亿融资，加速推进「AI 进入物理世界」丨日报
items: 通义深度搜索-操作指南
items: Manus 高溢价收购背后，是 Agent 开发落地困境

阿里发布 Qwen3-Max-Thinking；阶跃星辰获超 50 亿融资，加速推进「AI 进入物理世界」丨日报
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date: 2026-01-28T13:12:28+08:00
description: 开发者朋友们大家好：这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的 技术 」、「有亮点的 产品 」、「有思考的 文章 」、「有态度的 观点 」、「有看点的 活动 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑：@瓒an、@鲍勃01 有话题的技术1、阿里发布万亿参数模型 Qwen3-Max-Thinking，性能对标 GPT-5.2昨天，阿里正式发布千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking。该模型总参数量超万亿（1T），在多项权威评测中刷新全球纪录，官方宣称其性能媲美 GPT-5.2、Gemini 3 Pro，是迄今为止最接近国际顶尖水平的国产 AI 大模型。Qwen3-Max-Thinking 的预训练数据量高达 36T Tokens，并在预览版基础上进行了更大规模的强化学习后训练。在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循等 19 个基准测试中，该模型刷新了数项最佳表现（SOTA）纪录。根据官方公布的评测数据，Qwen3-Max-Thinking 在启用 TTS（Test-time Scaling）机制后，在科学知识（GPQA Diamond）测试中得分 92.8，略高于 GPT-5.2 的 92.4；在数学推理（IMO-AnswerBench）和代码编程（LiveCodeBench 2025.02-2025.05）中分别取得 91.5 和 91.4 的高分，均优于 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。特别是在启用工具的「人类最后的测试」（Humanity's Last Exam with Search）中，该模型得分为 58.3，大幅领先 GPT-5.2-Thinking 的 45.5 分，录得当前所有模型的最高分。技术层面，阿里表示 Qwen3-Max-Thinking 采用了一种全新的测试时扩展机制。 与业界普遍的简单增加并行推理路径不同，新机制能对此前推理结果进行「经验提取」式的提炼，通过多轮自我迭代在相同上下文中实现更高效的推理计算。此外，模型大幅增强了自主调用工具的原生 Agent 能力。 经过基于规则奖励与模型奖励的联合强化学习训练，模型可自适应选用搜索、个性化记忆和代码解释器等核心工具，不仅回答更流畅，还大幅降低了模型幻觉。目前，普通用户可通过千问 PC 端和网页端免费试用新模型，千问 App 也即将接入；企业开发者则可通过阿里云百炼获取 API 服务。体验链接Qwen Chat: https\://chat.qwen.ai/阿里云百炼：https\://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3-max-2026-01-23( @APPSO)2、打通感知、交互与执行：讯飞星辰升级多模态全栈能力，加速智能体规模化落地1 月 26 日，讯飞星辰智能体平台官宣重大升级，实现了讯飞星辰智能体平台和 AIUI 开放平台完全打通、升级超拟人交互技术、支持快速定制音色、RPA 升级，提供一套全面且完整的多模交互解决方案，让智能体拥有更全面的类人化交互能力、全场景执行能力。AIUI 开放平台接口打通 ：支持在「讯飞星辰」创建智能体并一键发布至 AIUI，实现语音交互与机器人动作规划（如桌面机器人绘本生成、运动轨迹）的同步调用与快速集成。秒级「一句话声音复刻」 ：利用超拟人交互技术，支持通过自然语言描述声线并在几秒内合成 4 个候选音色；支持中英日韩粤等多语种、方言及多风格（新闻、交谈、绘本）音色生成。单图构建多模态数字分身 ：支持通过一张照片快速生成数字人，其口型、表情及动作由大模型自动驱动；结合多模态视觉理解，支持智能体实现主动迎宾与环境感知的交互闭环。RPA 执行能力组件化 ：升级网页自动化智能组件，支持非专业开发人员通过低代码配置参数进行流程编排；提供开源可视化数据表格功能，实现数据提取与处理过程的透明化。最直观的一个例子就是，将 为智能体定制声音的时间压缩到了几秒钟 。发布会的实际演示中，操作人员在讯飞星辰智能体平台生成了曹操人格的智能体后，通过自然语言描述想要的音色声线、输入试听文本、点击生成，就在几秒内合成 4 个候选音色。接着选择保存、应用音色后，用户就能与刚刚的曹操人格智能体进行语音聊天。这是讯飞星辰智能体平台此次升级的一个缩影，而智能体的未来形态，将从单一工具，升级为兼具感知、交互能力，拥有专属声音、形象与性格人设，还能自主完成操作执行的全能型智能体，驱动这一切进化的核心，正是多模交互技术。当前海内外大厂与科创企业均在…

通义深度搜索-操作指南
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date: 2026-01-27T15:09:55+08:00
description: 通义深度搜索限时免费中，快来使用吧! 应用开通1.在阿里云百炼控制台的应用广场中点击通义深度搜索卡片，进入应用详情。2.首次试用时，点击右上角免费开通完成应用开通。应用管理点击我的应用进入应用管理页面。页面展示所有已创建的应用和应用key等信息，首次使用需要新增应用。应用配置点击应用卡片或新增应用进入应用配置界面。1.场景选择根据实际需求选择使用场景，当前可选通用场景、法律场景。2.互联网检索配置开启后支持实时互联网全栈信息检索，提升模型回答准确性及时效性。2.1检索策略在检索策略上，您可以在‘标准版本’和‘自定义版本’中选择一种标准版本标准的检索策略，选择标准版本时，可以进一步根据对于搜索效果与搜索耗时的偏好选择不同的性能版本。Max版本：效果优先，检索更深入，结果更全面，但响应时间较长Turbo版本：速度优先，响应时间短，适合对实时性要求高的场景自定义版本选择自定义检索策略时，有更多的配置进行更细化的配置。支持限定检索时间范围支持限定网站范围，最多添加20个网站，配置后优先从此范围网站检索信息，如果无匹配信息则会扩展到全网检索，网站录入时会自动去重支持配置recall数量，数量越高信息越全，但会占用更多资源，增加耗时支持配置网页读取开关，开启后搜索结果更详细但是耗时增加2.2策略选择可根据搜索效果与rt偏好选择max版本和turbo版本。3.自有知识库配置支持接入非百炼的自有知识库作为搜索来源，开启选项后可进行配置，点击添加知识库配置输入知识库名称、知识库描述、服务地址、授权信息，点击“服务测试”，验证通过后点击“保存”以完成添加。可参考示例文档进行知识库对接配置。4.百炼知识库支持接入百炼知识库，选择已配置的知识库，如无百炼知识库，需要先在百炼控制台创建知识库。并添加知识库描述，知识库描述需要认真填写易于模型理解。5.code\_interpret开启后提升对于复杂计算问题的效果。6.动态文件解析开启动态文件解析后，支持在输入query同时添加本地文件作为临时上下文知识。一次对话最多可上传10个文件，单文件不超过10MB，支持.docx/.doc/.pdf/.txt/.md等格式。7.生成配置开启输出报告后，对话最终会生成报告文件。关闭则不生成报告。应用测试配置完成后，可在输入框输入query进行测试，对话框展示chat内容、计划规划、思考过程、检索过程、工具调用过程等多个深度搜索研究步骤。最终生成报告文件。右侧报告区域支持‘预览’模式和‘源码’模式。切换到‘源码’模式可查看用于生成报告的Markdown原文。提供文件下载。重要请注意，在配置页面测试也会计算使用量并产生费用。应用发布配置测试完成后，可以点击发布，将应用发布后可正式使用。点击访问：通义深度搜索应用点击：更多讨论交流

Manus 高溢价收购背后，是 Agent 开发落地困境
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date: 2026-01-09T22:48:00+08:00
description: 撰稿：李文朋编辑：王一鹏最近，“Meta 以 20 亿美元收购 Manus”的消息传得很热。Manus 曾被嘲讽“套壳”，但业内人士认为，虽然 Manus 整体架构和理念不算颠覆式“新”，但在任务连通性、容错、回退机制等实现上，极度考验工程能力，远不是“换个皮”那么简单。 在 Manus 创始团队与媒体的最近一次访谈中，联合创始人季逸超提出目前 Manus 定位只是一位“通用型助手”，帮普通人把复杂工作流做完，不能完全替代用户本身。这也是因为在 ToC 场景里，普通用户对体验要求很苛刻——慢一点不行，错一点也不行，Manus 团队很清楚这一点。 如果说 ToC 用户已经够“难伺候”，那 ToB 客户对 Agent 的要求只会更高：一方面，企业希望 Agent 真正“上生产”，意味着要接入复杂的权限体系、业务系统和合规要求；另一方面，任何一次错误操作、脏数据写入、流程走错，带来的代价都远比个人用户高得多。 所以会看到，过去一年很多企业在这条路上吃了不少苦：投入人力、投入预算，最后做出来的 Agent 用不了。MIT《2025 年商业 AI 现状》报告里提到，约 95%的生成式 AI 试点项目很难进入生产环境，很多最终都卡在上线前后。 问题出在哪？就在于这些一连串的工程难题。 比如代码标准不统一、系统接口五花八门、工具调用不稳定、开发周期被拉得很长；数据资产混乱、想用调不出；安全合规和权限管理一碰就痛；甚至出现“越用越退化”的优化难题。 说到底，并不是模型不行，也不是工程师不会做，而是整个 Agent 开发还不够成熟，大家还在摸索阶段，没有提前规划一套更清晰、更稳定的“做法”。 所以，国内的云厂商开始认真思考一个问题：到底怎样才能帮助企业把 Agent 的难题解决掉？有没有一种更适合落地的开发范式？ 2025 云栖大会上，阿里云 CTO 周靖人就曾提出过「AI 时代的 Agent 开发范式」。而在 1 月 7 日，阿里云百炼对“1+2+N”体系和开发范式做了一次更系统的升级，把它落成一个工程化的体系。 这套“1+2+N”体系的想法并不复杂，本质是把 Agent 落地拆成三层： 稳底座（1）：把模型和云资源这些基础能力做稳定、可扩展、可治理。地基不稳，再漂亮的 Agent 也只能停在 PoC。 定范式（2）：给企业一套把 Agent 做成“工业产品”的开发与运行体系，能开发、能部署、能迭代，交付不再反复折腾。 理杂活（N）：把真实业务里最难、最碎、但最致命的集成、权限、评测、成本这些“脏活累活”，做成可插拔的组件，让企业能按需拼装。 从这个角度看，这次阿里云百炼迭代背后体现的是一种更务实的方向：要用更工业化的方式，让企业的 Agent 在真实业务里跑起来。 一、“N”：通用大方案，不如啃硬骨头的“高手组件” 经过大量 Agent 的试错，企业如今在启动一个 Agent 项目时，最先拎出来掂量的往往不是模型，而是数据怎么处理与调用、安全问题能不能搞定、上线后怎么评估和优化。 这些硬问题不先解决，再漂亮的 Agent 构想也很难真正走进生产环境。而在阿里云百炼的“1+2+N”体系里，“N”恰恰就是优先来啃这些硬骨头的。 更关键的是，这一次“N”做了很大的升级：它把落地过程中那些最常见、最难啃、最容易反复踩坑的环节抽象出来，沉淀成一组可插拔、可组合的模块化组件。Agent 开发的难题看起来五花八门，但很多难题其实有共通的解法，可以被提炼、被复用。 “N”组件的存在，可以让企业缺什么就用什么、按需组合，把时间花在业务价值上，而不是重复造轮子。 这次升级里，一个直观的变化在应用广场：阿里云百炼把同类 Agent 做成了十多个精选合集，提供新的多模态模板，支持免登录体验，也能一键调用 API，把“试试到跑起来”的路径压得更短。 真正决定“能不能落地”的挑战，还有数据连接与知识管理、安全与权限控制、可观测与持续优化等问题。 企业做 AI 转型，数据治理永远是“卡脖子”环节。尽管大家都知道数据重要，但真落到工程上，标注、清洗以及让模型读懂私有数据的成本极其高昂。 目前，企业内部约 80%的数据以 PDF、图像、视频或会议录音等非结构化形式存在。据 IDC 预测，这些数据多处于“不可检索、不可复用”的沉睡状态。随着全球数据量预计在 2026 年激增至 221ZB，如何将这些碎片资产转化为 Agent 可调用的知识，成为企业发展的关键。 阿里云百炼的思路是把这条链路做成“工具化”：用多模态 RAG、多模态数据库、Connector 连接器，把数据处理变成更工业化的流水线。 多模态数据库通过智能解析、分类归档，打破图像/音频/视频等模态壁垒；多模态知识库 RAG 不再局限于纯文本，支持数十种格式的高精度解析，包括扫描件 PDF、复杂报表、音视频会议记录等…

Manus 高溢价收购背后，是 Agent 开发落地困境
type: item
date: 2026-01-09T22:35:17+08:00
description: 撰稿：李文朋编辑：王一鹏最近，“Meta 以 20 亿美元收购 Manus”的消息传得很热。Manus 曾被嘲讽“套壳”，但业内人士认为，虽然 Manus 整体架构和理念不算颠覆式“新”，但在任务连通性、容错、回退机制等实现上，极度考验工程能力，远不是“换个皮”那么简单。 在 Manus 创始团队与媒体的最近一次访谈中，联合创始人季逸超提出目前 Manus 定位只是一位“通用型助手”，帮普通人把复杂工作流做完，不能完全替代用户本身。这也是因为在 ToC 场景里，普通用户对体验要求很苛刻——慢一点不行，错一点也不行，Manus 团队很清楚这一点。 如果说 ToC 用户已经够“难伺候”，那 ToB 客户对 Agent 的要求只会更高：一方面，企业希望 Agent 真正“上生产”，意味着要接入复杂的权限体系、业务系统和合规要求；另一方面，任何一次错误操作、脏数据写入、流程走错，带来的代价都远比个人用户高得多。 所以会看到，过去一年很多企业在这条路上吃了不少苦：投入人力、投入预算，最后做出来的 Agent 用不了。MIT《2025 年商业 AI 现状》报告里提到，约 95%的生成式 AI 试点项目很难进入生产环境，很多最终都卡在上线前后。 问题出在哪？就在于这些一连串的工程难题。 比如代码标准不统一、系统接口五花八门、工具调用不稳定、开发周期被拉得很长；数据资产混乱、想用调不出；安全合规和权限管理一碰就痛；甚至出现“越用越退化”的优化难题。 说到底，并不是模型不行，也不是工程师不会做，而是整个 Agent 开发还不够成熟，大家还在摸索阶段，没有提前规划一套更清晰、更稳定的“做法”。 所以，国内的云厂商开始认真思考一个问题：到底怎样才能帮助企业把 Agent 的难题解决掉？有没有一种更适合落地的开发范式？ 2025 云栖大会上，阿里云 CTO 周靖人就曾提出过「AI 时代的 Agent 开发范式」。而在 1 月 7 日，阿里云百炼对“1+2+N”体系和开发范式做了一次更系统的升级，把它落成一个工程化的体系。 这套“1+2+N”体系的想法并不复杂，本质是把 Agent 落地拆成三层： 稳底座（1）：把模型和云资源这些基础能力做稳定、可扩展、可治理。地基不稳，再漂亮的 Agent 也只能停在 PoC。 定范式（2）：给企业一套把 Agent 做成“工业产品”的开发与运行体系，能开发、能部署、能迭代，交付不再反复折腾。 理杂活（N）：把真实业务里最难、最碎、但最致命的集成、权限、评测、成本这些“脏活累活”，做成可插拔的组件，让企业能按需拼装。 从这个角度看，这次阿里云百炼迭代背后体现的是一种更务实的方向：要用更工业化的方式，让企业的 Agent 在真实业务里跑起来。 一、“N”：通用大方案，不如啃硬骨头的“高手组件” 经过大量 Agent 的试错，企业如今在启动一个 Agent 项目时，最先拎出来掂量的往往不是模型，而是数据怎么处理与调用、安全问题能不能搞定、上线后怎么评估和优化。 这些硬问题不先解决，再漂亮的 Agent 构想也很难真正走进生产环境。而在阿里云百炼的“1+2+N”体系里，“N”恰恰就是优先来啃这些硬骨头的。 更关键的是，这一次“N”做了很大的升级：它把落地过程中那些最常见、最难啃、最容易反复踩坑的环节抽象出来，沉淀成一组可插拔、可组合的模块化组件。Agent 开发的难题看起来五花八门，但很多难题其实有共通的解法，可以被提炼、被复用。 “N”组件的存在，可以让企业缺什么就用什么、按需组合，把时间花在业务价值上，而不是重复造轮子。 这次升级里，一个直观的变化在应用广场：阿里云百炼把同类 Agent 做成了十多个精选合集，提供新的多模态模板，支持免登录体验，也能一键调用 API，把“试试到跑起来”的路径压得更短。 真正决定“能不能落地”的挑战，还有数据连接与知识管理、安全与权限控制、可观测与持续优化等问题。 企业做 AI 转型，数据治理永远是“卡脖子”环节。尽管大家都知道数据重要，但真落到工程上，标注、清洗以及让模型读懂私有数据的成本极其高昂。 目前，企业内部约 80%的数据以 PDF、图像、视频或会议录音等非结构化形式存在。据 IDC 预测，这些数据多处于“不可检索、不可复用”的沉睡状态。随着全球数据量预计在 2026 年激增至 221ZB，如何将这些碎片资产转化为 Agent 可调用的知识，成为企业发展的关键。 阿里云百炼的思路是把这条链路做成“工具化”：用多模态 RAG、多模态数据库、Connector 连接器，把数据处理变成更工业化的流水线。 多模态数据库通过智能解析、分类归档，打破图像/音频/视频等模态壁垒；多模态知识库 RAG 不再局限于纯文本，支持数十种格式的高精度解析，包括扫描件 PDF、复杂报表、音视频会议记录等…