1、千问大模型迭代与能力表现

大模型迭代节奏梳理：今年以来千问旗舰大模型迭代节奏较快，更新频率处于较高水平。具体版本发布信息为：3月推出3.5 Qwen-Max，4月推出3.6 Qwen-Max，5月正式发布3.7 Qwen-Max，整体稳定维持每月更新一个版本的高频迭代节奏。

3.7 Max版本能力表现：在全球大模型Arena盲测总榜中，千问3.7 Max表现优于多款竞争力突出的国产头部大模型。当前国产大模型各有核心能力优势：部分模型基模能力突出，尤其在coding、GOM领域表现较好；Kimi的agent长文本能力较强；DeepSeek V3 Pro的智能体能力较为均衡。千问后续将重点强化agent能力与coding能力。

大模型能力追赶进程：今年年初以来，初创大模型公司通过借鉴海外模型训练方式等路径，大幅提升agent、coding领域能力，彼时阿里大模型在相关领域相对落后。自4月发布3.6版本起，阿里大模型coding能力开始快速追赶，3.7版本的agent能力与coding能力得到进一步改善。

2、大模型迭代的核心支撑要素

迭代策略与组织架构调整：阿里大模型迭代一贯注重与自有业务紧密契合，此前也重点布局入口类产品，过往内部资源分配集中度不足。今年阿里成立Tokens事业部，显著加强大模型商业化考核，事业部下设创新实验室，在保障旗舰模型持续更新的基础上负责研发创新性产品。

算力与资源支撑情况：阿里大模型迭代侧重使用内部自研数据，当前追赶节奏较快，长期迭代后劲充足。相比初创模型公司，阿里算力资源更为充足，可为大模型研发追赶提供有力支撑，后续推理环节可依托自有TPU芯片形成强有力保障。

3、大模型商业化与估值展望

定价参考与迭代规划：当前千问3.7系列版本尚未正式公布定价，可参考3.6系列版本的定价水平，其中3.6 Max版本定价约7.8美元/百万tokens，3.6 Plus版本定价约3美元/百万tokens。今年近三个月大模型迭代节奏较快，千问3.7版本年内有望更新，阿里此前的组织架构调整及人员流失并未拖慢模型迭代节奏，调整后迭代速度反而有所提升，后续其模型能力赶超值得高度关注。

MaaS业务业绩指引：在模型持续迭代的背景下，阿里内部AI业务的变现可保持积极期待。近期发布财报后，阿里公布了今年MaaS业务的AR收入指引：今年二季度（6月所在季度）MaaS AR目标为100亿元，年底目标为300亿元。从目标体量来看，该规模与国内主流初创大模型公司的现有业务体量相比，达到后者的数倍水平。

大模型相关估值分析：当前市场对阿里的估值仅覆盖了其云业务的价值，并未给大模型业务单独估值，也未交易大模型相关价值。若后续阿里大模型尤其是coding能力持续追赶，达到SOTA水平，其大模型业务将有望获得估值溢价。

产品矩阵与未来展望：阿里当前已形成较为完善的大模型产品矩阵，覆盖深度思考、文本生成、视觉理解、图片生成、视频生成、语音模型等多模态、多场景领域。Tokens事业部旗下创新实验室推出的快乐码、快乐生活等新产品已陆续开启商业化，后续将通过小步快走的版本迭代针对性补强模型能力，还将推出4.0正式版本进一步提升性能，大模型业务未来将为阿里带来较大估值上行空间。

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