前通义千问核心骨干林俊旸：大模型正转向行动导向智能体思维

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6 个月前

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2026年3月26日，原阿里通义千问（Qwen）大模型技术负责人林俊旸离职后首次公开发声，指出当前大模型行业正从“推理式思维”向“智能体思维”跨越，核心方向是让模型为采取行动思考，在现实交互中动态修正计划。他还公开了2025年千问团队合并推理与指令数据的研发教训，为行业技术演进提供了具象参考。

3月26日晚间，一则发布在个人社交平台的技术长文，迅速在大模型研发圈刷屏。作为国内头部大模型通义千问的前核心技术负责人，林俊旸离职三周后的首次公开发声，没有涉及外界普遍猜测的创业动向，反而直接抛出了对大模型下一阶段演进的核心判断，同时罕见公开了千问团队此前的内部研发教训。

林俊旸在长文中首先回顾了千问团队2025年初的一次重要试错：当时团队希望构建一套统一的大模型系统，能够根据用户问题的难度自动调节推理深度，无需用户手动调整参数，理想状态下可同时覆盖复杂推理和轻量指令两类场景。
但实际测试结果远不及预期，推理数据和指令数据的分布存在本质差异，强行合并训练后，模型在两类场景的表现同时下滑：处理数学推导、逻辑分析等复杂问题时输出冗余、决策优柔寡断，执行信息查询、工具调用等简单指令时准确率明显下降，单位推理成本还比单独训练的模型高出32%。这次试错也直接促成了后续千问系列分开推出推理专项、指令专项模型的产品策略。

林俊旸指出，过去一年整个大模型行业的竞争焦点都集中在“让模型多想一会儿”，从思维链（CoT）到反思链、多轮自我校验，各家厂商都在堆高模型的推理深度，也确实在数学、代码等标准化测试集上拿到了更好的分数，但这种优化方向距离落地真实场景还有不小的差距。
他提出，大模型下一阶段的核心演进方向是从推理式思维转向智能体思维：模型的思考不再以“输出完美文本答案”为目标，而是以“完成具体行动任务”为目标，能够在和现实世界的交互过程中随时收集反馈、修正行动方案，而不是在初始阶段就输出不可调整的完整计划。

这种技术转向一旦落地，将极大拓展大模型的应用边界：过去的大模型更多应用在内容创作、信息查询等文本类场景，而具备行动导向思维的大模型，可以直接对接工业设备、企业SaaS系统、智能家居硬件等实体或数字化工具，自主完成生产调度、业务流程自动化、设备控制等复杂任务，不需要人类反复给出指令调整。
林俊旸的这一判断也和近期行业趋势高度吻合，包括OpenAI、谷歌在内的海外大厂2026年以来陆续推出了具备自主任务规划、动态工具调用能力的大模型版本，行动能力已经成为行业公认的下一代大模型核心竞争力。

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