據日本經濟新聞（NIKKEI）報道，通義千問已成為日本AI開發的新基礎，其影響力正逐步擴大，深刻改變著日本AI產業的格局。

同時，日本經濟新聞將通義千問Qwen2.5-Max列為全球AI模型綜合評測第六名，不僅超越了DeepSeek-V3等國內同行，甚至將OpenAI的o3-mini甩在身后。這反映了通義千問在全球范圍內具備的強大競爭力。

值得注意的是，該榜單由NIKKEI數字治理與美國機器學習工具公司Weights & Biases?合作推出，并對全球?100?多個主流?AI?模型進行了15項指標的全面評測。

作為全球首個實現全尺寸、全模態開源的大模型，通義千問不僅提供了豐富的API接口，還鼓勵全球范圍內的開發者共同參與改進和優化，這種開放性的策略極大地促進了技術交流與創新。

隨之而來的，則是低成本、高靈活性的技術底座。許多日本AI開發企業紛紛基于通義千問開發自己的企業大模型，實現了技術的快速迭代和創新。

例如，日本AI開發企業ABEJA基于通義千問2.5-Max模型開發的ABEJA-Qwen2.5-32B模型，在邏輯推理和日語語法準確性上表現優異，其日語語法準確率達98.3%，邏輯推理能力較前代提升40%。這一成果不僅提升了ABEJA自身解決方案的智能化水平，也為其在日本市場的競爭提供了有力支持。

此外，來自東京大學的初創企業Lightblue和札幌的AI應用企業Axcxept也都在通義千問的基礎上打造了日語專屬大模型。Axcxept基于通義千問打造的日語模型EZo已在日本醫療保健領域和多個公共服務機構落地，實現了日語、中文、英語三語實時交互。

通義千問之所以能夠在日本市場脫穎而出，離不開其背后的技術創新和突破。通義千問采用了先進的跨模態知識圖譜技術，能夠將復雜的監管條文轉化為可視化邏輯圖，使得非技術人員也能快速理解復雜合規要求。

此外，通義千問還具備動態記憶增強能力，通過分析歷史訂單數據生成個性化的交易策略建議，有效降低了交易滑點。

尤為值得一提的是，通義千問的小樣本學習能力極為出色。僅需少量標注數據，通義千問便能訓練出行業專屬模型，大大節省了標注成本和時間。

這對于日本企業來說尤為重要，因為它們往往面臨著數據稀缺和標注成本高昂的問題。

開源生態：促進全球技術交流與創新

通義千問的開源策略不僅促進了日本AI產業的發展，也推動了全球范圍內的技術交流與創新。截至目前，阿里通義已開源200多個模型，全球下載量超過

3億次，衍生模型數量超10萬，遠超美國Llama等其他開源模型，成為全球第一開源模型。

這種開源協作模式使得更多開發者能夠輕松接入并利用通義千問的先進技術，共同推動AI技術的發展與應用。

隨著通義千問在日本市場的不斷滲透和拓展，其影響力正逐步擴大。阿里云日本分公司負責人表示，其目標是在三年內使日本接入通義千問的企業突破1000家，并計劃聯合早稻田大學、慶應義塾大學等高校成立“AI開源創新實驗室”，推動日語大模型的學術研究與產業落地深度融合。

可以預見的是，在未來的日子里，通義千問將繼續發揮其技術優勢和開放生態的作用，引領日本AI產業邁向新的高度。

同時，通義千問的成功也將為中國AI技術的出海提供寶貴經驗和示范效應，推動中國AI技術在全球范圍內的廣泛應用和發展。