回顧當時，2023 年 4 月，阿里巴巴集團首次揭開了自研大模型「通義千問」的面紗，並由阿里雲宣佈向受邀企業開啟內測；緊接著在 4 月 11 日 的阿里雲峰會上，正式發布了這款大語言模型工具。這不僅僅是一個聊天機器人的誕生，更標誌著阿里雲構建龐大 AI 生態系的起點。
短短兩年間，通義家族已從最初單純的文字對話，迅速演進為一個涵蓋圖片、影片、程式碼乃至全模態交互的 AI 生態系。截至目前，通義家族已成為全球規模最大的開源模型家族之一，模型累計下載次數超過 6 億次，且衍生模型數量亦突破 17 萬個，展現出通義模型在全球社群中的廣泛採用。通義家族不再只是強化單一模型表現，而是逐漸建立起具備管理機制、可部署、且能隨業務成長持續擴展的 AI 基礎架構，協助企業將 AI 從概念驗證，真正導入實際營運。宏庭科技將抽絲剝繭，從底層的基礎模型、中層的開發平台，到上層的落地應用，帶您深度理解這個能為企業打造 AI 生態全貌。
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第一層：核心基石–通義基礎大模型
阿里雲的 AI 策略核心在於「模型即服務 (MaaS)」。如果將企業的數位轉型比喻為蓋房子，通義家族就是最堅實的地基與建材。這是一個具備「全模態（Multi-modal）」能力的矩陣，分為以下三大核心支柱：
理性大腦：通義千問 Qwen— 文本與邏輯
通義千問是通義家族中負責「理解與思考」的核心模型系列，專注於文字理解、邏輯推理與知識整合，支援企業在高複雜度場景中的決策需求。
依據不同應用情境，Qwen 系列提供從深度推理到高效率回應的多種模型選擇，讓企業能在推理能力、回應速度與成本之間取得最佳平衡。經過多次迭代，目前的 Qwen-Max 與 Qwen-Plus 等版本，在中文理解與邏輯推理上已達到業界頂尖水準。
- Qwen-Max
適合需要更深度推理與更高一致性輸出的任務，擅長進行多步驟分析、策略判斷與複雜問題拆解。常用於企業內部決策支援、跨部門資料彙整分析、複雜流程判斷與高知識型應用。
- Qwen-Plus
在推理能力與成本效益之間取得良好平衡，適合需要穩定產出、並考量規模化使用的企業應用。常用於知識問答、流程輔助、日常營運助理、內部文件查詢與大量任務處理等場景。
- Qwen-Flash
以高效能與低延遲為核心設計，特別適合即時回應、大量請求等高流量場景，在客服問答、即時助理與互動型應用中，能以較低成本提供穩定且具推理能力的 AI 服務。
此外，Qwen 系列亦延伸支援程式碼與數學等專業推理場景，可在特定任務中搭配專用模型，進一步強化推理與分析能力。
創意感官：通義萬相 Wan— 視覺生成的引擎
通義萬相是家族中負責進行創意發想的模型系列，提供文生圖與文生影像的能力，並在後續的 Wan 2.6 版本持續強化生成品質與可用性，協助企業將內容產出流程標準化、規模化。
通義萬相是您生成創意作品的最強幫手，有它的幫忙，可以為您達成以下目標：
- 快速生成品牌視覺與媒體素材，縮短產製週期
- 以文案直接生成短影音或動態內容，加速行銷迭代
- 建立一致風格的行銷資源，降低外包與反覆修稿的成本
全能互動：通義百聆 — 打破感官界限
為了實現更自然的雲端服務體驗，阿里雲推出了專注於語音的 通義百聆。通義百聆在家族中負責進行語音理解與生成，讓AI能以更自然的方式，理解人類的說話，並用語音回應，強化企業與使用者之間的互動品質。
透過通義百聆，企業可有效降低語音內容處理的人工作業負擔，同時提升互動效率與服務品質，讓語音成為可被系統化管理、並能隨業務規模擴展的互動介面，適合使用在以下場景：
- 智慧客服與語音助理
- 會議紀錄、訪談整理與重點摘要
- 語音查詢與內部作業輔助
通義基礎大模型將「思考、創作、互動」轉化為企業可直接運用的核心能力，並以一致的模型架構，支撐不同業務場景下的 AI 應用需求。透過 MaaS（Model as a Service）的形式，這些能力得以被標準化地提供，讓企業能依實際需求採用及整合，並隨著業務發展持續擴展。
第二層：煉造工廠 – 阿里雲百煉平台 Model Studio
然而，當模型能力真正被導入企業環境後，接著面對的關鍵問題不再是「模型夠不夠強」，而是「要怎麼用、怎麼管、又該怎麼長期運作」。若通義基礎大模型提供的是 AI 的「核心能力」，那麼阿里雲百煉扮演的角色，就是將這些能力轉化為可供企業部署、管理、持續運作的 AI 服務平台。
阿里雲百煉是一站式的大模型開發與管理平台，負責承接模型層，並將 AI 導入企業既有系統、流程與管理架構之中，解決企業不知如何將AI運用於內部系統的核心問題。
注入企業脈絡，讓 AI 真正理解業務（RAG）
通用模型雖然泛用度高，但若未結合企業自身內部知識，往往難以回應實際業務需求。百煉透過 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 架構，將企業內部文件、知識庫與營運資料安全地引入模型推理流程中，讓 AI 的回應建立在企業既有知識與規範之上，有效降低 AI 幻覺，提升回應的準確性與可用性。
組裝應用能力，讓 AI 參與流程運作（Agent）
企業需要的 AI，不只是回答問題， 而是能實際參與流程、執行任務的數位協作者。百煉提供模組化的 Agent 架構，可將通義家族的推理、生成與互動能力，與企業系統相組合，打造符合企業內部流程的 AI 應用，讓 AI 從輔助工具，轉變為流程中的一環。
企業級管理，讓 AI 能放心導入、長期運作
當 AI 成為企業核心能力，管理、安全與合規問題成為 AI 運用的基本要求。
百煉平台在設計上納入企業級管理機制，涵蓋模型與資料存取控管、使用行為管理與部署彈性，協助企業在符合法規與內部規範的前提下，穩定導入 AI，並隨業務規模持續擴展。
透過百煉平台，通義家族的模型能力得以被系統化管理與部署，並轉化為 可管理、可擴展、可衡量成效的企業級 AI 能力，也正是在這樣的基礎之上，AI 更能實際走進業務場景，為企業創造更高的商業價值。
第三層：實際應用—多樣化的場景
當有了強大的模型基礎能力以及完善的平台架構，最終 AI 對企業的價值依然是回到最實際的「AI 究竟可以為企業帶來什麼幫助？」透過通義家族與百鍊平台，AI 不再只是單純進行概念驗證或單一功能的工具，而是被實際導入到開發流程、客服營運與產業應用中，成為支撐日常運作的實用助手。
以下將從「通義家族原生應用」與「產業實務場景」兩個層面，說明如何將 AI 工具轉換為企業可用、可衡量成效的商業價值。
通義家族原生應用
在通義家族架構中，已提供部分可直接使用的 AI 應用服務，讓企業無需從零開發，即可快速體驗並導入成熟的 AI 應用情境。
通義曉蜜｜智慧客服與服務中樞
通義曉蜜是為客服應用打造的智慧服務，可協助企業處理大量重複性服務需求，並優化整體客服流程。
- 支援多通路文字與語音互動，提升服務效率
- 降低人工客服負擔，維持回應品質一致
- 將客服資料轉換為可分析、可優化的營運資產
通義聽悟｜語音與會議智慧整理
通義聽悟專注於音訊與影音內容的理解與整理，協助企業將大量語音資訊轉換為可管理的文字與知識。
- 快速完成語音轉文字與重點摘要
- 支援會議、訪談與課程等多元場景
- 降低人工整理成本，提升資訊留存與利用率
通義靈碼｜研發團隊的 AI 編碼助手
通義靈碼將 AI 能力導入軟體開發流程， 協助工程師提升開發效率與程式品質。
- 提供程式碼補充、解釋與除錯建議
- 協助理解既有程式邏輯與架構
- 減少重複性工作，專注於高價值開發任務
通義星塵｜角色導向的對話型智慧體
通義星塵提供以角色為核心的 AI 對話能力，讓 AI 能以獨特人設與風格，進行互動與服務。
- 建立獨特的人設與互動風格
- 支援長時間對話與多角色互動
- 適用於遊戲、娛樂等角色互動的服務場景
產業實務場景
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客戶服務與跨境營運
以通義千問的語言理解能力為核心，結合通義百聆的語音理解，協助企業在高流量、跨國語言環境下，提供穩定的客戶服務體驗。
。核心需求：大量諮詢、多國語言溝通、服務穩定性
。導入重點：語意理解、語音互動、自動回應
。實際價值：降低客服人力負擔，支援 7×24 跨境服務
- 研發與技術團隊
以 通義千問 的推理與程式理解能力為核心，協助研發團隊處理複雜程式碼脈絡與重複性開發工作。
。核心需求：開發效率、程式理解、除錯與維運
。導入重點：程式碼理解、輔助開發、任務拆解
。實際價值：專注高價值服務開發，提升研發效率與品質
- Web3 與金融風控
以通義千問的推理與關聯分析能力為基礎，協助企業從大量交易與行為資料中，辨識潛在風險與異常模式。
。核心需求：風險控管、異常偵測、法規遵循
。導入重點：行為分析、關聯推理、風險判斷
。實際價值：強化反洗錢與風控能力，兼顧效率與合規
- 遊戲與互動內容產業
結合通義星塵的角色對話能力，與通義萬相的內容生成能力，協助開發團隊打造更自然、可持續演進的互動體驗。
。核心需求：互動深度、內容更新效率、玩家留存
。導入重點：角色對話、動態互動、內容生成
。實際價值：提升沉浸感，延長內容生命週期
綜觀通義家族的架構與應用，可以看到阿里雲並非只是提供單一模型，而是以企業需求為核心，建構一套涵蓋模型能力、平台管理與實際場景的完整 AI 架構。透過通義基礎大模型與百煉平台，AI 得以被系統化導入既有服務與流程，並實際應用於企業的關鍵業務中。在這樣的架構下，AI 不再只是概念驗證，而是成為可管理、可部署，並能隨業務擴展的企業級能力。
由於每一家企業的導入條件與場景皆不相同，且 AI 的價值，也取決於是否被正確導入企業的系統架構中。宏庭科技作為阿里雲精英級合作夥伴，可協助企業從實際業務需求出發，評估適合的通義家族能力，並規劃導入可應用、可擴展的技術架構，協助企業在成本可控、風險可管理的前提下，逐漸將 AI 納入營運核心。
立即聯繫宏庭科技，取得專屬的 AI 導入建議與場景評估
