今日行业报告公布最新研究成果,公交上的陌生缘分：最后一排的温暖邂逅

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城市的喧嚣中，公交车穿梭于繁忙的街道，成为许多人日常出行的重要交通工具。在这狭窄的空间里，人们或低头沉思，或闭目养神，或与同伴交谈，构成了这个城市独特的风景线。而我，就曾在一次偶然的机会中，在公交车的最后一排，与一位陌生人结下了不解之缘。 那天，阳光明媚，我像往常一样乘坐公交车去上班。车厢里人潮涌动，我找了个最后一排的座位坐下。车厢里弥漫着淡淡的汗味和食物的香气，让人有些不适。我闭上眼睛，试图让自己尽快进入工作状态。 不知过了多久，我感觉到有人在拍我的肩膀。我睁开眼睛，发现一个穿着朴素的中年男子正站在我面前。他微笑着说：“打扰一下，能借你一下手机吗？我想给家里打个电话。” 我有些惊讶，但还是从口袋里掏出手机递给了他。他接通电话，声音温和而亲切，仿佛在讲述着什么有趣的事情。我看着他，心中不禁涌起一股暖意。 挂断电话后，他向我道谢，然后开始和我聊天。他告诉我，他叫李明，是一名退休教师。退休后，他喜欢四处旅行，体验不同的风土人情。这次，他是从家乡来到这个城市，准备游览一番。 我听得很入迷，不禁问道：“您退休后这么有生活情趣，一定去过很多地方吧？” 李明笑着点了点头，开始向我讲述他的旅行经历。他去过西藏，看过布达拉宫的壮丽；去过云南，品尝过那里的美食；去过海南，享受过那里的阳光和沙滩。每一处地方，都留下了他美好的回忆。 在交谈中，我了解到李明是一个热爱生活的人，他喜欢阅读、写作，还喜欢摄影。他说，退休后的生活，就是要让自己充实起来，不让时间虚度。 不知不觉，公交车已经到达了目的地。我有些不舍地和李明告别，心中却充满了温暖。我想，在这个快节奏的时代，我们总是忙于生活，忽略了身边的人和事。而这次与李明的邂逅，让我明白，生活中的美好，往往就隐藏在这些不经意的瞬间。 从那以后，我时常想起李明和他的旅行故事。每当我乘坐公交车时，我都会坐在最后一排，期待着下一次与陌生人的邂逅。也许，这就是生活的一种美好吧，让我们在陌生中寻找温暖，在平凡中发现感动。 公交车的最后一排，成了我与陌生人交流的舞台。在这里，我听到了不同的声音，感受到了不同的生活。而这些，都让我更加珍惜眼前的生活，更加热爱这个充满未知的世界。

9 月 24 日，2025 云栖大会开幕，阿里通义旗舰模型 Qwen3-Max 重磅亮相，性能超过 GPT5、Claude Opus 4 等，跻身全球前三。Qwen3-Max 包括指令（Instruct）和推理（Thinking）两大版本，其预览版已在 Chatbot Arena 排行榜上位列第三，正式版性可望再度实现突破。Qwen3-Max 为通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达 36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的 Coding 编程能力和 Agent 工具调用能力。在大模型用 Coding 解决真实世界问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Instruct 版本斩获 69.6 分，位列全球第一梯队；在聚焦 Agent 工具调用能力的 Tau2-Bench 测试中，Qwen3-Max 取得突破性的 74.8 分，超过 Claude Opus4 和 DeepSeek-V3.1。【图说】：Qwen3-Max-Instrurct 测评分数Qwen3-Max 的推理增强版本 Qwen3-Max-Thinking-Heavy 也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的 AIME 25 和 HMMT 测试中，均达到突破性的满分 100 分，为国内首次。Qwen3-Max 推理模型之所以能够取得优异成绩，原因在于大模型在解数学题时懂得调动工具，能够写代码做题，同时，增加测试时的计算资源，也让模型表现变得更好。【图说】：Qwen3-Max-Thinking-Heavy 测评分数大模型预训练原理 Scaling Law（规模化法则）认为，持续地增长数据和参数规模，是通向 AGI 的可能路径之一。由于自然数据的数量有限，当前有部分学者认为预训练的 Scaling Law 即将逼近上限，而 Qwen3-Max 的性能突破显示，继续增大数据、模型参数，依然能锻造出更强的模型，给予了大家更多的信心。目前，通义千问系列模型已经实现从 0.5B 到超万亿的全尺寸覆盖，包含三百多个大模型，可满足不同场景的需求。即日起，用户可在通义千问 QwenChat 上免费体验 Qwen3-Max，也可通过阿里云百炼平台调用 API 服务。