据日本经济新闻（NIKKEI）报道，通义千问已成为日本AI开发的新基础，其影响力正逐步扩大，深刻改变着日本AI产业的格局。
同时，日本经济新闻将通义千问Qwen2.5-Max列为全球AI模型综合评测第六名，不仅超越了DeepSeek-V3等国内同行，甚至将OpenAI的o3-mini甩在身后。这反映了通义千问在全球范围内具备的强大竞争力。
值得注意的是，该榜单由NIKKEI数字治理与美国机器学习工具公司Weights & Biases 合作推出，并对全球 100 多个主流 AI 模型进行了15项指标的全面评测。
作为全球首个实现全尺寸、全模态开源的大模型，通义千问不仅提供了丰富的API接口，还鼓励全球范围内的开发者共同参与改进和优化，这种开放性的策略极大地促进了技术交流与创新。
随之而来的，则是低成本、高灵活性的技术底座。许多日本AI开发企业纷纷基于通义千问开发自己的企业大模型，实现了技术的快速迭代和创新。
例如，日本AI开发企业ABEJA基于通义千问2.5-Max模型开发的ABEJA-Qwen2.5-32B模型，在逻辑推理和日语语法准确性上表现优异，其日语语法准确率达98.3%，逻辑推理能力较前代提升40%。这一成果不仅提升了ABEJA自身解决方案的智能化水平，也为其在日本市场的竞争提供了有力支持。
此外，来自东京大学的初创企业Lightblue和札幌的AI应用企业Axcxept也都在通义千问的基础上打造了日语专属大模型。Axcxept基于通义千问打造的日语模型EZo已在日本医疗保健领域和多个公共服务机构落地，实现了日语、中文、英语三语实时交互。
通义千问之所以能够在日本市场脱颖而出，离不开其背后的技术创新和突破。通义千问采用了先进的跨模态知识图谱技术，能够将复杂的监管条文转化为可视化逻辑图，使得非技术人员也能快速理解复杂合规要求。
此外，通义千问还具备动态记忆增强能力，通过分析历史订单数据生成个性化的交易策略建议，有效降低了交易滑点。
尤为值得一提的是，通义千问的小样本学习能力极为出色。仅需少量标注数据，通义千问便能训练出行业专属模型，大大节省了标注成本和时间。
这对于日本企业来说尤为重要，因为它们往往面临着数据稀缺和标注成本高昂的问题。
开源生态：促进全球技术交流与创新
通义千问的开源策略不仅促进了日本AI产业的发展，也推动了全球范围内的技术交流与创新。截至目前，阿里通义已开源200多个模型，全球下载量超过
3亿次，衍生模型数量超10万，远超美国Llama等其他开源模型，成为全球第一开源模型。
这种开源协作模式使得更多开发者能够轻松接入并利用通义千问的先进技术，共同推动AI技术的发展与应用。
随着通义千问在日本市场的不断渗透和拓展，其影响力正逐步扩大。阿里云日本分公司负责人表示，其目标是在三年内使日本接入通义千问的企业突破1000家，并计划联合早稻田大学、庆应义塾大学等高校成立"AI开源创新实验室"，推动日语大模型的学术研究与产业落地深度融合。
可以预见的是，在未来的日子里，通义千问将继续发挥其技术优势和开放生态的作用，引领日本AI产业迈向新的高度。
同时，通义千问的成功也将为中国AI技术的出海提供宝贵经验和示范效应，推动中国AI技术在全球范围内的广泛应用和发展。