这件事值得记上一笔。

理一理时间线，事情的起点是林俊旸（Junyang Lin，@JustinLin610）3 月 4 日在 X 上发的一句话：“我要辞职了。再见，我深爱的 Qwen。”

看娱乐八卦和社会行为，去微博；AI 和科技领域的事儿，还是推特上更及时靠谱。

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如果你这两年一直关注大模型的开源生态，大概率见过这个名字。作为通义千问的首席研究员、阿里最年轻的 P10 员工之一，林俊旸是 2024 年以来一系列开源权重背后的关键人物，和站在台前讲 ppt 的人不一样，他是通过一篇篇技术报告和一个个新的 checkpoint 被社区记住的科学家和技术专家，是阿里巴巴通义千问（Qwen）系列模型的研发主导者和灵魂人物。

这件事情发酵了有两天，我昨晚忙完工作仔细阅读了相关的公开报道和 x.com 上的内容，大致背景是这样的：随着千问上升到了阿里集团核心战略层面，阿里巴巴开始进一步提升团队人才密度，引入在大规模模型研发、工程化落地等领域具备深厚经验的顶尖领军人才，比如年初进入阿里的前 Google DeepMind 研究员周昊（曾在 Meta 和 Google DeepMind 做研究，是 Gemini 3.0 的贡献者之一，方向偏推理和工具调用），这些举措应该造成了林俊旸原本负责的权责范围被调整。

北京时间 3 月 4 日下午一点左右，通义实验室召开了一场紧急全员大会，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭亲自到场沟通。林俊旸在 X 上突然宣布离职让很多千问成员感到震惊，在资源远少于竞争对手的情况下，他们普遍认为，俊旸的专业能力和领导力，是千问能在开源赛道杀出重围的核心因素之一。

下午两点左右，林俊旸又在朋友圈发了一条：“千问的兄弟们，按原计划继续，没问题。” 这句话像是在安抚情绪，没有任何明确的去向和承诺，更像是在说：“就算我走了，你们也知道自己在干嘛。”

同一天宣布离开的，还有几位 Qwen 的核心骨干：

负责代码模型和 Qwen-Coder 系列的惠彬原；

负责后训练研究、主导 Qwen-Instruct 系列的余博闻；

以及在 Qwen 3.5/VL/Coder 中都有重要贡献的李开心。

最终，这个会议并没有改变事情的走向，吴泳铭在内部邮件中回应林俊旸离职一事：

> 各位通义实验室同学：公司已决定批准林俊旸同学的辞职，感谢林俊旸过去在岗位上的付出。阿里将继续坚持开源模型策略，持续加大 AI 研发投入和吸纳优秀人才力度，公司将成立基础模型支持小组。

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Qwen 3.5：来得太晚，还是走得太早？

这件事在社区里是什么表现呢？一石激起千层浪。因为太可惜了。Qwen 3.5 系列非常出色，有一种“黑豹乐队好容易打开了局面，窦唯却准备离开”的荒诞感。

今年 2 月 17 日，Qwen 团队开源了 Qwen3.5-397B-A17B。这是一个 807GB 的巨无霸，参数规模和工程复杂度都不低。更重要的是，这不是一锤子买卖，而是一整套家族系列的开端。短短几周之内，他们又接连发布了 122B、35B、27B、9B、4B、2B、0.8B 等一系列不同尺寸的权重。

从工程角度看，这样的布局很“开发者”。有大集群的，可以玩 397B；想在高端显卡上跑的，选 35B 或 27B；如果你只有一台 32GB/64GB 的 Mac，也可以用 27B、35B 当本地助手折腾一下。再往下是 4B、2B、0.8B 这种体量，还可以在各种边缘场景里找到用武之地。

过去这段时间，我陆续听到不少开发者在夸 27B 和 35B 的编程能力，在代码生成、补全、解释上都给出过超出预期的反馈。更有意思的是，小模型一点都不“摆烂”——我自己在 LM Studio 里试了 9B、4B 和 2B，在这么小的体积里，还能做一个完整的多模态推理模型，这在一年前几乎是想都不敢想的事情。

那个 2B 模型量化后只有 2G 多，你可以把它丢在一台入门级设备上，让它看图、理解文本、做一些轻量推理任务。对于今天这个“万物要接 AI”的时代，这样的模型就像一个可以插在任何 USB 口上的智能接头——插上就能用，不再依赖一条去云端的网线。

更关键的是，Qwen 3.5 系列展现出来的，是一条清晰的技术路线：在资源拮据的前提下，如何通过工程手段、架构设计和训练策略，把“性价比”这件事做到最好。当年 DeepSeek 就这么干的。

社区为什么那么大反应？因为这些核心人员走了，实在可惜啊。

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说起来，咱都是局外人，最多算个用户。真相如何，也许只有当事人知道，但大厂战略和技术路线拉扯这个事并不孤立。

过去一年，大模型团队的“重组—出走—再创业”已经成了一个反复上演的模式：

国内外的大厂和 AI 创业公司（OpenAI、Anthropic、Kimi、MiniMax 等）在发展策略上是完全不一样的。后者直接就是云原生，做基模和工具。前者早期都是在原有的云计算、广告、电商等主业之上叠了一块 AI 战略，希望描绘出一个“更大”的故事。

随着 AI 影响力的爆发，模型能力的增强，战略上的调整，大厂的 AI 团队在不停拓展自己的边界。那些从零到一把模型做起来的人，在这个过程中，很容易走到一个需要做选择的位置。

当一件事做大了之后，这件事就不是你的事了，是组织的。这里面有“理想 vs 现实”的问题，也有“工程师文化 vs 组织文化”的博弈。

在资源远少于对手的情况下， Qwen 能跑到今天这个位置，很明显是那群年轻人拼出来的。一边是算力预算、一边是产品迭代节奏，中间还有开源社区的期待，还有组织结构的调整……这种高压环境下的微妙平衡，其实非常难以掌握。

一旦这样的人选择离开，新来的负责人能否撑起产品和市场期待？是否认同原来的技术路线和开源策略？核心成员会不会愿意在空降领导麾下继续工作……这些问题，在公告里是看不到答案的，只能交给时间和结果。

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过去一年，中国的大模型开源阵营强势崛起，DeepSeek、Qwen、ernie、Moonshot AI（Kimi）、Z.ai（GLM）、MiniMax 等，反复出现在全球榜单，同时在我们这样的国内开发者心里撑起了某种“我们也可以”的信心。

尤其是 Qwen，有阿里云的基础设施、有大厂的工程能力；另一方面，是它在开源策略上的还是挺激进的：不断放出高质量的权重，把 0.5B 到几百 B 的整个模型领域填得越来越满。

中国的开源实验室，让做 AI 应用的团队，多了很多“本地可用”的选择，不必事事依赖闭源 API；做研究的人，多了一堆可以 fork、可以调整的基线；甚至普通的开发者，也能在自己电脑上跑起一个像样的模型，而不是永远停留在“注册账号→充钱→依赖一个黑盒子”的这件事上。

Qwen 3.5 很可能会成为一个标志性版本——它既代表了一段技术高光时刻，也可能标记着一个阶段的结束。

但故事不会就此终止。人才流动—团队重组—新项目诞生，本来就是技术和产品生态的常态。AI 时代，这个变化会更加剧烈。

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前天推荐了锤科前同事刘炯的作品 Tabbit，我写到：这个时代最佩服的还是有作品的人。

林俊旸们做出了优秀的开源产品，这个无论他是否离开团队，Qwen 都是他们团队的代表作。期待这些年轻人未来有更好的作品问世。

至于开发者和公司，Qwen 3.5 的权重已经开源，有阿里托底，该咋用咋用。更健康的看法是——模型只是当下最合适的工具，人则是有自己人生路线的创作者，而不是公司附属品。

已经被验证的技术路线不会凭空消失，模型也不会轻易被遗忘。对普通开发者来说，关注趋势和变化，保持对好工具的敏感度，然后用 AI 增强自己和团队的能力，大概就可以了。大家都得继续向前。