阿里Qwen管理架构再调整，刘大一恒出任大模型项目负责人 原创

产联社编辑 | 黄钰慧

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【产联社】阿里通义千问（Qwen）大模型团队迎来新的负责人。9月21日，据The Information援引两名知情员工消息，阿里巴巴已任命资深AI研究员刘大一恒（Dayiheng Liu）担任Qwen大语言模型负责人。

阿里官方信息明确了刘大一恒的新身份。2026云栖大会官网显示，刘大一恒目前的职务为“阿里巴巴ATH事业群Token Foundry Qwen LLM项目负责人”。9月22日上午，他将在云栖大会开幕式暨主论坛发表题为“Qwen：迈向真实世界智能体”的演讲，排在阿里巴巴集团CEO吴泳铭的主旨演讲之后。

刘大一恒进入Qwen管理层并非近期之事。今年4月，四川大学机器学习与工业智能应用教育部工程研究中心已经披露，刘大一恒担任阿里通义千问核心技术负责人，分管预训练、后训练及Coding团队。如今其以Qwen LLM项目负责人身份公开亮相，完成了从核心研发到团队统管的跨越。

从Qwen早期成员到项目负责人

刘大一恒长期参与Qwen核心模型研发，其在阿里的工作经历基本与Qwen从早期研发到快速迭代的过程重合。

公开资料显示，刘大一恒是四川大学计算机学院2012级学生，在四川大学完成本硕博“3+2+3”培养，并在四川大学DICALab获得博士学位。其研究方向主要集中在自然语言处理和文本生成，并于2021年1月加入阿里达摩院。

进入阿里之前，刘大一恒曾负责四川大学DICALab的自然语言处理研究团队，研究重点为文本生成，并参与ProphetNet、GLGE等项目。加入阿里后，他的研究进一步转向大语言模型。

刘大一恒也是Qwen早期核心成员。四川大学机器学习与工业智能应用教育部工程研究中心今年4月披露，刘大一恒主导开发Qwen1至Qwen3.5全系列语言模型以及Qwen-Math系列模型，并核心参与Qwen-Coder、Qwen-VL、Qwen-Omni等系列模型开发，累计参与300多款Qwen模型开源。

从Qwen早期核心成员，到负责预训练，再到管理范围扩大至后训练和Coding，刘大一恒的职责一直围绕模型核心研发逐步扩展。此次以Qwen LLM项目负责人身份公开亮相，也意味着其在Qwen模型团队中的角色进一步明确。

半年多次调整，Qwen负责人逐渐明确

阿里今年以来持续调整Qwen及AI业务的组织架构。

今年3月4日，原Qwen核心技术负责人林俊旸宣布离职。路透社当时报道，林俊旸成为2026年以来第三位离开Qwen的资深成员。此前，Qwen后训练负责人郁博文以及专注Coding方向的惠彬原也已离开。

随后，Qwen模型团队管理架构进行调整。据《晚点LatePost》3月9日报道，阿里云CTO、通义实验室负责人周靖人代管Qwen模型整体。此前负责Qwen预训练的刘大一恒则同时代管后训练和Coding团队，刘大一恒及Qwen模型团队其他负责人向周靖人汇报。

Qwen团队调整的同时，阿里AI业务的整体组织架构也在变化。3月，阿里成立ATH事业群（Alibaba Token Hub），由集团CEO吴泳铭直接负责，通义实验室、MaaS、Qwen、悟空等AI业务被纳入其中。

6月，阿里进一步调整ATH内部架构，将通义大模型事业部和未来生活实验室合并成立Token Foundry事业部。同时，周靖人出任阿里巴巴首席科学家，牵头成立阿里巴巴AI未来研究院，专注前沿AI科技的探索与突破。

经过半年内三次架构变动，Qwen模型研发团队的负责人终于在云栖大会官网上明确下来。

Coding与Agent持续加码

组织架构调整的同时，Qwen今年仍保持较快的模型迭代节奏，并继续向多模态、Coding和Agent等方向扩展。

今年2月，阿里发布Qwen3.5系列，首个开放权重模型为Qwen3.5-397B-A17B。该模型采用混合专家架构，总参数量3970亿，单次前向计算激活170亿参数，并原生支持文本、图像和视频输入。阿里还将模型支持的语言和方言数量从119种扩展至201种。

Qwen3.5同时加强了Coding和Agent能力。阿里官方介绍显示，该系列覆盖代码生成、Agent任务、图像和视频理解以及GUI交互等能力；同期上线的Qwen3.5-Plus默认提供100万Token上下文窗口，并支持内置工具和自适应工具调用。

4月，阿里继续推出Qwen3.6-Plus。相较上一代模型，该版本进一步强化Agentic Coding、多模态感知和推理能力。随后推出的Qwen3.6-27B则以270亿参数的稠密架构实现面向Coding和Agent任务的能力提升。

Coding也是Qwen持续投入的方向。Qwen团队此前发布Qwen3-Coder时，将其称为当时团队“最具Agent能力的代码模型”，并同步开源命令行Coding Agent工具Qwen Code。模型原生支持256K上下文，并可通过扩展方法达到100万Token；团队还在后训练阶段引入长周期强化学习，使模型能够在多轮交互中调用工具完成任务。

到今年9月，Qwen Code仍保持较快更新。Qwen官方文档显示，9月17日发布的周报覆盖v0.23.3、v0.23.4和v0.24.0三个正式版本。新版本可以将子任务交给Claude Code或Codex执行，并增加工作流调用、Token预算以及任务轮数和时间限制等功能。

模型之外，Qwen的开源生态也在扩大。四川大学机器学习与工业智能应用教育部工程研究中心4月披露，当时Qwen衍生模型数量已突破20万个，全球下载量超过10亿次。路透社3月报道则称，自2023年以来，阿里已发布超过400款开源Qwen模型，累计下载量超过10亿次。

从今年的产品迭代可以看到，Qwen仍在继续提升基础模型能力，代码生成、多模态理解、工具调用和任务执行已经成为越来越重要的能力方向。

Agent成为下一阶段重点方向

随着基础模型能力持续提升，Qwen正在进一步探索如何让模型从回答问题走向执行真实任务。

这一方向也出现在今年云栖大会的议程中。9月22日，刘大一恒将以Qwen LLM项目负责人身份登上开幕式暨主论坛，其演讲主题为“Qwen：迈向真实世界智能体”。

Agent也是今年云栖大会的重要议题。大会设置“Agentic Cloud”和“MaaS & Agent”等技术主论坛，相关议题覆盖模型前沿、Agentic应用和产业实践。大会科技展区也集中展示千问大模型、千问AI平台，以及办公、Coding、营销等Agent应用。

过去半年，Qwen围绕Agent的产品布局已经逐渐从模型延伸至工具和实际应用：基础模型强化工具调用和代码能力，Qwen Code则进一步承担任务拆解、工具调用和连续执行。此次刘大一恒又将云栖大会演讲主题直接指向“真实世界智能体”，这些变化指向了一个更具体的目标——让模型能够处理更长、更复杂的真实任务。

对刘大一恒而言，接手Qwen LLM项目时，大模型竞争本身也在变化。语言、推理和代码能力仍是基础，但随着Agent发展，模型还需要理解任务、调用外部工具，并在多轮交互中持续执行。目前来看，工具调用、复杂任务处理和持续执行能力，正在成为Qwen下一阶段重点能力方向。

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