来源丨 量子位（ID：QbitAI） 作者丨 梦晨 林俊旸 ，离职阿里千问后首次发声。 他没有回应离职风波或宣告去向，而是发长文探讨从"推理模型时代的思考"到"智能体时代的思考"的转变。 整篇文章谈的是技术和AI的未来方向，但字里行间对千问技术路线的反思藏不住。 他在文中坦白承认"我们没有全做对"（We did not get everything right）， 千问团队曾有一个雄心勃勃的构想：把thinking和instruct两种模式合并到一个模型里。 Qwen3就是这个方向上"最清晰的公开尝试之一"，它引入了混合思维模式。 但在今天的林俊旸仍不够满意，他觉得最终thinking变得啰嗦且犹豫不决，instruct变得不够干脆、不够可靠，还更贵了。 在他看来，真正成功的合并，不是把两种人格硬塞进一个checkpoint，而是让模型拥有一个连续的推理努力光谱。 面对未来，他还给出这样的判断：过去两年Reasoning Thinking时代的使命已经完成了。 OpenAI的o1和DeepSeek-R1证明了推理能力可以被训练和复现，这教会了整个行业一个关键认知： 要在语言模型上做强化学习，需要确定性强、可规 ...

林俊旸预测，智能体式思考会成为主流。 3月26日晚间，前千问大模型技术负责人林俊旸在社交平台发文，在从阿里离职后，他首度发布长文详谈自己对大模型发展路线的理解及对 AI下一阶段的预判。 林俊旸表示，过去两年重塑了行业对大模型的评估方式与核心期待。OpenAI 的 o1 表明，"思考"可以成为一种被训练出来的能力。 DeepSeek-R1 紧随其后，证明推理式的后训练可以在原始实验室之外被复现、被扩展。这一阶段至关重要。但 2025 年上半年，行业焦 点主要停留在"推理式思考"本身：如何让模型在推理的时候多想一会儿。现在该问下一步了。他的判断是智能体式思考：为了行动而思考， 在与环境交互的过程中，并根据来自世界的反馈持续更新计划。 他提到，2025 年初，千问团队有一个很大的野心：做一个统一的系统，让思考模式和指令模式合二为一，支持可调节的推理努力程度（类 似于低/中/高推理设置），甚至能根据提示词和上下文自动推断合适的推理量，让模型自主决定何时直接回答、何时稍作思考、何时为真 正困难的问题投入大量计算。概念上，这是正确的方向。但"合并"说起来容易，做好却极难。 真正的难点在于数据。当人们谈论合并思考与指令时， ...

机器之心编辑部 本周四晚，前阿里千问大模型负责人林俊旸（Junyang Lin）在离职阿里千问后的首度公开发声，立刻在 AI 科技圈引发了关注。 自三周前自宣离开后，林俊旸这次并没有谈论个人的职业规划或离职内幕，而是发表了一篇题为《From "Reasoning" Thinking to "Agentic" Thinking》（从「推理式思考」到「智能体式思考」）的长文。 这篇文章深度复盘了过去两年大模型行业的演进，特别是千问团队在研发 Qwen3 时走过的弯路，并前瞻性地指出了 AI 大模型未来的绝对主线。 以下是全文内容： 过去两年重塑了我们评估（大语言）模型的方式以及我们对模型的期望。OpenAI 的 o1 表明， 「思考」 可以成为一项核心能力，可以进行训练并 向用户展示。DeepSeek-R1 证明了推理式的后训练可以在原始实验室之外复现和扩展。OpenAI 将 o1 描述为一个使用强化学习训练的模型，其特 点是「先思考后回答」。DeepSeek 将 R1 定位为一个与 o1 竞争的开放式推理模型。 这一阶段至关重要。2025 年上半年我们主要关注的是推理思维：如何让模型花费更多时间进行推理计算，如 ...

梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 林俊旸 ，离职阿里千问后首次发声。 千问团队曾有一个雄心勃勃的构想：把thinking和instruct两种模式合并到一个模型里。 Qwen3就是这个方向上"最清晰的公开尝试之一"，它引入了混合思维模式。 但在今天的林俊旸仍不够满意，他觉得最终thinking变得啰嗦且犹豫不决，instruct变得不够干脆、不够可靠，还更贵了。 在他看来，真正成功的合并，不是把两种人格硬塞进一个checkpoint，而是让模型拥有一个连续的推理努力光谱。 他没有回应离职风波或宣告去向，而是发长文探讨 从"推理模型时代的思考"到"智能体时代的思考"的转变 。 整篇文章谈的是技术和AI的未来方向，但字里行间对千问技术路线的反思藏不住。 他在文中坦白承 认 "我们没有全做对" （We did not get everything right）， 面对未来，他还给出这样的判断：过去两年Reasoning Thinking时代的使命已经完成了。 OpenAI的o1和DeepSeek-R1证明了推理能力可以被训练和复现，这教会了整个行业一个关键认知： 要在语言模型上做强化学习，需要确 ...

2026.03. 26 本文字数：1192，阅读时长大约2分钟 作者 | 第一财经 陈杨园 3月26日晚间，前千问大模型技术负责人林俊旸在社交平台发文，在从阿里离职后，他首度发布长文 详谈自己对大模型发展路线的理解及对AI下一阶段的预判。 林俊旸表示，过去两年重塑了行业对大模型的评估方式与核心期待。OpenAI 的 o1 表明，"思考"可 以成为一种被训练出来的能力。DeepSeek-R1 紧随其后，证明推理式的后训练可以在原始实验室 之外被复现、被扩展。这一阶段至关重要。但 2025 年上半年，行业焦点主要停留在"推理式思 考"本身：如何让模型在推理的时候多想一会儿。现在该问下一步了。他的判断是智能体式思考：为 了行动而思考，在与环境交互的过程中，并根据来自世界的反馈持续更新计划。 真正的难点在于数据。当人们谈论合并思考与指令时，往往首先想到模型侧的兼容性，更深层的问题 是，两种模式的数据分布和行为目标存在显著差异。在尝试平衡模型合并与提升后训练数据质量和多 样性的过程中，团队并未把所有事情都做对，结果往往是在两个方向上都表现平庸："思考"行为变得 嘈杂、冗余或不够果断，而"指令"行为则变得不够清晰、不够可 ...