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Qwen3.8，登顶英伟达榜单！_我的网站

A |       第二届世界人形机器人运动会举办期间，记者走访多家参展参赛企业观察到，从灵动精准的仿人五指灵巧手到绿茵场上带球射门的人形机器人，技术突破、新品迭出的背后，全方位、精细化的税惠政策与服务支持正助力构建起更健康的产业运营生态。  “今年运动会期间，我们K1、T2机器人也参与足球比赛运动项目。    智东西（公众号：zhidxcom）     作者 | 程茜     编辑 | 云鹏          智东西7月22日报道，昨日，阿里千问最新发布的Qwen3.8预览版模型在英伟达评估AI进行算子优化的榜单上登顶，排名超过腾讯混元、人类开发者、Cursor。         榜单中SOL得分指的是GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。模型这一分数越接近1，代表其生成和优化GPU算子能力越接近理论极限，可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进算子。         这一榜单中排名第二的是腾讯混元Hyra、排名第四的是人类开发者Amir M. Mir、排名第六的是美国AI创企doubleAI的全自动GPU内核生成智能体系统、排名第十的是AI编程独角兽Cursor，其他项目暂未找到公开打榜记录。         SOL-ExecBench榜单是今年3月，英伟达推出的GPU CUDA Kernel内核优化基准评测套件，面向Blackwell B200架构专门用来评测AI智能体、编译器、自动内核生成工具写出的GPU算子性能。截至2025年底，公司已完成千余台人形机器人交付，覆盖20多个国家的高校与科研机构，全球化占比超40%。Qwen3.8登顶的FlashInfer-Bench子集，就是专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。”北京加速进化科技有限公司（简称“加速进化”）财务负责人尹凤娇介绍，加速进化是2023年成立于海淀区的国家高新技术企业，虽起步较晚，却已切实享受小微企业“六税两费”减半征收、研发费用加计扣除、高新技术企业所得税优惠及货物出口免抵退税等多重红利。         7月19日，阿里千问大模型团队宣布将很快发布并开源Qwen3.8。  在尹凤娇看来，机器人行业研发周期长、资金需求大，每一项核心算法的优化、每一个关键零部件的国产化替代，都依赖“真金白银”的长期支撑。

B | 税收优惠政策有效降低了税负成本、减轻了资金压力。规范的税务数据是资本运作的硬性条件，注重税务合规不仅提升了企业信用与市场竞争力，更为未来融资、股权改制等扫清了障碍。

C | 该模型参数2.4T，可能是除了Fable 5外最强大的模型。

D | 同时，真实可靠的财税数据也可有效帮助管理层看清真实盈利水平，为定价、投资、扩张提供可靠依据，避免失真数据带来决策失误。

E | 昨晚，Qwen3.8-Max-Preview更新，前端（WebDev）表现更好。         一、从124个模型中提取，共235项CUDA内核优化任务          随着AI智能体生成与优化GPU内核的能力持续增强，现有基准评测的一大局限暴露，其只看重相对软件基线的加速比，而非内核执行方案本身贴近硬件最优效率的程度。  机器人产业涵盖核心零部件、整机制造、系统集成、软件开发及场景应用服务等多个环节，专精特新和高新技术企业占比较高。这类技术密集型企业的显著特点是研发项目多、周期长，前期利润偏低甚至亏损，同时还涉及技术转让、股权激励、软件销售、出口外销等多元业务，涉税场景较传统制造业更为复杂。  “针对机器人企业，我们重点落实了研发费用100%加计扣除、高新技术企业15%所得税税率优惠、软件产品增值税即征即退等税费政策，确保企业应享尽享。”北京市石景山区税务局苹果园税务所副所长冯晴晴介绍。  北京因时机器人科技有限公司首席市场官房海南介绍，作为高新技术企业，公司享受研发费用加计扣除政策，企业所得税的税率从25%降低至15%。而在现代数据中心中，未能充分利用硬件的kernel意味着算力与能源的双重浪费。         基于此，英伟达提出了SOL-ExecBench基准套件。政策支持下，公司也正把更多资源投向技术攻关和产品研发。  “针对辖区具身智能企业，我们分三阶段开展全周期精准涉税辅导。

F | 这一套件共有235项CUDA内核优化任务，提取自124个商用及前沿人工智能模型，覆盖大语言模型、扩散模型、计算机视觉、音频、视频以及混合架构，目标硬件为英伟达Blackwell系列GPU，涵盖BF16、FP8、NVFP4精度下的前向与反向计算负载。”北京市海淀区税务局东升税务所副所长龚飘霖介绍，除了在初创期引导企业筑牢合规基础，在项目立项阶段，结合机器人研发行业特点，税务部门就围绕研发费用分摊、设备折旧、委托研发等关键环节开展专项辅导，做实研发费用加计扣除、即征即退等政策落地；指导企业建立研发项目辅助账，明确政策适用口径，防范政策理解偏差引发的涉税风险，让政策红利真正转化为技术突破的燃料。         与以往基于软件性能来进行评估标准相比，SOL-ExecBench的评估目标有所不同。其通过“Speed-of-Light（SOL）”界限来评估内核性能，即由GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。         英伟达开发的SOLAR工具能够从FLOP数量、字节数、GPU峰值吞吐量以及带宽等方面，分析出这些基于硬件的SOL界限，然后将这些界限与预先定义的评分基准相结合，从而得出SOL评分。  此外，为机器人企业资本化与全球化阶段做好“护航”，税务部门还组建专项团队提供“一对一”个性化辅导，提前梳理涉税要点、提示潜在涉税风险；针对企业出海布局需求，在税收居民身份证明开具、税收协定待遇适用、对外付汇代扣代缴等环节做好辅导，助力企业防范跨境税务风险。         具体来说，评分为0.5表示与基准值相当，评分为1.0表示达到了硬件上的SOL界限。  国家税务总局数据显示，上半年，现行支持科技创新主要政策和制造业发展的政策减税降费及退税高达1.91万亿元。从风险关口前移、厘清研发与生产费用边界，到收入确认等环节的提前预警，税务部门正以精细化服务帮助企业防范涉税风险。  冯晴晴表示，下阶段，税务部门将持续深化大数据精准推送，围绕企业不同成长阶段，定向匹配税费政策，常态化开展走访调研，及时收集响应企业在技术转化、出口退税、股权激励等方面涉税诉求。因此，这个评分不仅反映了相对于基准值的改进程度，还体现了与最大可实现硬件性能相比所剩余的优化空间。（记者 韦夏怡）。         为保证评分结果的可靠性和可重复性，SOL-ExecBench还包含一个沙盒评估工具。此外基于其开发的智能优化算法，可以在相同的评估协议下改进提供的PyTorch参考实现，这种优化算法可以识别出那些试图操纵评估器的行为，即试图绕过评估机制以获得更快的运算结果。         此次Qwen3.8拿下第一的是FlashInfer-Bench子集，专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。         该子集包含26个来源于Llama-3.1-8B、Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V3/R1的问题。

G |          该子集覆盖的精度格式为BF16与FP8，每个问题提供7-48个动态形状的输入配置，覆盖真实生产场景，典型任务包括融合注意力（Fused Attention）、FP8 MoE和RMSNorm等推理关键算子。         根据官方披露，该测试套件中所有提交内容均在真实NVIDIA B200 GPU上隔离执行，GPU时钟锁定在1500 MHz以保证可复现性。         二、榜单排名靠前，意味模型具备闭环自我改进潜力          Kernel优化是少数几个可以提供清晰、客观、可量化反馈信号的真实工程任务之一：          反馈明确：运行时间、吞吐量、带宽利用率可以精确测量；     标准客观：距离硬件理论极限还有多远，没有歧义；     迭代自然：每一轮优化都可以作为下一轮的起点。         这意味着模型可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进。         在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集上表现靠前，就意味着模型在下面几项能力上具有优势：          长程因果推理：优化决策之间存在复杂依赖链，局部改动会影响全局性能，模型需要跨越长上下文进行一致性推理。    工具使用与环境交互中的策略规划：现实世界智能体任务面对多轮工具调用，模型需要根据每次执行反馈动态调整策略，而非机械执行预设步骤。    稀疏反馈下的探索能力：性能提升往往不是线性的，模型需要在大量“看似合理但实际无效”的方向中识别真正有价值的优化路径。    系统级抽象与具体实现之间的双向翻译：从高层算法语义映射到底层硬件指令，再从硬件反馈反推优化方向，这种双向能力在科学计算、编译器设计、芯片设计等领域均有直接迁移价值。         这也意味着，能在SOL-ExecBench上持续进化的模型，具备在客观物理约束下进行闭环自我改进的能力。

H |          三、训练侧搭建真实GPU环境，推理侧引入阿里智能体框架          智东西从千问团队获悉，在训练、推理方面，千问团队均针对Kernel Self-Evolving进行了优化。

I |          首先在训练侧，为了让模型真正具备kernel优化能力，而非仅仅学习表面的代码模式，其构建了一套基于真实GPU环境的大规模强化学习体系。

J |          1、研究人员搭建了基于沙盒的真实GPU训练环境：          为模型提供丰富的硬件文档与可交互的Workspace，使模型能够通过真实编译、执行与性能测量获取来自硬件的奖励信号，而非依赖代理指标或模拟器。这可以确保每一个训练信号都有真实的物理意义。         2、真实Kernel仓库作为训练数据          研究人员系统性收集了大规模真实的工程级kernel优化代码，以这些真实世界的kernel作为训练query。

K | 相比合成数据，真实反馈覆盖了更广泛的优化模式、硬件适配策略与工程取舍，为模型提供了更接近生产场景的学习信号。         3、RL基础设施的针对性优化          Kernel优化任务的一个显著特点是需要超长的工具调用序列，单次优化过程可能涉及数十乃至数百轮的编译-执行-分析循环。

L |          为此，研究人员对强化学习训练基础设施进行了专项优化，使其能够高效支持超长多轮工具调用的训练，从而让模型真正学会跨越长序列的持续优化策略。         在推理侧，研究人员使用阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架来承载算子优化的完整分析迭代流程与经验沉淀机制。         ▲阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架和工作流（图源：GitHub）          在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集的评测中，该模型完成了平均29354轮工具调用的持续迭代，在每一轮循环中对kernel实现进行编译、执行、性能分析与策略调整，将性能逐步推向硬件理论极限。         这意味着，模型在数万轮的迭代过程中可以保持方向一致性、持续产出有效优化、不陷入局部震荡，正是长程持续优化能力区别于普通代码生成能力的核心所在。         结语：从手写算子到AI生成、调优，Qwen3.8刷新自动化算子生成能力上限          Qwen3.8此次登顶，意味着其有能力承担底层算力优化的复杂工程任务，并进一步压缩人工介入算子开发的工作环节，其能直接对接真实硬件环境采集运行反馈，形成从算子生成到性能调优的自动化闭环。         自动化GPU算子生成赛道的长期竞争，未来或取决于大模型理解硬件架构、推演访存瓶颈、自主迭代调参的综合智能水平。长远来看，伴随大模型能力升级，模型侧与编译层在算力优化方面将形成持续双向反馈，硬件规格、算子实现、模型架构三者协同演进可能会成为常态。

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Published on:15:52:53