林俊旸果然创业了！一个“Qwen负责人”头衔值135亿

量子位

量子位2026年5月13日

林俊旸果然创业了！一个“Qwen负责人”头衔值135亿

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TL;DR · AI 摘要

林俊旸离职阿里后创立的新公司种子轮融资目标估值高达20亿美元，其核心理念是推动AI从推理式思考转向智能体式思考，即让模型为了行动而思考，强调环境设计、轨迹采样和编排工程的重要性。

核心要点

林俊旸离职阿里后创立的新公司种子轮融资目标估值高达20亿美元。
林俊旸提出从推理式思考转向智能体式思考，强调模型在环境中行动、观察反馈并修正计划。
智能体时代的竞争优势将来自更好的环境设计、更紧密的训练-推理耦合和更强的编排工程。

结构提纲

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§引言
林俊旸离职阿里后创立的新公司种子轮融资目标估值高达20亿美元，引发行业关注。
·林俊旸的背景与成就
林俊旸曾担任阿里Qwen项目的负责人，领导了多个大型预训练模型的研发。
·从推理式思考到智能体式思考
林俊旸提出AI发展的新阶段，强调模型在环境中行动、观察反馈并修正计划。
·智能体时代的竞争优势
智能体时代的竞争优势将来自更好的环境设计、更紧密的训练-推理耦合和更强的编排工程。

思维导图

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林俊旸创业与AI发展方向

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

林俊旸提出从推理式思考转向智能体式思考，即让模型为了行动而思考，强调环境设计、轨迹采样和编排工程的重要性。
— 第3段
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智能体时代的竞争优势将来自更好的环境设计、更紧密的训练-推理耦合和更强的编排工程。
— 第4段
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林俊旸认为，真正的挑战在于如何让模型在真实世界约束下维持有效行动，而不是追求最长或最醒目的轨迹。
— 第3段
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#AI#创业#智能体#推理#Qwen

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林俊旸果然创业了！一个“Qwen负责人”头衔值135亿

_[梦晨](https://www.qbitai.com/author/mengchen "由梦晨发布")_ 2026-05-13 16:44:16 来源：量子位

对于一家还没发产品的中国AI初创公司而言，这一估值，几乎没有先例。但相比林俊旸之前同台竞速的硅谷同行，不算贵。

梦晨发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

离职阿里后，千问大模型前负责人林俊旸的最新动态曝光了。

他的下一步，是创业。

具体公司还不知道名字，但据说种子轮目标估值已经高达20亿美元（约135亿元人民币）。

根据The Information消息，高榕资本与红杉中国被曝就投资事宜与该实验室进行深入洽谈。

对于一家还没发产品的中国AI初创公司而言，这一估值，几乎没有先例。但相比林俊旸之前同台竞速的硅谷同行，不算贵。

Qwen负责人，还是太有含金量了。

Qwen前负责人创业

林俊旸2019年加入阿里，早期研究方向集中在搜索、推荐场景下的自然语言处理和多模态建模。

2020年起，他开始投身大规模预训练模型研究与部署。

此后，他深度参与M6等超大规模预训练模型工作。M6是阿里早期最有代表性的多模态大模型项目之一。

2022年以后，他转向通用大模型方向。

Qwen项目成立后，林俊旸成为技术负责人，带队打造Qwen系列大语言与多模态模型，并主导开源工作。

Qwen后来变成了阿里AI对外最清晰的技术名片之一。

它有不同尺寸的模型，有面向开发者的开源路线，也有持续更新的多模态、代码和轻量化模型版本。对开发者来说，Qwen是真正能下载、能微调、能部署、能二次开发的实用模型。

这也是他创业备受关注的底层原因。

那么，林俊旸下一步到底想做什么？

在有具体消息之前，还可以从他离职后发的一篇长文寻找线索。

首篇长文给出线索：Agentic Thinking

林俊旸离职后的首篇长文，标题为《From “Reasoning” Thinking to “Agentic” Thinking》。

这是他对过去一年模型竞争的复盘，也像是下一阶段创业方向的技术宣言。

他的判断可以压缩成一句话：

上一阶段的AI竞争，是让模型更会思考；下一阶段的竞争，是让模型为了行动而思考。

思考模型花更多推理算力，强化学习得到更稳定的反馈，数学、代码、逻辑等可验证任务成为核心训练场景。

但林俊旸认为，问题已经开始变了。

尤其是在代码和智能体工作流里，真正重要的是代码库导航、计划拆解、错误恢复、工具编排，以及长时间执行任务的质量。

这就引出全文核心概念：Agentic Thinking。

林俊旸把它定义为一种“为了行动而思考”的能力。它不只是让模型在回答前想更久，而是让模型在环境里行动、观察反馈、修正计划，再继续推进。

推理浪潮的第一阶段确立了一件重要的事：

当反馈信号可靠且基础设施能够支撑时，语言模型之上的RL可以产出质的飞跃式的认知能力。

更深层的转变是从推理式思考到智能体式思考：

从想得更久，到为了行动而想。训练的核心对象已经改变了——它变成了模型+环境的系统，或者更具体地说，是智能体和围绕它的编排框架。

这改变了哪些研究要素最重要：

模型架构和训练数据当然仍然重要，但环境设计、轨迹采样基础设施、评估器鲁棒性、以及多智能体之间的协调接口同样关键。

这也改变了“好的思考”的定义：

最有用的轨迹，是能在真实世界约束下维持有效行动的那个——而非最长或最醒目的那个。

这也改变了竞争优势的来源：

在推理时代，优势来自更好的RL算法、更强的反馈信号和更可扩展的训练流水线。

在智能体时代，优势将来自更好的环境、更紧密的训练-推理耦合、更强的编排工程，以及在模型的决策与这些决策产生的后果之间实现闭环的能力。

One More Thing

自林俊旸发长文探讨Agentic Thinking后，个人社交媒体账号就没在发声。

不过转发了一条持续学习基准测试的消息。

难道与创业方向相关？

参考链接：

[1]

https://x.com/jingyanghk/status/2054450088400093359

Qwen

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