计算机行业点评报告：阿里：Qwen3.6-Plus登顶国内编程大模型榜首

请阅读最后一页重要免责声明 1 诚信、专业、稳健、高效 2026 年 06 月 17 日 阿里（BABA.N）：Qwen3.6-Plus 登顶国内编程大模型榜首 —计算机行业点评报告 推荐(维持) 事件 分析师：谢孟津 S1050525120001 xiemj@cfsc.com.cn 联系人：陈明璋 S1050125120006 chenmz@cfsc.com.cn 行业相对表现 表现 1M 3M 12M 计算机(申万) -11.2 -11.2 1.1 沪深 300 1.5 6.3 27.4 市场表现 资料来源：Wind，华鑫证券研究 相关研究 1 、 《 计 算 机 行 业 周 报 ：ClaudeKimiK2.7Code 推出》2026-06-16 2、《计算机行业周报：Gemma412B开 启 本 地 多 模 态 AI 新 时 代 ，MiniMaxM3 正式发布》2026-06-11 3 、 《 计 算 机 行 业 周 报 ：ClaudeOpus4.8 发布，小米 MiMo 大 模型 API 永久降价》2026-06-02 2026 年 4 月 2 日，阿里巴巴通义千问团队正式发布 Qwen3.6-Plus 大模型。作为千问 3.6 系列首款产品，该模型较上一代实现全面升级，尤其在编程、智能体及工具调用能力上表现突出。其在 SWE-bench 系列、Terminal-Bench2 等多项国际权威评测中成绩优异，超越 GLM5、Kimi K2.5 等参数量 2-3倍的竞品，登顶国内编程大模型榜首。目前该产品已上架阿里云百炼、悟空、千问 APP 等平台，开放 API 调用，后续将开源多尺寸版本，并推出性能更强的旗舰款 Qwen3.6-Max。 投资要点 ▌ 编程能力登顶，代理式编程落地可行 Qwen3.6-Plus 在编程及智能体相关权威评测中表现亮眼，其中 SWE-bench Verified 评测成绩达 78.8，Terminal-Bench 2.0 Agentic Terminal Coding 评测成绩为 61.6，显著超越参数量 2-3 倍的同类竞品。该模型具备完整的智能体执行闭环能力，可自主拆解复杂编程任务、规划执行路径、修复代码 Bug、完成终端自动化操作，工程落地效率极高，8 分钟即可生成完整响应式企业官网，成本仅 0.15 元，真正实现代理式编程的规模化落地。 ▌ 多模态与 Vibe Coding 能力升级，大幅降低编程门槛 Qwen3.6-Plus 基于原生多模态数据训练，具备敏锐的视觉感知能力和强大的多模态推理能力，可精准识别界面截图、设计稿中的元素，快速生成对应前端代码并完成交互修改。同时，模型深度优化 Vibe Coding 体验，全面支持 React、Vue等复杂前端框架，可生成 3D 及游戏场景，普通人无需专业编程基础，仅通过一句自然语言描述，即可实现专业程序员数小时乃至数天才能完成的编程效果，彻底打破编程专业壁垒。 -10010203040(%)计算机沪深300证券研究报告 行业研究 证券研究报告 请阅读最后一页重要免责声明 2 诚信、专业、稳健、高效 ▌ 生态与性能兼顾，商业化落地进程持续加速 该模型采用混合专家架构，默认支持 100 万 Token 超长上下文窗口，结合高效稀疏激活技术，兼顾推理性能与使用成本，可轻松处理大型代码库、长文档等复杂场景。模型深度适配 OpenClaw、Qwen Code 等主流 Agent 框架，API 接口兼容 OpenAI、Anthropic 规范，可无缝集成至第三方编程助手。目前已全面开放商用，阿里云百炼平台提供低成本调用服务，新用户可领取 7000 万免费 Tokens，降低体验门槛，同时千问 3.6 系列后续产品迭代可期，进一步完善生态布局，推动 AI 编程商业化渗透。 ▌ 投资建议 Qwen3.6-Plus 的成功发布，标志着阿里在 AI 编程领域实现重大技术突破，其核心能力已跻身国内顶尖、接近国际一流水平，同时凭借“开源+闭源”双轨策略，进一步巩固了阿里在企业级大模型领域的领先地位。短期来看，模型商业化落地加速，阿里云百炼平台的推广及新用户福利将有效带动用户增长，提升阿里云相关业务营收，为公司业绩带来增量贡献；长期来看，千问 3.6 系列产品的持续迭代及开源计划，将进一步扩大生态影响力，推动 AI 编程技术在中小企业数字化转型、前端开发、代码治理等多行业实现规模化应用，为阿里带来长期成长动力。建议持续关注 Qwen3.6-Plus 的用户渗透情况、后续 Qwen3.6-Max 的发布进展及模型商业化落地成效，关注阿里在 AI 大模型领域的布局。 ▌ 风险提示 （1）AI 技术投入与成本控制压力；（2）市场竞争加剧；（3）用户增长可持续性挑战；（4）汇率波动与国际化风险。 证券研究报告 请阅读最后一页重要免责声明 3 诚信、专业、稳健、高效 ▌ AI&互联网组介绍 谢孟津：伦敦政治经济学院硕士，2023 年加入华鑫证券。 费强：曼彻斯特大学硕士，2023 年加入华鑫证券研究所。 陈明璋：清华大学理学和工商管理学士，阿尔伯塔大学博士后，2025 年加入华鑫证券，研究方向为 AI 模型应用和算力硬件。 ▌ 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 ▌ 证券投资评级说明 股票投资评级说明： 投资建议 预测个股相对同期证券市场代表性指数涨幅 1 买入 > 20% 2 增持 10% — 20% 3 中性 -10% — 10% 4 卖出 < -10% 行业投资评级说明： 投资建议 行业指数相对同期证券市场代表性指数涨幅 1 推荐 > 10% 2 中性 -10% — 10% 3 回避 < -10% 以报告日后的 12 个月内，预测个股或行业指数相对于相关证券市场主要指数的涨跌幅为标准。 相关证券市场代表性指数说明：A 股市场以沪深 300 指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以道琼斯指数为基准。 ▌ 免责条款 华鑫证券有限责任公司（以下简称“华鑫证券”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告由华鑫证券制作，仅供华鑫证券的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 证券研究报告 请阅读最后一页重要免责声明 4 诚信、专业、稳健、高效 本报告中的信息均来源于公开资料，华鑫证券研究部门及相关研究人员力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。我们已力求报告内容客观、公正，但报告中的信息与所表达的观点不构成所述证券买卖的出价或询价的依据，该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估