當人工智能進入千模大戰的白熱化狀態時，有些玩家開始獨辟蹊徑，要做大模型背后的“代理人”。這種智能代理的模式又被稱為大模型調用工具。

阿里云走的就是這條路線，它推出的大模型調用工具——魔搭GPT（ModelScopeGPT），可以完成比單獨的大語言模型更高級和多元化的任務。

比如，用戶在魔搭GPT的對話框輸入任務：“用20字描述一款新的VR眼鏡，并用女聲朗讀，隨后轉成視頻”，魔搭GPT會展示整個任務規劃過程，先由中樞模型生成一段描述VR眼鏡的文案，接著調用語音生成模型，生成語音并用女聲念出，最后調用視頻生成模型，輸出最終的視頻內容。過程中，魔搭GPT先后調用了一大二小三個模型。

那么如何保證魔搭GPT有足夠多的模型可以調用呢？

阿里云為此建立了一個魔搭社區，作為國內最大的AI模型社區，它集聚了180多萬開發者和900多個優質AI模型，這些模型由20多家頂尖人工智能機構貢獻，累計下載量突破3600萬。這其中，有約100個參數規模在10億以上的大模型。在魔搭平臺上，所有模型生產者都可上傳模型，驗證模型的技術能力，探索模型的應用場景和商業化模式。

而上述產品，正是阿里Maas（“模型即服務”）概念的具體體現。

在7月7日的世界人工智能大會上，阿里云CTO周靖人闡釋了Maas的幾層含義：

最底層的含義是要把模型作為重要的生產元素，圍繞模型的生命周期設計我們的產品，設計我們的技術，從模型的開發入手，包括數據處理、特征工程、模型的訓練和調優、模型的服務等等，圍繞這樣模型生命周期提供各種各樣的產品和技術。

模型還有另外一層含義，圍繞模型的生態發展，除了底層的基礎模型，我們還會聚焦行業，有行業的專屬模型，甚至到某一個企業，根據具體的應用場景，還有企業或者具體場景需要的專屬模型。可以看到模型正以這樣層次化的結構不斷發展、不斷創新。

另外，模型不光是在云上，在端上、IOT設備里面也發揮了一系列的作用，今后，完整的模型生態不光是今天涉及到的云端，還會有手機端和隨身設備，模型在無形之中也形成了立體的服務機制，服務生活的方方面面。

在發布通義千問大模型之后，阿里云一直在豐富其AI產品形態，6月1日，阿里云發布了通義聽悟，這是一款基于通義千問語言模型、音視頻AI模型能力，能為用戶帶來音頻、視頻內容記錄和閱讀全新體驗的AI助手，幫助隨時隨地高效完成對音視頻內容的轉寫、檢索、摘要和整理，比如用大模型自動做筆記、整理訪談、提取PPT等，可成為用戶工作學習中的得力AI助手。

7月7日，周靖人又推出了通義家族的一個新成員：通義萬相。

通義萬相是繪畫領域的模型。大家通過文字描述的方式，讓萬相生成相關圖片。還可以結合一系列的模式和風格，讓萬相快速生成符合你描述的語義以及相關風格的精美圖片。描述語義可以通過多種語言，有效地精準地去描繪自己要生成圖片的內容。

除此之外，萬相也可以做風格遷移。比如，比較滿意圖片中體現的語義，但是不滿意圖象風格，就能通過通義萬相做風格的遷移。

如果我們比較喜歡某個圖片的風格，希望生成更多樣性的圖片，就可以利用相似圖的生成，讓通義萬相在保持相關風格的情況下，生成更多樣的圖片。