36氪获悉，大金重工发布2025年年度报告。报告显示，公司实现营业收入61.74亿元，同比增长63.34%；归属于上市公司股东的净利润11.03亿元，同比增长132.82%。公司拟以637,749,349股为基数，向全体股东每10股派发现金红利0.87元（含税），送红股0股（含税），不以公积金转增股本。

比亚迪3月5日发布“闪充中国”战略，计划在全国范围内批量建设闪充站，预计到2026年年底建设落成2万个闪充站，其中包含1.8万座“闪充站中站”和2000座“闪充高速站”。截至目前，比亚迪已建成4239座闪充站。（界面）

当地时间3月5日，欧盟理事会正式通过了修订后的《欧洲气候法》，规定到2040年，温室气体净排放量比1990年水平降低90%。修订后的法规将在《欧盟官方公报》发布20天后生效，并直接适用于所有欧盟成员国。欧盟委员会将提出相关提案，以落实具有约束力的欧盟2040年气候目标。（央视新闻）

36氪获悉，*ST辉丰公告，公司于2026年3月4日召开董事会，审议通过转让所持大丰农商行3.9%股权给海城实业，交易价格为1.1亿元。此次交易不构成重大资产重组，也不构成关联交易。转让后，公司仍持有大丰农商行1.7903%的股权。该交易有助于增强公司资金流动性，对本期损益不产生重大影响。

36氪获悉，广安爱众公告，公司作为有限合伙人以自有资金认缴出资2000万元，与成都交投卓越私募基金管理有限公司等共同投资设立成都卓越锐正智能科技股权投资基金合伙企业（有限合伙），占认缴出资总额的10.00%。该基金主要投资于低空无人机领域、自动驾驶领域等产业项目。

「按照原来安排继续干」

离职的消息最沸沸扬扬的时候，在 Qwen 团队的核心负责人林俊旸在朋友圈发了两句话：

「Qwen 的兄弟们，按照原来安排继续干，没问题的。」

「安排好的」？这是什么？

林俊旸离开前夕，Qwen 团队刚刚发布了一件被全球开发者社区刷屏的东西。Qwen 3.5 Small 系列，参数量从 0.8B 到 9B，专为端侧设备设计，可以在普通笔记本电脑上运行。

不是一个更大的模型——而是一组更小的模型。要知道，过去三年里，AI 行业最强大的共识是「越大越好」。OpenAI 的 Sam Altman 四处筹措万亿美金建设算力基础设施，各家实验室军备竞赛般地烧钱烧卡，底层假设只有一个：模型越大，就越聪明。

这套逻辑被称为 Scaling Law，它不仅仅是一条技术规律，更像一种信仰——整个行业的融资叙事、人才分配、硬件投资都建立在这个前提之上。

但 Qwen 3.5 Small 的发布，和林俊旸的离开，同时发生。一个技术信号和一个人事信号，交织出一个更复杂的故事：小模型到底在发生什么？它为什么重要？

当 9B 打赢 120B

即便不是开发者，也可以跑分上一窥 Qwen 3.5 的战绩：

Qwen 3.5 Small 系列中，9B 参数的模型在多项基准测试中全面超越了 OpenAI 的 gpt-oss-120B——一个参数量是它 13 倍的模型。

这些不是边缘指标上的微弱优势，而是在核心推理任务上的系统性领先。一个可以装进笔记本的模型，在数学、科学、视觉推理上全面击败了一个需要数据中心级硬件才能运行的对手。

当然了，摸着良心说，gpt-oss-120B 不是 OpenAI 的旗舰产品，而是其开放权重的中端线。而且它采用 MoE 架构，标称 120B 参数，但每个 token 实际只激活约 5.1B 参数——所以参数量的对比，在工程层面并不像字面数字那么悬殊。

但这不影响趋势本身的成立。因为 Qwen 3.5 Small 并不是孤例。

同一时期，Nature 报道了一个微型递归模型（TRM），在 ARC-AGI 逻辑测试中击败了多个顶级大语言模型。Google Research 在 2026 年初发表论文，证明小模型在意图提取任务上的表现优于显著更大的模型。PNAS 上的一项研究更直接——模型规模与说服力之间呈急剧递减收益，大到一定程度之后，更大几乎不带来更好。

《华尔街日报》早在 2025 年 10 月就已经敢说，「大模型拿走了所有的关注，但小模型才真正干活的那个。」

这些信号共同指向一个判断：以小博大不是偶发事件，而是大势所趋。

那么问题来了——小模型凭什么？

才不是大模型的替身文学

直觉上，人们容易把小模型理解为「大模型的平替」，同样的方法，只是规模小一些，性能差一点，胜在便宜。

但事实恰恰相反：今天的小模型之所以能以小博大，是因为它们在技术方法论上，走了一条和大模型完全不同的路。

第一，数据质量压倒数据规模。 大模型的路线是「尽可能多地吞入互联网数据」，而小模型路线的代表——比如微软的 Phi-4 系列——走的是精筛路线：用高质量的合成数据加上严格筛选的公开数据集，让模型在更少的数据上学到更精确的能力。这背后的逻辑转变是根本性的：不是「喂得越多越聪明」，而是「吃得精才学得好」。

第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。

第三，量化技术带来的不只是压缩。 4-bit 量化常常被理解为「把模型压小 4 倍以节省存储」，但它真正的意义在于减少 4 倍的内存吞吐量。在端侧设备上，瓶颈往往不是存储空间，而是内存带宽，也就是数据从内存搬运到处理器的速度。量化技术让小模型在带宽受限的手机和笔记本上，获得了决定性的速度优势。

这些方法论上的突破已经开始转化为产品。3 月第一周，苹果发布了 M5 全线芯片，每颗 GPU 核心内置 Neural Accelerator，AI 性能较 M1 提升最高 8 倍。与此同时，苹果研究院公开了 Ferret-UI Lite——一个仅 3B 参数的端侧 GUI 代理，可以本地操控手机和桌面应用。加上 Apple Intelligence 约 3B 参数的端侧基础模型，苹果正在将「on-device AI」从概念推进到芯片、模型、交互三位一体的产品形态。

微软的 Phi-4 multimodal 也开始尝试商用上线 Azure，3.8B 参数，接受文本、音频和图像输入。开源社区的反馈更加直接——Reddit 上的开发者实测后认为 Qwen 3.5 的 4B 版本是「甜点级」模型：跨任务稳定、无崩溃、远快于 9B 版本。

技术路线已经被验证，产品化拐点已经到来，天边泛起鱼肚白，曙光乍现。

而就在此刻，林俊旸选择离开。

最会做小模型的公司，最没有动力让它成功

Qwen 3.5 Small 在发布后获得了开发者社区的广泛认可，开源社区的评测结果甚至超出了官方发布时的宣传。

但是，他所在的公司是阿里巴巴，阿里巴巴的商业引擎是阿里云。

大模型和云计算之间存在天然的正向循环：模型越大，推理所需的算力越多，客户就越需要购买云计算服务。对阿里云来说，大模型是完美的商业叙事——它同时推高了客户的算力需求和对云平台的依赖。

而小模型的逻辑恰恰相反。小模型的核心价值在于可以在端侧设备上运行——手机、笔记本、边缘服务器。这意味着客户可以绕开云，在本地完成推理。对用户来说，这意味着更低的成本、更好的隐私和更低的延迟。但对阿里云来说，这意味着收入被侵蚀。

Qwen 3.5 Small 做得越好，对阿里云的商业叙事就越尴尬。

这不是阿里一家的问题。放眼中国的科技巨头，几乎所有 AI 领先的公司都面临同样的结构性矛盾。百度和腾讯的处境与阿里类似——商业模式建立在云服务和平台抽成之上，小模型的端侧化趋势直接削弱了它们的价值主张。

字节跳动的豆包手机是一个有趣的例外，但字节做硬件才刚起步，远没有建立起「芯片+操作系统+模型」的垂直整合能力。

华为理论上最有条件，既有芯片，又有终端设备。但在制裁的影响下，它的算力上限本身就逼着它走小模型路线，这更多是被动的求生策略，而非主动的战略选择。至于小米、OPPO、vivo，它们有设备，却不是 AI-first 的公司，缺乏自研模型的基因和持续投入的动力。

全球范围内，真正打通端侧 AI 全栈的公司，可能只有一家：苹果。芯片、设备、操作系统、自研模型，全部自有。苹果的动力来自复合型的商业模式，这驱动它把一切计算尽可能留在设备上，因为每一次端侧 AI 体验的提升，都会转化为硬件的溢价和生态的黏性。

不过，这里需要诚实地处理一个可能的反驳：云厂商难道不能走「端云协同」的路线吗？用小模型做端侧入口，复杂的推理任务回调云端处理，两边都不耽误。

理论上可以。但这恰恰说明了问题——在端云协同的框架下，小模型对云厂商来说是「引流工具」，而不是「独立产品」。云厂商没有动力把小模型做到好到不需要云。

还有一个绕不开的反例：微软也是云厂商，但它在认真做 Phi-4 系列小模型，而且已经商用上线。这是否说明「左右互搏」的论点站不住脚？

非也。微软之所以能两条腿走路，是因为它同时拥有 Windows 和 Surface 的硬件生态、Azure 的云平台以及 Copilot 的端侧产品线。做 Phi-4 对微软来说是防御性布局：如果端侧 AI 的趋势不可逆转，为了大局，宁可壮士断腕，自折一臂，也不能把端侧市场拱手让给开源社区和苹果。

但阿里没有这个选项——没有消费级操作系统、没有主流终端硬件、没有面向个人用户的 AI 产品矩阵。Qwen 做得再好，也没有自家的「最后一公里」可以落地。

动力不同，产品的天花板就不同。

这就形成了一个令人不安的画面： 小模型从实验室走向产品的真正瓶颈，不是技术能力，而是供需错位；最擅长做小模型的公司（云厂商），最没有动力让它真正成功；最需要小模型的公司（设备厂商），又缺乏独立研发的能力。

「没问题的」

回到林俊旸的那条朋友圈，「继续按照安排好的干，没问题的」。

也许技术路线确实没有问题，一切都在朝着正确的方向走。但在一家以云为重的公司里，就算做出世界级的小模型，团队的处境注定不会舒适。

这不是对阿里的批评——任何一家以云收入为生命线的公司，面对一项可能侵蚀自身收入的技术路线，都会陷入同样的两难。这是一个结构性矛盾，不是个人或管理层的选择问题。

比人事更值得关注的，是 Scaling Law 本身正在发生的变化。

过去三年，「越大越好」不仅仅是一条技术规律，它是整个 AI 行业的信条。融资叙事围绕它建立——投资人相信更大的模型意味着更强的能力，所以万亿美金涌向算力基础设施。人才分配围绕它运转——最顶尖的研究者被吸引到训练最大模型的团队。硬件投资围绕它定价——英伟达的估值建立在一个前提之上：对算力的需求会永远增长。

现在，这个前提正在松动。MIT 的研究估计，效率提升将使中等硬件上的模型在 5 到 10 年内逐步追平最大最贵的模型。芝加哥大学的研究表示，数据质量正在取代数据规模成为核心竞争维度。

产品化的方向不再只有云端，而是同时向端侧扩散。Scaling Law 正在从一条单调递增的曲线，变成一张需要在多个维度上寻找最优解的地图。

不再是「越大越好」，而是「在对的地方，用对的大小」。

林俊旸大概比大多数人更早地感受到了这个变化。他用 Qwen 3.5 Small 证明了一件事：在对的方法论下，9B 参数可以击败 120B。但他同时也撞上了另一堵墙——技术上的正确，不等于商业上的可行，更不等于组织上的舒适。

他说，没问题的。确实，技术路线已经铺好了，而剩下的问题不在实验室里，而在实验室外面。

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36氪获悉，宏盛华源公告，公司下属子公司在藏东南至粤港澳大湾区±800千伏特高压直流输电工程直流设备及线路材料第二批专项招标项目中，预中标角钢塔和钢管塔产品，预中标金额约9.75亿元，约占宏盛华源2024年经审计的营业收入的9.61%。

36氪获悉，聚飞光电公告，公司注意到市场对MicroLED在CPO方面的应用较为关注。为了让广大投资者及时了解相关情况，现说明如下：公司的主营业务为LED封装，MicroLED是LED发展的最终形态，具有小型化，低功耗等优点。公司的MicroLED产品主要应用于显示终端，收入占比较低。目前公司MicroLED技术未应用于CPO领域，也未因CPO产生收入。

今年1月底，奔驰管理层开始不断出现在吉利杭州湾研发中心，36氪从多位产业人士处了解到，两家车企巨头正在商谈一场整车电子电气级别的合作。

电子电气架构，也叫EE架构，是汽车智能化、数字化、网联化的基础，也是支撑辅助驾驶、智能座舱的核心。或者说，它就是智能汽车时代，车企口中的“灵魂”部分。

2月初，吉利管理层又带着翻译人员前往上海金桥，与奔驰进一步敲定了合作方向。

目前，双方已经达成共识，奔驰将基于吉利的GEEA4.0电子电气架构，开发全新的电动车平台。

吉利GEEA4.0架构，是吉利集团正在开发的、油电通用的电子电气架构。2024年，GEEA3.0架构首发于银河E5车型，这一架构曾为吉利撑起了百万级的销量规模。

吉利是奔驰母公司戴姆勒的最大机构股东，从发动机、到混动系统以及智驾，双方业务交往颇多。

但整车级的合作，这几乎是首次。事实上，在行业中，也几乎只有大众和小鹏、斯特兰蒂斯与零跑等车企之间，通过强资本绑定，方能展开整车级的深度合作。

奔驰对此早有一场更为宏大的规划。

36氪从多位与奔驰有业务往来的知情人士处获悉，奔驰已经启动了一个代号为“凤凰”的新平台，支撑全球的入门级电动车型，正是这个全新平台，将融合吉利GEEA4.0架构。

消息人士透露，奔驰正紧密筹备“凤凰”平台的开发工作，预计在2030年实现SOP。届时，它将代替奔驰现有的、油电同行的MMA平台，打造奔驰旗下的A级、B级、GLA、GLB、CLA等紧凑型车型。这些车型将面向全球进行销售。

奔驰品牌的紧凑型车型，利润空间虽不如奔驰E级、S级等车型，却也占据去年奔驰全球销量的约20%，也是奔驰吸引年轻用户的基础。

36氪曾报道，奔驰曾在开发电子电气架构软件时碰壁，并因此推迟了纯电长轴距版奔驰CLA的投产。如今，痛定思痛的奔驰，决定借用吉利的电子电气架构，加快自己的电动化转型进程。

实际上，大量跨国车企宥于软件产业的基础，都曾在EE架构上遇到挑战。36氪曾报道，大众投资小鹏后，甚至派德国软件工程师前往小鹏接受长期培训。

借用自主品牌的“软”实力，开发电动车的外资车企，奔驰不是第一个，也势必不会是最后一个。

奔驰中国接手紧凑车开发，辐射全球

过去三个月，奔驰公司内部经历了一场重大调整。

去年年底，奔驰董事会主席康林松与多位高管进行了多场会议，商讨公司未来的战略方向。“如何降本、实现盈利是核心议题”，知情人士告诉36氪。

不到一个月，这场会议的决策成果便下发至奔驰中国研发中心：奔驰中国研发中心迎来新角色，成为全球紧凑型车开发总部，独立负责紧凑型新车的设计开发，德国研发中心则将专注于中大型车。而“凤凰”平台正是奔驰中国接手全球紧凑型车型后的第一个项目。

这也是奔驰130余年历史上，首次将新车平台的独立开发权，交由德国总部以外的研发中心。

接近奔驰的人士告诉36氪，“最近1-2年，奔驰一直在研究中国汽车的成本魔法”，降本便是奔驰该决策的核心目标之一。

这场变革，雷厉风行。

1月中下旬，新车项目便已浮出水面：在MMA平台之后，奔驰将启动名为“凤凰”的新平台以生产紧凑型新车，该平台由中国研发中心独立负责，暂定将于2030年推进SOP。

MMA平台是奔驰继EQ系列后的第二次电动化尝试，于2024年面世，该平台规划了纯电CLA、混动GLA/GLB等车型。

在奔驰2024年公布的信息中，MMA平台应用800V高压架构、配备碳化硅电机，车辆续航里程均达到750km以上，且配备新一代智能座舱与L2+级辅助驾驶，几乎已与当时国内主流新能源汽车平台站在同一起跑线。

不过，直到2025年11月，MMA平台首款车型纯电CLA方在中国市场开启交付。同一时期，中国新势力品牌新车已经走进座舱大模型时代，智能驾驶也已进入L3级硬件备战赛。

在快速迭代的市场中，奔驰的抉择体现了最根本的商业理性：与其持续投入资源为MMA平台解困，不如直面沉没成本，将力量集中于赢面更大的未来。

新启动的凤凰平台，便是奔驰的新锚点。

过往，外资品牌在中国的研发模式，一直局限于“总部开发，中国团队验证导入”。这个合作模式下，中国团队大都没有新车开发项目的完整开发经验。

但智能电动车产业在中国的成熟，逐渐扭转了这个作业局面。大众首先变阵，以打造“中国狼堡”的愿景，两年时间，在安徽建起一个超3000人的研发中心，支持大众新车的开发，其中便包括电子电气架构等核心部分研发。

奔驰中国研发中心早在2014年就已落地，经历十年发展，目前总人员规模在2000人左右。而奔驰为了追击电动化，也正在尝试将整车级开发权限交给中国团队，以从中国的电动化沃土中汲取资源。

不止吉利，奔驰广泛物色产业链

尽管不拥有董事会投票和实际经营权，但不可否认，吉利依然是奔驰的第一大股东。股权上的紧密联系，为奔驰和吉利的合作创造了许多先决条件。

MMA平台之前一代的混动CLA、GLA车型，便搭载了与吉利合作开发的发动机；奔驰中国筹备的混动新车项目，也拟采用吉利旗下的动力技术。数次合作下，奔驰和吉利之间已具备信任基础。

36氪此前曾报道，奔驰内部长期对中国市场的新车竞品进行调研活动，针对个别车型更是会进行全方位的拆车研究。其中，吉利集团旗下的极氪001便曾是奔驰的首款拆车研究对象。

有知情人士告诉36氪，奔驰公司内部对极氪001的评价不俗，“工程师们认可极氪001的技术和用料都不错，并且拆车后发现，001的成本比奔驰低非常多”。

“所以，凤凰项目的第一志愿，其实是极氪的电子电气架构”，知情人士向36氪表示。

吉利集团旗下的电子电气架构主要有GEEA及ZEEA等。ZEEA 3.0是吉利旗下的核心架构之一，但目前仅用于极氪品牌，“ZEEA架构投入不小，成本挺高的”，有知情人士向36氪表示。

GEEA则用于吉利博越/星越、银河E5、领克900等车型。接近吉利的人士向36氪透露，相较GEEA3.0版本，GEEA4.0架构不仅性能有所提升，还在底层架构上做了更多集成化的努力，“简单点说，更好用，还更便宜了”。

而成本，正是奔驰此次寻求合作的核心诉求。

36氪获悉，除了吉利的整车架构，奔驰也在与比亚迪初步接洽，寻找电池领域的合作。

智能电动，中国技术赋能全球产业

吉利与奔驰的合作，折射的是智能汽车时代，自主品牌技术反向输出的新趋势。

传统汽车时代，整车制造相关技术及标准，皆掌握在外资车企手中，“市场换技术”是国内汽车产业的鲜明标签。

而智能汽车时代下，智能化水平越来越成为一款车产品力的新标尺。智能化是许多中国车企的优势，却是诸多外资车企的弱项。

奔驰曾因电子电器架构软件开发进展不顺，推迟纯电长轴版CLA的投产；

大众也曾因为同样的原因，导致基于PPE平台开发的奥迪Q6L、A5L、保时捷Macan EV等车型的上市，有不同程度的推迟。

于是，外资品牌开始寻找可结盟的中国车企。

2023年，大众与小鹏曾发布公告，双方达成技术框架协议，将共同开发两款大众品牌电动车型，同期大众向小鹏投资约50亿元人民币。去年，双方的合作，从大众在中国市场纯电平台，扩大至燃油和混合动力车型平台。

也是在2023年，Stellantis与零跑合资成立零跑国际，零跑为Stellantis输送LEAP 3.5 架构、三电技术等，换取Stellantis在海外的渠道与产能。

除此之外，在奔驰之前，雷诺也与吉利有着多年的深入合作：

2022年，吉利对韩国雷诺输出CMA架构与混动技术，得到了雷诺在韩国的设计与渠道；去年，雷诺又宣布借用吉利GEA纯电架构打造两款电动车型，作为回报，吉利EX5、EX2等出海车型可以借助雷诺渠道在巴西上市。

今年2月，据路透社报道，福特也流露出与吉利合作的意向，双方正在讨论，让吉利用福特在欧洲现有的产能来生产汽车，吉利则对福特输出自动驾驶系统、智能网联软件等领域的技术。

大众、奔驰、福特……这些急于在智能化中转型的跨国车企，先后借用中国车企的“灵魂”补齐智能汽车开发能力，这或许正预示着新的全球汽车产业格局的到来。

作者微信：luckg17305264638

36氪获悉，凌玮科技公告，公司目前收购的江苏辉迈粉体科技有限公司的营业收入占公司整体营业收入的比重较小，对公司整体经营情况没有重大影响。江苏辉迈经营业绩后续可能受到技术迭代、市场开拓、产业政策、下游需求等诸多不确定因素的影响，存在业务整合以及协同效应不及预期、业绩承诺无法实现的风险，敬请广大投资者基于专业和理性的判断进行投资决策，注意投资风险。

36氪获悉，中仑新材公告，股东Strait Co, Ltd.因自身资金需要，拟自公告发布之日起15个交易日后的90个自然日内，通过集中竞价交易和大宗交易方式减持公司股份不超过5,499,500股，占公司总股本的1.375%。

36氪获悉，*ST花王公告，根据《上海证券交易所股票上市规则》，公司已向上海证券交易所申请撤销对公司股票实施的退市风险警示及其他风险警示。

具身智能企业“帕西尼”宣布完成超10亿元B轮融资，估值突破百亿元，成为全球具身感知领域估值最高的企业。本轮融资由黄浦江资本、凯泰资本、信安资本领投，某规模数百亿元的知名双币基金、珠海科技产业集团、善达资本、海川基金等联合投资，知来资本、LEO LION、建投华科、优利德等机构跟投，老股东毅达资本持续加码。帕西尼称，其将用全球唯一百亿级实采全模态数据，注入自研VTLA大模型的训练中。

36氪获悉，悦安新材公告，现因股东自身资金需求，瑞和投资、瑞岚投资拟通过集中竞价的方式减持所持公司股份，减持股份数量合计不超过754,226股，占公司总股本比例不超过0.5245%。郭华拟通过集中竞价的方式减持所持公司股份，减持股份数量不超过500,000股，占公司总股本比例不超过0.3477%。

36氪获悉，埃斯顿公告公司已确定本次H股发行的最终价格为每股15.36港元（不包括1%经纪佣金、0.0027%香港证券及期货事务监察委员会交易征费、0.00565%香港联交所交易费及0.00015%香港会计及财务汇报局交易征费）。公司本次发行的H股预计于2026年3月9日在香港联交所主板挂牌并开始上市交易。

36氪获悉，海信正式推出 RGB-Mini LED超旗舰电视UX2026款，以玲珑4芯真彩背光、四芯同控信芯AI画质芯片H7 Pro、4倍黑位超低反黑曜屏Ultra、180Hz原生高刷等7大科技，搭配10大影音游设计，实现110%BT.2020超高色域、10000尼特真彩亮度、134bits超高控色精度的画质。

36氪获悉，中国国航公告，公司副董事长、董事、总裁王明远因退休，申请辞去公司副董事长、董事及总裁等职务，辞职后将不再担任公司及控股子公司的任何职务，辞职申请自2026年3月5日起生效。

36氪获悉，复星医药公告，控股子公司上海复宏汉霖生物技术股份有限公司及其控股子公司收到国家药品监督管理局关于同意HLX97（即KAT6A/B 小分子抑制剂）用于晚期/转移性实体瘤治疗开展Ⅰ期临床试验的批准。

36氪获悉，B站发布2025年第四季度及全年财报。财报显示，四季度总营收83.2亿元，同比增加8%，净利润同比提升478%。全年总营收达303.5亿元，同比增长13%；调整后净利润25.9亿元，实现全年盈利。2025年，B站活跃用户数连续四个季度同比提速增长。四季度日均活跃用户达1.13亿，同比增长10%；月均活跃用户达3.66亿，同比增长8%；日均使用时长也提升至107分钟，同比增长8分钟。