2026 年 10 月 DashScope 大规模模型下线：100+ 模型迁移指南

2026 年 10 月 10 日 00:00（北京时间），阿里云将执行 DashScope（百炼）历史上最大规模的模型下线。四则官方公告——#118344、#118177、#118345、#118331/#118332——涉及 100 多个模型 ID 将停止响应。没有过渡期，没有降级模式，直接硬切（模型下线机制说明，检索于 2026-07-07）。

本文覆盖 10 月 10 日波次中所有文本和推理模型。语音/TTS 模型（公告 #118331/#118332）不在本文范围内——它们无法通过 OpenAI 兼容接口路由。

我们通过配置的 provider 路由 OpenAI 兼容请求，支持 provider/model 路由和 fallback（在产品路径支持的情况下）。我们不宣称支持所有模型、零宕机时间或保证最低价格。

1. 替换三个值，不是三个 SDK。在现有 OpenAI 客户端里改 api_key、base_url、model。请求与响应代码保持不变。
2. 显式映射 model ID。目标供应商的 model id 几乎不会和 OpenAI 完全一致。 在业务代码之外维护一份 { openai_id: target_id } 映射。
3. 验证流式格式。SSE 分片必须遵循 OpenAI 的 data: {...} + data: [DONE] 契约。切生产前先跑一次流式调用。
4. 检查限流响应头。部分供应商不返回 x-ratelimit-*。 在包装层 做缺省兜底，缺头不要崩。
5. 留回滚路径。用 feature flag 切流；新旧 endpoint 影子并行 24 小时，再正式切换。

30 秒速览

四个批次在 2026 年 10 月 10 日下线：

如果你通过 DashScope 使用任何第三方模型（DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi）， 你必须切换到厂商直连 API。百炼推荐 qwen3.7-plus 作为通用替代，但这忽略了你选择这些模型的原因。下文提供厂商直连迁移方案。

批次一——Qwen3 主线模型（公告 #118344）

5 个 Qwen3 代主线模型在 10 月 10 日下线：

我们此前在 9 月 Qwen 模型下线迁移指南 中已覆盖过这些模型。原公告中的 9 月 8 日截止日期似已延长至 10 月 10 日。如果你已根据 9 月指南完成迁移，无需额外操作。

价格影响：qwen3-max → qwen3.7-max

短请求（≤32K input）场景下，qwen3.7-max 输入成本高约 4.8 倍。但长上下文场景（128K+）下，统一 ¥12 反而比 qwen3-max 的 ¥7 第三档更便宜。请根据你的典型 prompt 长度评估（模型价格，检索于 2026-07-07）。

批次二——旧版主线模型（公告 #118177）

公告 #118177（发布于 2026-04-13）下线 10 个许多团队仍在使用的旧版主线模型：

qwq-plus 和 qvq-max/plus 的关键注意事项： 这些是带链式思维输出的推理模型。Qwen3.7 系列的替代模型使用不同的思考模式 API——你需要显式启用 enable_thinking: true 并处理响应中的 reasoning_content 字段。思考 token 按输出价格计费。详见 Qwen3.7 系列完整指南。

qwen-turbo-realtime 的关键注意事项： 实时流式变体没有精确替代。如果你的管线依赖实时模式 WebSocket 连接，请充分测试替代模型。

我们在 2026 年 7 月 Qwen Turbo/VL/Coder 下线迁移指南 中已覆盖部分旧版模型。该指南针对 7 月 13 日截止日期——公告 #118177 列出的是 10 月 10 日。同一批模型可能存在双重截止日期，或 7 月 13 日已被取代。请对照实际 API 响应中的 deprecation header 进行确认。

批次三——快照和第三方模型（公告 #118345）

这是迁移复杂度最高的批次。公告 #118345 下线：

Qwen 快照模型（切换到最新主线）

所有这些都映射到更新的 Qwen3.7 主线——直接替换模型 ID：

• 千问 Max 快照 → qwen3.7-max
• 千问 VL 快照 → qwen3.6-flash 或 qwen3.7-plus
• 千问 Coder 快照 → qwen3.7-plus
• Qwen3 开源快照（qwen3-8b、qwen3-14b、qwen3-32b、qwen3-235b-a22b 等） → qwen3.6-flash 或 qwen3.7-plus

第三方模型——重点

DashScope 将移除所有第三方托管模型。这些是其他厂商的模型，阿里通过百炼平台代理托管：

百炼官方推荐 qwen3.7-plus 作为通用替代。但如果你是为了 DeepSeek R1 的推理能力，或 GLM-4.7 的中文长上下文，或 Kimi K2 的智能体编程能力才选择这些模型的——qwen3.7-plus 不是同类替代。请切换到厂商自己的 API。

我们在 迁移离开百炼托管的 DeepSeek、GLM、MiniMax 指南 中已覆盖 7 月波次的第三方模型下线。10 月波次新增了 deepseek-v3.2、deepseek-v3.2-exp、deepseek-r1-0528、kimi-k2-thinking 以及扩展的 deepseek-r1-distill-qwen-* 集合。迁移方式完全相同——将 base_url 改为厂商端点并获取新的 API key。

代码迁移示例（OpenAI SDK）

Qwen 模型替换（批次一和二）

迁移就是替换模型 ID。如果你使用 OpenAI Python SDK 对接 DashScope 的 OpenAI 兼容端点：

# 迁移前——10 月 10 日下线
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max",        # ← 即将下线
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

# 迁移后——替代模型
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-max",      # ← 替代模型，同一端点
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

第三方模型迁移（批次三）

第三方模型需要同时更改 base_url 和 model：

# 迁移前——通过 DashScope 使用 DeepSeek（10 月 10 日下线）
client = OpenAI(
    api_key="sk-dashscope-xxx",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

# 迁移后——DeepSeek 厂商直连
client = OpenAI(
    api_key="sk-deepseek-xxx",              # DeepSeek 平台新 API key
    base_url="https://api.deepseek.com"      # 厂商直连端点
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",                   # DeepSeek 自有模型 ID
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

通过 TheRouter 路由

如果你通过 TheRouter 路由，可以配置从下线模型 ID 到替代模型的 fallback。TheRouter 通过配置的 provider 路由 OpenAI 兼容请求，支持 model 路由和 fallback。详见 fallback 路由指南。

完整替代映射表

迁移清单和回滚路径

10 月 10 日之前

1. 审计模型使用情况。 在 DashScope 模型观测页面 检查是否有调用即将下线的模型 ID。
2. 获取厂商直连 API key。 如果使用第三方模型（DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi），现在就在各厂商平台注册并生成 API key。
3. 测试替代模型。 用替代模型跑你的评估套件。重点关注：
   • 输出格式差异（尤其是 qwq/qvq → qwen3.7 的思考模式 API 变化）
   • 上下文窗口变化（256K 阶梯 → 1M 统一价，Max 模型）
   • 价格差异（见上文表格）
4. 更新代码中的模型 ID。 Qwen 模型替换 model ID 即可。第三方模型同时替换 base_url 和 model。
5. 配置 fallback 路由。 如果使用 TheRouter，设置从下线 ID 到替代模型的 fallback。
6. 关注限流变化。 DashScope 可能在截止日期前逐步降低下线模型的 QPM/TPM（下线机制说明，检索于 2026-07-07）。

回滚路径

如果替代模型的效果不可接受：

• Qwen 模型： 切换到其他 Qwen3.7/3.6 变体。例如，如果 qwen3.7-max 对你的负载来说太贵，试试 ¥2/¥8 每百万 token 的 qwen3.7-plus。
• 第三方模型： 你是切到厂商自己的端点——模型本身没变。如果厂商直连的限流或价格不同，可以试试 SiliconFlow 作为开源模型的替代托管方。
• 应急： 没有延期机制。DashScope 的下线是在公告日期硬切。

成本对比——新旧模型

Qwen 模型替代（中国大陆，¥/百万 token）

核心结论： 如果你在 qwen3-max 上跑短 prompt，预计成本大幅上升。如果不需要 Max 级能力，可以考虑 qwen3.7-plus（¥2/¥8）。旧版 qwen-turbo 用户迁移到 qwen3.6-flash 反而会降低成本。

第三方模型迁移后的定价

第三方模型在厂商直连端点的定价各不相同，详见我们的 provider 指南：

• DeepSeek API 完整指南——DeepSeek-V3 $0.27/$1.10 每百万 token
• 智谱 GLM API 完整指南——GLM-4.7 定价
• Kimi K2 API 集成指南——Kimi K2 定价

常见问题

问：10 月 10 日的截止日期是否确定？有可能延期吗？ 答：DashScope 的下线截止日期历史上曾被延期过（9 月 8 日的 Qwen3 主线截止日期似已移至 10 月 10 日）。但建议按公告日期规划，没有官方延期机制。

问：在 10 月 10 日之前 DashScope 会降低我的限流吗？ 答：会的。从公告发布日起，DashScope 逐步降低下线模型的 QPM 和 TPM。如果你之前申请过扩容，会先恢复到默认限流再继续缩减（下线机制说明）。

问：我通过 DashScope 使用 deepseek-v3，可以直接改成 qwen3.7-plus 吗？ 答：技术上可以——百炼推荐 qwen3.7-plus 作为替代。但 DeepSeek V3 和 Qwen3.7-Plus 是不同的模型，各有优势。如果你是为了 DeepSeek 的特定能力才选择它，建议切到 api.deepseek.com 厂商直连。

问：deepseek-r1-distill-qwen- 模型怎么办？* 答：这些小型蒸馏模型（7B、14B、32B）也将从 DashScope 下线。你可以通过厂商直连 DeepSeek API 继续使用，或通过 SiliconFlow 托管开源模型（包括 DeepSeek R1 蒸馏变体）。

问：这对我的 TheRouter 配置有什么影响？ 答：如果你通过 TheRouter 路由 DashScope 托管的第三方模型，需要更新 provider 配置指向厂商直连端点。TheRouter 支持 provider/model 路由和 fallback——将厂商直连端点配置为新的 provider，然后设置路由规则将流量从下线的 DashScope 托管模型 ID 重定向过去。

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来源：阿里云模型下线机制说明（检索于 2026-07-07）、公告 #118344、公告 #118177、公告 #118345、模型价格（检索于 2026-07-07）。