千问Qwen3.5-Plus开源发布：397B参数仅激活17B，多模态性能超越GPT-5.2

刚刚，阿里巴巴正式开源了全新一代大模型——千问Qwen3.5-Plus。这款模型凭借其创新架构和卓越性能，在多个维度上实现了新的突破。

该模型的总参数规模达到了3970亿（397B），但通过创新的稀疏架构，每次推理时仅激活约170亿（17B）参数。这种“以小胜大”的设计，使其在性能上超越了许多万亿参数级别的模型，例如其自家前代旗舰Qwen3-Max。同时，显存占用降低了约60%，推理效率获得大幅提升，最大推理吞吐量甚至可提升至19倍。

目前，Qwen3.5-Plus模型已接入千问官方APP及PC端。对于开发者而言，可以前往魔搭社区和HuggingFace平台下载模型权重进行部署与研究。同时，阿里云百炼平台也提供了开箱即用的API服务，其定价极具竞争力，每百万Token（输入+输出）低至0.8元。

原生多模态：模型性能实现全方位跃升

与Qwen3等前代纯文本大语言模型不同，千问3.5系列实现了从纯文本到原生多模态模型的代际跨越。Qwen3基于纯文本Token进行预训练，而Qwen3.5则直接在视觉和文本混合的Token上进行预训练。模型还大幅增加了中英文、多语言、STEM学科以及推理相关的训练数据。

这使得“睁开眼”的大模型能够学习到更密集的世界知识和更复杂的推理逻辑。因此，Qwen3.5-Plus以不到40%的参数量，获得了媲美甚至超越万亿参数基座模型Qwen3-Max的顶尖性能。在推理、编程、AI Agent等全方位的基准评估中，其表现均十分优异。

具体来看，Qwen3.5在MMLU-Pro认知能力评测中得分87.8，超越了GPT-5.2；在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；在指令遵循IFBench上以76.5分刷新了所有模型的纪录。在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测BrowseComp等基准中，其表现也超越了Gemini 3 Pro。

原生多模态训练同样带来了视觉能力的飞跃。在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别与文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均取得了最佳性能。

在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，Qwen3.5相比千问的专项视觉模型Qwen3-VL表现更优，空间定位和带图推理能力显著增强，分析更为精细精准。在视频理解方面，模型支持长达2小时（对应约1M token上下文）的视频直接输入，非常适合用于长视频内容分析与摘要生成。

此外，Qwen3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合。结合图像搜索和图像生成工具，模型可将手绘界面草图直接转换为可用的前端代码，甚至能通过一张应用截图定位并修复UI问题，让“视觉编程”真正成为生产力工具。如果你对这些Transformer架构下的创新应用感兴趣，可以到云栈社区的人工智能板块进行更深入的探讨。

创新门控技术：小参数如何实现极致性能？

Qwen3.5性能跃升的背后，是对经典Transformer架构的重大创新。千问团队自研的门控技术成果曾斩获2025年NeurIPS最佳论文，这一前沿技术已被融入Qwen3.5创新的混合架构中。

团队结合了线性注意力机制与稀疏混合专家（MoE）模型架构，从而实现了397B总参数仅激活17B的极致效率。同时，通过训练稳定性优化以及多token预测等一系列技术，Qwen3.5的性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，最大吞吐量提升可达19倍。

千问3.5推理效率大幅提升，最大吞吐量提升至19倍

Qwen3.5的原生多模态训练是在阿里云强大的AI基础设施上高效完成的。通过一系列基础技术创新，其在文本、图像、视频等混合数据上的训练吞吐量，已接近100%持平于纯文本基座模型的训练效率，这大幅降低了原生多模态训练的难度门槛。同时，通过精巧设计的FP8、FP32混合精度应用策略，在训练扩展至数十万亿Token规模时，激活内存减少了约50%，训练速度还能提升约10%，进一步节约了模型训练成本。

Agent应用新突破：智能体支持扩展至百万级

基于顶级的视觉与推理能力，Qwen3.5在AI Agent的应用层面也实现了新的突破。模型现在可以自主操作手机与电脑，高效完成日常任务。在移动端，它支持更多主流APP与复杂指令；在PC端，则可处理跨应用数据整理、自动化流程执行等多步骤复杂操作，显著提升办公与操作效率。

同时，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端训练速度可加速3到5倍，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。今年1月，千问App发布了全球首个消费级AI购物Agent。仅春节期间，该Agent就在6天内帮助用户完成了1.2亿笔订单，在全球范围内首次实现了大规模真实世界任务执行和商业化验证。能力大幅增强的Qwen3.5，无疑将进一步拓展AI Agent在工作和生活场景中“帮人办事”的想象力。

自2023年开源以来，阿里已累计开源超过400个千问系列模型，覆盖全尺寸、全模态。千问模型的全球下载量已突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等第二名至第八名下载量之和。开发者基于千问开发的衍生模型超过20万个，使其成为公认的全球第一开源模型社区，也是对开发者最友好的开源大模型生态之一。

为了满足全球不同国家和地区的AI开发者与企业需求，千问大模型持续演进。Qwen3.5扩展支持多达201种语言，并将词表大小从15万扩展到25万，最高可提升小语种60%的编码效率。更多不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布，性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max也将在不久后与大家见面。对于热衷开源实战的开发者来说，这无疑是一个值得持续关注的技术动态。