阿里开源Qwen3.5-397B-A17B：推理效率最高提升19倍，部署指南详解

继DeepSeek之后，阿里通义千问团队也带来了重磅更新。2月16日，他们正式发布了Qwen3.5系列的首个开源模型——Qwen3.5-397B-A17B。这个拥有3970亿参数的庞然大物，不仅在架构上采用了创新的混合线性注意力与稀疏MoE（专家混合）设计，更是在推理效率上实现了飞跃，解码吞吐量相较前代Qwen3-Max提升了8.6至19倍。

该图展示了Qwen3.5-397B-A17B在IFBench、GPQA Diamond、BFCL V4、MMLU、SWE-bench等12项涵盖指令遵循、推理、编码、视觉理解的核心基准测试中的表现，并与GPT-5.2、Claude Opus 4.5等顶尖闭源模型对比。

技术亮点与核心优势

1. 原生多模态与超高效率

Qwen3.5-397B-A17B原生支持视觉-语言任务，得益于早期融合训练技术，其多模态训练效率已接近纯文本训练。这意味着它无需额外的视觉-语言处理管道，即可直接理解和处理图像与文本的混合输入，在多项视觉理解基准测试中表现优于专精的Qwen3-VL系列。

更引人注目的是其推理效率的巨大提升。模型采用了门控Delta网络与稀疏专家混合架构，结合大规模强化学习进行扩展训练，使得激活参数量从22B优化到了17B。

如图所示，在不同上下文长度下，Qwen3.5-397B-A17B的解码吞吐量分别是Qwen3-Max的8.6倍（32K上下文）和19.0倍（256K上下文），为高并发、长文本应用场景提供了强大支持。

2. 广泛的框架支持与开源协议

模型采用Apache 2.0开源协议，权重已发布在 Hugging Face 和ModelScope平台。它支持通过主流的 Transformers、llama.cpp、MLX 等框架进行本地部署，也可以通过官方的Qwen Chat网页版或阿里云Model Studio的API直接体验。

3. 强大的综合能力

在基准测试中，Qwen3.5-397B-A17B在指令遵循、研究生级推理（GPQA Diamond）、智能体工具使用、代码生成（SWE-bench）等任务上，与GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro等顶级闭源模型展开了有力竞争。有开发者测试后反馈，其编程能力甚至在某些方面超过了Gemini 3 Pro。此外，模型支持多达201种语言和方言，展现了卓越的多语言理解和生成能力，这对于构建全球化的AI应用至关重要。

快速部署与配置指南

vLLM项目团队在模型发布后迅速提供了完善的技术支持。以下是通过vLLM部署Qwen3.5-397B-A17B的几种方式。

环境准备与安装

首先，建议创建一个干净的Python虚拟环境并安装vLLM。

# 创建虚拟环境
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安装vLLM (推荐使用uv或pip)
uv pip install -U vllm \
    --torch-backend=auto \
    --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Docker一键部署

对于追求部署便捷性的用户，可以使用官方提供的Docker镜像。

docker run --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  --ipc=host \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  vllm/vllm-openai:qwen3_5 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --reasoning-parser qwen3 \
    --enable-prefix-caching

针对不同场景的优化配置

根据你的应用需求，可以调整启动参数以获得最佳性能。

1. 纯文本高吞吐场景
适用于文档摘要、批量内容生成等任务，跳过视觉编码器以节省显存。

vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --language-model-only \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-prefix-caching

2. 多模态工作负载
支持图像描述、视觉问答等需要处理图片的任务，采用数据并行优化多模态编码器。

vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --mm-encoder-tp-mode data \
  --mm-processor-cache-type shm \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-prefix-caching

3. 低延迟交互场景
启用MTP-1投机解码，适合聊天机器人、实时助手等对响应速度要求高的应用。

vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 1}' \
  --reasoning-parser qwen3

4. 多节点分布式部署
针对GB200等高端硬件集群，可以进行多节点部署以承载更大规模的服务。

主节点配置：

vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-prefix-caching \
  --attention-backend FLASH_ATTN \
  --nnodes 2 \
  --node-rank 0 \
  --master-addr <head_node_ip>

工作节点配置：

vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-prefix-caching \
  --attention-backend FLASH_ATTN \
  --nnodes 2 \
  --node-rank 1 \
  --master-addr <head_node_ip> \
  --headless

其他部署框架

除了vLLM，你也可以选择其他熟悉的框架。

使用 Transformers 直接部署：

# 启动推理服务
transformers serve --port 8000 --continuous-batching

# 或进行命令行交互
transformers chat Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

使用 SGLang 部署：

python -m sglang.launch_server \
  --model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
  --port 8000 \
  --tp-size 8 \
  --context-length 262144 \
  --reasoning-parser qwen3

社区反馈与未来展望

模型发布后，开发者社区反响热烈。有开发者关心是否有更小参数（如2B）的版本推出，以降低部署门槛。同时，尽管激活参数从22B降到了17B，但具体的硬件需求（如最低显存）官方尚未详细公布，这成为了许多想进行本地尝试的用户最关心的问题。好消息是，Unsloth AI团队已经发布了GGUF量化版本，方便用户在消费级硬件上运行体验。

此次Qwen3.5-397B的发布，不仅在性能上向顶级闭源模型看齐，其开源的属性、极高的推理效率和原生多模态能力，为AI应用开发者提供了新的强大选择。开源模型在多语言、编程等任务上的持续突破，正在悄然改变由闭源模型主导的市场格局。对于希望深入研究大模型技术、或需要定制化私有部署的企业和开发者来说，这无疑是一个值得深入探索的优质开源实战项目。

相关资源链接

• GitHub 仓库： https://github.com/QwenLM/Qwen3.5
• 在线体验地址： https://chat.qwen.ai
• 官方技术博客： https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5
• vLLM 详细部署指南： https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/Qwen/Qwen3.5.html

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