函数计算FC一键部署Qwen3.5-397B-A17B：零门槛玩转全球最强开源大模型

就在最近，大模型圈迎来了一颗重磅炸弹：阿里巴巴正式开源了全新一代大模型——Qwen3.5-397B-A17B，并一举登顶全球最强开源模型的宝座。

面对如此强悍的模型，许多开发者的第一反应可能是兴奋，紧接着就是担忧：“这么庞大的模型，部署起来岂不是一场噩梦？” 确实，传统的部署方式往往伴随着复杂的GPU环境配置、繁琐的运维监控以及难以实现的弹性伸缩。

今天，我们要介绍一个彻底改变游戏规则的解决方案——通过阿里云函数计算 FC，实现一键部署 Qwen3.5-397B-A17B，让顶级模型的计算力变得前所未有的简单和触手可及。

为何选择 Qwen3.5-397B-A17B？

本次开源的 Qwen3.5-397B-A17B 绝非一次简单的版本迭代，它在架构和性能上实现了质的飞跃：

• 性能卓越：其整体性能已超越万亿参数的 Qwen3-Max 模型，总参数量高达3970亿，但激活参数仅为170亿。它采用了创新的混合架构（线性注意力 Gated Delta Networks + 稀疏混合专家 MoE），在保持强大能力的同时，显著优化了推理速度与成本。
• 成本大降：部署显存占用降低高达 60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量甚至可提升至 19倍。
• 全能多面手：作为原生视觉-语言模型，在推理、编程、智能体能力与多模态理解上均表现优异。语言支持从119种大幅扩展至 201种，真正实现全球通用。

函数计算：大模型部署的新范式

传统部署的痛点，在函数计算FC的Serverless架构面前迎刃而解。函数计算已同步接入Qwen3.5系列模型，提供开箱即用的企业级部署方案。基于 Serverless GPU，开发者无需关心底层基础设施的运维、扩缩容和监控，可以完全专注于模型本身的应用与业务创新。

实战：三步完成一键部署

下面，我们将通过三个核心步骤，演示如何利用函数计算平台快速部署 Qwen3.5-397B-A17B。

步骤一：准备模型文件（下载至OSS）

首先，我们需要将模型文件下载到阿里云对象存储 OSS 中。我们可以使用一个官方提供的白屏化工具来完成这个任务。

1. 部署下载工具：
   访问工具部署页面：https://functionai.console.aliyun.com/old/template-detail?template=283，按照指引完成部署。部署成功后，界面如下图所示：
   

2. 访问工具并创建下载任务：
   部署成功后，通过访问地址进入工具管理界面。点击“创建第一个任务”。
   

3. 配置并启动下载：
   在创建任务页面，填写 ModelScope 模型ID为 Qwen/Qwen3.5-397B-A17B，并设置好Bucket中的存储路径（例如 /models/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B）。点击“获取文件列表”确认后，创建任务即可开始下载。

   注意：该模型体积非常庞大，下载过程需要一定时间，请耐心等待。
   

步骤二：配置并部署模型服务

模型文件准备好后，我们就可以在函数计算的模型平台（FunModel）上进行一键部署。

1. 进入自定义部署页面：
   访问 https://functionai.console.aliyun.com/fun-model/cn-hangzhou/custom-model-create。

2. 选择模型环境与来源：

   • 模型环境：选择 vLLM（高效LLM推理）。
   • 模型来源：选择“对象存储OSS”，并配置好上一步中模型文件所在的Bucket和路径。
     

3. 配置计算资源与启动命令：

   • GPU规格：根据 Qwen3.5-397B-A17B 的需求，选择足够的GPU资源（例如PPU系列多卡规格）。
   • 启动命令：这是关键步骤，需要填写正确的vLLM启动命令。一个针对此模型的参考命令如下：

   vllm serve /mnt/my-model-scope/models/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B --served-model-name $Fun_Model_Name --port 9000 --trust-remote-code --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 262144 --tensor-parallel-size 16 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --reasoning-parser qwen3

   

4. 创建模型服务：
   检查所有配置无误后，点击“创建模型服务”，系统将自动完成资源的分配、镜像的拉取和服务的启动。

步骤三：测试与验证

部署成功后，服务状态将变为“运行中”。此时，你可以直接在控制台的“调试与测试”页面，使用内置的测试工具向模型发送请求，验证服务是否正常工作。

至此，全球顶尖的开源大模型 Qwen3.5-397B-A17B 就已经通过函数计算成功部署，并提供了标准的 OpenAI API 兼容接口，可供你的应用程序直接调用。

不止于此：丰富的模型生态

除了Qwen3.5-397B-A17B，函数计算模型市场还提供了众多其他版本的Qwen3.5模型，甚至涵盖其他主流开源模型，均可实现类似的一键部署，极大地丰富了开发者的选择。

方案对比与总结

让我们通过一个简单的表格，直观感受函数计算方案带来的变革：

依托 Serverless + GPU 的黄金组合，函数计算为大模型部署提供了简单、轻量、近乎零门槛的集成方案。这不仅给了个人开发者轻松“玩转”顶级模型的体验，也让企业级开发者能够快速、高效、经济地完成模型的部署、运维和迭代。

在AI浪潮下，模型迭代速度日新月异，部署需求与日俱增。函数计算FC正在为模型部署树立新范式，让开发者能够更自由地探索人工智能的无限可能。如果你对更多云原生和AI实践感兴趣，欢迎来到云栈社区交流探讨。

扩展阅读

• [1] FunModel 快速入门：https://fun-model-docs.devsapp.net/getting-started/
• [2] FunModel 自定义部署指南：https://fun-model-docs.devsapp.net/user-guide/custom-model-deployment/