阿里通义千问正式发布 Qwen3.5 系列模型，同步推出 Qwen3.5-397B-A17B 开源旗舰版与 Qwen3.5-Plus 版本。作为新一代原生多模态基座，该系列刷新了开源模型的性能上限，以技术架构与商用友好协议向闭源旗舰发起挑战。
一、核心定位：全场景覆盖
Qwen3.5 并非单一模型，而是一套覆盖端侧到云端的完整基座体系，精准匹配个人、开发者、企业的全维度需求。
本次发布的核心版本定位清晰：
- Qwen3.5-397B-A17B 开源旗舰版：采用稀疏混合（MoE）架构，总参数 3970 亿，推理时激活 170 亿参数（占比不足 5%），性能超过万亿参数的 Qwen3-Max 模型。
- Qwen3.5-Plus 版本：定位为系列最新大语言模型，性能媲美 Gemini 3 Pro，支持文本和多模态任务。
此外，阿里官方透露后续将继续开源不同尺寸、不同功能的 Qwen3.5 系列模型，进一步覆盖端侧部署需求。Qwen3.5 采用 Apache 2.0 开源协议，商用、二次开发、改名发布均无额外限制。
二、技术破局：三大创新
Qwen3.5 的亮眼表现源于底层架构的革命性创新。
- 混合注意力机制：将 75% 门控 DeltaNet（线性注意力）与 25% 标准注意力结合，动态分配注意力资源。Qwen3.5-397B-A17B 上下文长度为 256K，Qwen3.5-Plus 可拓展至 1M（100 万个 Token），可直接处理长达两小时的视频内容。256K 上下文吞吐量最高提升 19 倍，32K 常用场景吞吐量提升 8.6 倍。
- 原生多模态设计：图文能力采用底层融合设计而非后期拼接，原生支持任意分辨率图像输入，图文理解、图表解析、文档识别能力直逼闭源顶级水平。
- 极致稀疏 MoE 架构：显存占用降低 60%，推理成本直接腰斩。Qwen3.5-Plus 的 API 价格每百万 Token 低至 0.8 元，仅为 Gemini 3 Pro 的 1/18。
在中文理解、逻辑推理、代码生成三大核心能力上，Qwen3.5 表现优异。C-Eval 得分高达 88.9%，GSM8K 推理准确率、HumanEval 编程得分均逼近 90%。
三、硬核对标：与闭源旗舰对比
结合官方披露及实测数据，将 Qwen3.5-397B-A17B 与 GPT-4o、Claude 3 Opus、Gemini 3 Pro 进行对标：
- 中文理解与母语表达：Qwen3.5 稳居第一，依托深度优化的中文语料库，语境贴合度远超所有闭源模型。
- 数学与逻辑推理：GPT-4o 在极端竞赛级推理中仍占小幅领先，但在日常业务、工程推理场景中，Qwen3.5 与闭源模型几乎无感知差距。
- 代码能力：GPT-4o 与 Claude 3 Opus 在复杂架构开发方面略优，但 Qwen3.5 足以满足普通开发、脚本编写等需求。
- 多模态图文理解：Qwen3.5 与 Gemini 3 Pro 持平，具备强大的原生多模态能力，在 MathVision、RealWorldQA 等多模态基准测评中斩获最优性能。
- 超长文本处理：Qwen3.5 系列已实现大幅突破，完全覆盖日常业务、长文档解析、视频内容处理等绝大多数场景。
- 成本、隐私、部署：支持本地私有化部署，数据不出内网杜绝隐私泄露，商用零成本，性价比颠覆。
严格来说，闭源模型仅在极端竞赛推理、复杂长链 Agent 规划等小众极限场景保留微弱优势，而在 95% 的真实业务场景中，Qwen3.5 已经可以完美平替闭源旗舰。
四、行业意义
Qwen3.5 的发布是中国开源大模型发展的重要分水岭。它打破了高性能必闭源的行业认知，证明国产开源模型既能做到顶级性能，又能实现普惠成本。截至目前，阿里已开源近 400 个千问模型，千问全球下载量突破 10 亿次，单月下载量是 DeepSeek、Meta 等 2 到 8 名总和，成为全球首个衍生模型超 20 万的开源大模型。目前千问已服务全球超 100 万企业用户。
五、总结
Qwen3.5 彻底击穿了闭源的性能垄断，破解了大型模型的效率 - 精度悖论，让开源模型第一次具备了与闭源旗舰正面抗衡的实力。对于绝大多数用户、开发者与企业而言，Qwen3.5 已经是当下最优选择——足够强、足够便宜、足够安全，无需再依赖闭源 API 的高溢价服务。
