Qwen3.5 核心特性与性能深度解析

二、Qwen3.5-397B-A17B 性能详解

除夕夜开源的 Qwen3.5-397B-A17B 是 Qwen3.5 系列的首款模型。未来，Qwen3.5 还将陆续开源一系列小尺寸模型，同时保留 Qwen3.5-Max 的商业旗舰地位（该模型不会开源）。

2.1 模型架构与部署

• 参数规模：模型拥有近 4000 亿总参数，采用极致稀疏 MoE 架构，每次推理仅激活 170 亿参数，大幅降低计算开销。
• 技术创新：引入注意力门控机制（该技术获 2025 年 NeurIPS 最佳论文奖），实现了降本增效。与上一代商业旗舰 Qwen3-Max-Thinking（近 1T 参数）相比，Qwen3.5-397B-A17B 在性能超越的同时，部署显存占用降低 60%，最大推理吞吐量提升至原来的 19 倍。

硬件需求：尽管极致稀疏，但完整运行仍需至少 8 卡 A100（80G）集群；不过 17B 的激活参数使得实际推理效率极高。

2.2 推理模式与上下文

• 混合推理模型：Qwen3.5 默认进行推理，与 Qwen3 不同的是，它不支持通过 <no_thinking> 前缀取消推理，只能通过修改内置提示词模板（通常位于 tokenizer_config.json 中）切换至 Chat 模式。
• 超长上下文：默认上下文长度为 256K，通过配置最多可扩展至 1M，相当于可一次性处理约 2 小时的视频内容。

2.3 性能对比与亮点

• 全能型表现：Qwen3.5-397B-A17B 是目前国内最强的一款全能型开源大模型，对话、编程、视觉识别、视觉理解、Agent 搭建等能力均已追平 GPT-5.2、Gemini 3.0 Pro 和 Claude Opus4.5。在编程专项上，与最新的 GPT-5.3-CodeX、Claude Opus4.6 相比仍有约 10% 的差距，但依然是国内最佳。
• 原生多模态优势：文本、图像、视频在统一语义空间处理，对图文混排的 PDF 等文档可直接识别与检索，无需传统的多模态 RAG 流程。视觉推理能力极强，有博主实验证明 Qwen3.5 能高精度识别复杂的 Agent 项目架构图，并准确分析功能、关联和内在逻辑，甚至可以借助其强大的编程能力复刻相同架构的 Agent——类似 Claude 的视觉编程魅力，国人终于也能体验到了！

2.4 开源与 API

• 模型下载：Qwen3.5-397B-A17B 已全面开源，可在魔搭社区（ModelScope）或 Hugging Face 下载模型权重。
• API 服务：阿里百炼平台同步上线了模型 API，注意区分两个版本：
  • Qwen3.5（开源模型）：原始开源模型版本。
  • Qwen3.5-Plus：开源模型搭配基础工具（如网络搜索）后的通用 Agent，并非纯模型。
• 定价：API 定价极低，输入百万 tokens 仅 0.8 元，输出百万 tokens 仅 4.8 元，性价比是同性能 Gemini 3.0 Pro 的 1/18，真正'拉满'性价比。

三、总结

Qwen3.5-397B-A17B 的发布，为 2026 年春节的国产大模型赛道打响了头炮。正是这些公司雄厚的技术积淀，撑起了我国大模型在世界舞台上的领先地位。随着后续更多小尺寸模型的开源，Qwen3.5 系列有望进一步降低落地门槛，推动产业持续发展。