Qwen3.5

Qwen3.5是什么

Qwen3.5是由阿里巴巴通义千问团队研发并开源的最新一代大型语言模型，作为千问（Qwen）系列的升级版本，它显著超越了传统文本模型的局限，实现了真正的原生多模态理解能力。该模型可以直接处理包括文本、图像、视频在内的多种数据类型，例如能够识别图片中的食物、分析图表信息、总结视频要点，甚至可以根据手绘草图生成代码或优化UI界面。Qwen3.5支持高达256K乃至百万级别的token上下文长度，使其能够高效处理长篇文档、复杂代码库或长时间视频内容，特别适用于需要深度分析和理解的应用场景。此外，它支持201种语言和方言，全面覆盖全球主要语言及小语种，为跨国交流、翻译和本地化提供了强大支持。

Qwen3.5的功能特色

• 原生多模态架构：采用早期的文本-视觉融合技术，能够统一处理文本、图像、视频三种模态，无需单独配置视觉编码器。
• 混合注意力机制：结合Gated DeltaNet线性注意力与Gated Attention稀疏注意力，实现了自适应的计算资源分配，该技术获得了2025年NeurIPS最佳论文奖。
• MoE高效推理：虽然总参数量达到3970亿，但仅激活170亿（约4.3%），通过1共享专家+512路由专家的设计，推理吞吐量最高可提升19倍。
• 卓越性能表现：在MMLU-Pro评测中得分87.8，超过GPT-5.2，GPQA得分88.4高于Claude 4.5，IFBench测试刷新了历史最佳记录。
• 超长上下文支持：最高支持1M上下文长度，在256K场景下解码效率是前代的19倍，同时显存占用减少60%。
• 全球化语言覆盖：支持201种语言与方言，词表从15万扩展至25万，编码效率提升10-60%。
• 高性价比：API定价每百万Token仅0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18，且模型完全开源。
• 原生Agent能力：内置工具调用与任务规划功能，在BFCL-V4、BrowseComp等Agent测试中表现优于Gemini-3-Pro。

Qwen3.5的核心优势

• 架构创新领先：作为全球首个大规模应用Gated DeltaNet+MoE混合架构的开源模型，实现了“以小胜大”的推理效率突破。
• 性能对标顶级闭源模型：多项权威评测结果显示其性能超越GPT-5.2、Claude 4.5等主流闭源模型，将开源模型的能力推向了新高度。
• 成本效率极致：部署显存降低60%，推理吞吐量最高提升19倍，API价格仅为同类产品的1/15至1/18。
• 原生多模态统一：通过早期融合技术与3D位置编码，真正实现文本、图像、视频的原生统一处理，而非简单的数据拼接。
• 全栈开源生态：模型权重和技术细节全面开放，支持本地部署与云端API两种模式，显著降低开发者的使用门槛。
• 全球化覆盖能力：支持201种语言与25万词表扩展，能够满足跨国企业与多语言场景的需求。
• 异步RL训练框架：自研可扩展强化学习基础设施，实现3-5倍端到端训练加速，持续释放模型的潜力。

Qwen3.5官网是什么

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
• GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3.5

Qwen3.5的适用人群

• AI开发者与工程师：需要高性能开源模型进行本地部署、二次开发或构建AI应用的技术专家。
• 企业技术团队：寻求低成本、高效率大模型解决方案以降低AI应用部署成本的中小型企业。
• 多语言内容创作者：从事跨境内容生产、本地化翻译、多语言营销的自媒体与营销专业人士。
• 科研与学术工作者：需要处理超长文献、实验数据与跨模态资料进行学术研究的研究人员。
• 智能体开发者：专注构建自动化工作流、工具调用Agent与复杂任务执行系统的AI应用开发者。
• 全球化企业：业务覆盖多国家地区，需要201种语言支持的客户服务、跨境电商与出海企业。