IT之家 2 月 16 日消息，今天下午，阿里在 chat.qwen.ai 頁(yè)面低調(diào)上線了 Qwen3.5-Plus 和 Qwen3.5-397B-A17B 兩款新模型。
IT之家從官方頁(yè)面介紹獲悉，Qwen3.5 Plus 定位為 Qwen 3.5 系列最新大語(yǔ)言模型，Qwen3.5-397B-A17B 定位則是 Qwen3.5 開源系列旗艦大語(yǔ)言模型。兩款模型均支持文本和多模態(tài)任務(wù)。
根據(jù)阿里云方面介紹，Qwen3.5 實(shí)現(xiàn)了底層模型架構(gòu)的全面革新，其中，Qwen3.5-Plus 版本總參數(shù)為 3970 億，激活僅 170 億，性能超過(guò)萬(wàn)億參數(shù)的 Qwen3-Max 模型，部署顯存占用降低 60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至 19 倍。
Qwen3.5 在 MMLU-Pro 認(rèn)知能力評(píng)測(cè)中得分 87.8 分，超越 GPT-5.2；在博士級(jí)難題 GPQA 測(cè)評(píng)中斬獲 88.4 分，高于 Claude 4.5；在指令遵循 IFBench 以 76.5 分刷新所有模型紀(jì)錄；而在通用 Agent 評(píng)測(cè) BFCL-V4、搜索 Agent 評(píng)測(cè) Browsecomp 等基準(zhǔn)中，千問(wèn) 3.5 表現(xiàn)均超越 Gemini 3 Pro。
Qwen3.5-397B-A17B 在推理、編程、智能體能力與多模態(tài)理解等全方位基準(zhǔn)評(píng)估中表現(xiàn)優(yōu)異，助力開發(fā)者與企業(yè)顯著提升生產(chǎn)力。該模型采用創(chuàng)新的混合架構(gòu)，將線性注意力（Gated Delta Networks）與稀疏混合專家（MoE）相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)出色的推理效率：總參數(shù)量達(dá) 3970 億，每次前向傳播僅激活 170 億參數(shù)，在保持能力的同時(shí)優(yōu)化速度與成本。同時(shí)，語(yǔ)言與方言支持從 119 種擴(kuò)展至 201 種，為全球用戶提供更廣泛的可用性與更完善的支持。
Qwen3.5 在能力、效率與通用性三個(gè)維度上推進(jìn)預(yù)訓(xùn)練：
能力（Power）：在更大規(guī)模的視覺(jué)-文本語(yǔ)料上訓(xùn)練，并加強(qiáng)中英文、多語(yǔ)言、STEM 與推理數(shù)據(jù)，采用更嚴(yán)格的過(guò)濾，實(shí)現(xiàn)跨代持平：Qwen3.5-397B-A17B 與參數(shù)量超過(guò) 1T 的 Qwen3-Max-Base 表現(xiàn)相當(dāng)。
效率（Efficiency）：基于 Qwen3-Next 架構(gòu) —— 更高稀疏度的 MoE、Gated DeltaNet + Gated Attention 混合注意力、穩(wěn)定性優(yōu)化與多 token 預(yù)測(cè)。在 32k/256k 上下文長(zhǎng)度下，Qwen3.5-397B-A17B 的解碼吞吐量分別是 Qwen3-Max 的 8.6 倍 / 19.0 倍，且性能相當(dāng)。Qwen3.5-397B-A17B 的解碼吞吐量分別是 Qwen3-235B-A22B 的 3.5 倍 / 7.2 倍。
通用性（Versatility）：通過(guò)早期文本-視覺(jué)融合與擴(kuò)展的視覺(jué) / STEM / 視頻數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)原生多模態(tài)，在相近規(guī)模下優(yōu)于 Qwen3-VL。多語(yǔ)言覆蓋從 119 增至 201 種語(yǔ)言 / 方言；25 萬(wàn)詞表（vs. 15 萬(wàn)）在多數(shù)語(yǔ)言上帶來(lái)約 10–60% 的編碼 / 解碼效率提升。
根據(jù)介紹，Qwen3.5 憑借高效的混合架構(gòu)與原生多模態(tài)推理，為通用數(shù)字智能體奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。下一階段的重點(diǎn)將從模型規(guī)模轉(zhuǎn)向系統(tǒng)整合：構(gòu)建具備跨會(huì)話持久記憶的智能體、面向真實(shí)世界交互的具身接口、自我改進(jìn)機(jī)制，目標(biāo)是能夠長(zhǎng)期自主運(yùn)行、邏輯一致的系統(tǒng)，將當(dāng)前以任務(wù)為邊界的助手升級(jí)為可持續(xù)、可信任的伙伴。
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