阿里巴巴在人工智能領域投下一枚重磅炸彈——全新開源的千問Qwen3.5-Plus大模型，以3970億總參數搭配170億激活參數的顛覆性設計，在性能上比肩甚至超越前代萬億參數模型Qwen3-Max，同時將API調用成本壓縮至谷歌Gemini 3 Pro的十八分之一。這場技術革命不僅重構了大模型的算力邏輯，更以原生多模態能力推動AI從"感知"向"行動"跨越，為全球開發者打開通往通用人工智能的新大門。
傳統大模型深陷"暴力堆參數"的困局：Transformer架構的二次方計算復雜度，使得處理長文本時算力消耗呈指數級增長。Qwen3.5-Plus通過融合線性注意力機制與稀疏混合專家（MoE）架構，實現算力效率的質變。該模型采用自研門控技術，在32K上下文場景下推理吞吐量達Qwen3-Max的8.6倍，256K超長文本處理時更提升至19倍。顯存占用降低60%的突破，讓單卡部署萬億級模型成為現實，徹底打破算力壁壘對AI應用的限制。
技術團隊獨創的"思維模式"雙軌機制，賦予模型動態資源調度能力。面對日常對話時，模型以非思維模式實現毫秒級響應；處理科研級問題時，則自動切換至長鏈條思維模式，通過內部思考鏈提升答案精度。用戶可自定義"思維預算"分配，這種類似人類認知策略的靈活機制，使170億激活參數的模型展現出抗衡萬億參數的智慧深度。實驗數據顯示，模型在低精度訓練中的穩定性顯著提升，首token注意力占比從46.7%驟降至4.8%，最大激活值降低91%。
原生多模態架構的突破，讓Qwen3.5-Plus具備直接干預現實世界的能力。不同于傳統"文本掛載視覺"的拼湊方案，該模型從預訓練階段即實現視覺與文本token的深度融合。這種設計使其能精準解析手繪界面草圖并生成前端代碼，或通過UI截圖定位代碼漏洞。在視頻理解領域，模型支持2小時超長視頻輸入，在物理空間推理評測中展現出超越專用視覺模型的幾何作圖與任務規劃能力，為工業機器人與家用助理提供頂層感知決策核心。
商業層面的震動更為深遠。每百萬token僅0.8元人民幣的定價策略，配合覆蓋201種語言、詞表擴展至25萬的全球化設計，使模型在非洲、南亞等新興市場具備獨特優勢。開源生態的爆發式增長印證其戰略價值：全球開發者已基于千問衍生出超20萬個模型，開源生態下載量突破10億次。這種由400余個全尺寸、全模態模型構成的生態矩陣，正在重塑全球AI權力結構——當智能資源變得像水電一樣易得，閉源API的壟斷地位開始動搖。
這場變革背后，是阿里巴巴對AGI路徑的深刻思考。通過架構創新打破算力詛咒，借助多模態能力賦予AI行動力，最終用開源生態實現智能普惠。Qwen3.5-Plus的發布，標志著大模型競爭從"參數規模"轉向"架構效能"的新紀元。當全球開發者開始用該模型重構商業流程、開發創新應用時，一個低成本、高性能、透明化的AI新時代已然來臨。
