阿里旗下千問團隊近日正式發布并開源新一代大模型Qwen3.5，該模型在多模態理解、復雜推理、編程能力及智能體應用等維度實現突破，多項性能指標超越GPT-5.2、Gemini 3 Pro等閉源模型，同時以更低的部署成本和極具競爭力的價格引發行業關注。
Qwen3.5-Plus版本總參數達3970億，但通過極致稀疏MoE架構設計，實際激活參數僅170億，相當于僅需調用5%的算力即可發揮全部知識儲備。這種創新架構使其性能超越前代萬億參數模型Qwen3-Max，部署顯存占用降低60%，推理效率最高提升19倍，API定價低至每百萬Token 0.8元，僅為Gemini-3-pro的1/18。在測試中，該模型展現出強大的邏輯推理能力，面對"100米距離選擇開車還是步行"的腦筋急轉彎問題，不僅準確識別出邏輯陷阱，還以幽默方式給出答案并附上安全提示。
在多模態應用場景中，Qwen3.5展現出驚人的跨模態理解能力。當測試人員上傳一張手繪的禮品購買App草圖時，模型不僅精準識別出框架結構和文字信息，還根據上下文判斷用戶為中文使用者，自動生成紅白配色簡約風格的前端頁面代碼，最終呈現效果與草圖高度一致。更令人驚嘆的是，在處理一張包含多個物體和模糊文字的背光照片時，模型不僅準確識別出布洛芬顆粒、保濕霜等物品品牌及功效，還能結合天氣情況推斷用戶正在居家休養，并送上"早日恢復活力"的溫馨祝福。
藝術理解測試中，面對西班牙超現實主義大師達利的名作《記憶的永恒》，Qwen3.5準確識別出"融化時鐘"這一標志性元素，詳細介紹了作者生平、創作背景、畫面材質及藝術地位，甚至能解讀抽象元素背后的象征意義。在編程領域，該模型與OpenClaw環境深度集成，可自主完成網頁搜索、信息整理和結構化報告生成，支持自然語言驅動的手機與電腦操作，在PC端能處理跨應用數據整理、多步驟流程自動化等復雜任務。
技術層面，Qwen3.5實現了真正的原生多模態融合。與傳統"語言+視覺"拼裝方案不同，該模型從預訓練階段就采用文本與視覺混合數據聯合學習，使視覺與語言在統一參數空間深度融合。通過定制化的FP8/FP32精度策略，訓練內存占用降低約50%，速度提升10%。其混合注意力機制可動態分配計算資源，在處理長文本時既保證精度又提升效率；原生多Token預測技術使推理速度接近翻倍，在代碼補全、多輪對話等場景實現"秒回"響應。
這些突破性進展源于四大核心技術創新：混合注意力機制優化長文本處理效率，極致稀疏MoE架構降低算力消耗，原生多Token預測提升響應速度，系統級訓練穩定性優化確保大規模部署可靠性。特別是千問團隊提出的注意力門控機制，通過智能調控信息"流量"，有效防止關鍵信息被淹沒或無效信息被放大，該成果曾獲NeurIPS 2025最佳論文獎。這些創新使Qwen3.5在參數規模不足400億的情況下，性能超越萬億參數模型，重新定義了大模型"以小勝大"的技術路徑。
