除夕开源重磅：Qwen3.5重构大模型范式，开启效率与能力双优新时代

除夕团圆之际，阿里再次以技术献礼，官宣发布并开源新一代千问大模型Qwen3.5（Qwen3.5-Plus）。这是继2025年除夕推出Qwen2.5-Max后，阿里连续第二年在新春节点解锁大模型迭代，用持续的技术深耕，在全球大模型竞争中划出鲜明的中国印记。目前，一步API（https://yibuapi.com） 已同步上线该模型，用户只需在页面顶部切换模型选项，即可直观体验这一代“效率革命者”的全能实力。

迭代升级：从线性优化到底层架构的颠覆性重构

与上一代Qwen2.5-Max聚焦规模与性能的线性升级不同，Qwen3.5的迭代绝非简单的版本更新，而是一场从纯文本模型到原生多模态模型的底层架构重构，彻底打破了千问系列此前“语言强、视觉补”的局限，实现了代际级的能力跃迁，也重新定义了新一代大模型的核心竞争力——不再是单纯比拼参数规模，而是追求“高性能、高效率、高落地性”的三重突破。

核心突破：原生多模态能力的全面觉醒

原生多模态能力的觉醒，是Qwen3.5最具颠覆性的升级。回溯前几代千问模型，Qwen3的预训练仅基于纯文本Tokens，视觉理解能力需通过外挂模块实现，如同“先天失明”的智者，只能通过文字感知世界。而Qwen3.5则重构了预训练体系，采用视觉与文本混合token进行训练，让视觉理解与语言能力在底层共同建模、协同发力，真正实现了“睁开眼睛看世界”的跨越——模型在学习语言概念时，能同步结合视觉信息深化理解，彻底摆脱了对外部插件的依赖，形成了统一架构下的完整能力矩阵。

数据与参数优化：以少胜多，打破参数内卷

为了支撑这份全能实力，Qwen3.5在预训练数据上进行了大规模扩容，大幅新增中英文、201种语言与方言、STEM（科学、技术、工程、数学）及推理类内容，将词表大小从15万扩展至25万，可最高提升小语种60%的编码效率，让模型掌握更密集的世界知识和更严谨的推理逻辑，轻松应对多语言翻译、复杂数理化难题等多样化场景需求。更令人惊艳的是，Qwen3.5实现了“以小胜大”的突破：以少于40%的参数量，完美比肩超万亿参数的Qwen3-Max基座模型，背后彰显的不是简单的参数堆砌，而是效率导向的架构优化思路，这也成为其区别于同类模型的核心亮点之一。

测评亮眼：跻身全球第一梯队，多项成绩刷新纪录

权威基准测评的亮眼成绩，印证了Qwen3.5的全能实力。在推理、编程、Agent智能体等全方位评估中，它均跻身全球第一梯队，甚至多次刷新纪录：在指令遵循IFBench评测中，以76.5分刷新所有模型纪录，彻底解决了大模型“听懂但做不对”的痛点；在MMLU-Pro知识推理评测中，斩获87.8分，成功超越GPT-5.2，展现出顶尖的知识储备与推理能力；在堪称“博士资格考”的GPQA测评中，以88.4分优于Claude 4.5，虽与GPT-5.2的92.4分、Gemini 3 Pro仍有差距，但已实现国产模型在该领域的重大突破；在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，其表现更是优于Gemini 3 Pro与GPT-5.2，彰显出强大的工具调用与任务执行能力。

视觉飞跃：多场景测评登顶，赋能视觉编程

原生多模态训练也让Qwen3.5的视觉能力实现质的飞跃。在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等多项权威测评中，它均斩获最佳性能。相较于前代模型，其空间定位推理和带图推理能力大幅增强，分析更精细精准；在视频理解方面，更是支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，可高效完成长视频分析与摘要生成，进一步拓宽了视觉应用的边界。更具实用价值的是，它实现了视觉理解与代码能力的原生融合，能将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。

技术内核：架构创新铸就高效性能

Qwen3.5的性能跃升，根源在于对Transformer经典架构的突破性创新。其核心支撑是千问团队自研的门控技术——该技术成果曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，本次已深度融合到Qwen3.5的创新混合架构中。团队结合线性注意力机制和稀疏混合专家MoE模型架构，打造出“高参数、低激活”的极致高效结构：模型总参数规模达397B（3970亿），但每次推理仅激活17B（170亿）参数，相当于用户享受着近4000亿参数模型的顶级能力，却只消耗中型模型的算力成本。

效率革命：算力成本大降，落地可行性倍增

这种架构优化带来的效率提升堪称指数级。根据千问官网数据，Qwen3.5通过训练稳定优化以及多token预测等系列技术，在性能比肩Qwen3-Max的基础上，推理效率实现跨越式提升：在常用的32K上下文场景中，推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文中，推理吞吐量最大能实现19倍的提升，同时显存占用降低约60%。这一突破意味着，在长文本分析、复杂推理、Agent调度等场景中，企业的算力成本和任务延迟将大幅下降，在相同硬件条件下，开发者可支撑更大的并发量和更复杂的Agent任务，让大模型的规模化落地变得更具可行性。此外，其API价格低至每百万Token 0.8元人民币，仅为Gemini 3 Pro的1/18，精准击中了行业“降本增效”的核心痛点。

落地升级：从对话模型到行动模型的跨越

在落地应用层面，Qwen3.5实现了从Agent框架到Agent应用的突破性跨越，正式从“对话模型”向“行动模型”转型。依托优异的视觉能力和决策能力，它能够自主操作手机与电脑，高效完成日常任务：在移动端，支持更多主流APP与指令，可轻松实现“点外卖、订车票”等复杂操作；在PC端，能处理跨应用数据整理、自动化流程执行等多步骤复杂操作，大幅提升工作效率。为支撑大规模智能体协作，千问团队还构建了可扩展的Agent异步强化学习框架，基于此端到端可加速3到5倍，并将插件式智能体Agent支持扩展至百万级规模，为后续更复杂的自动化任务落地奠定了基础。

未来展望：聚焦系统整合，推动大模型持续进化

展望未来，千问团队透露，下一阶段的重点将从模型规模转向系统整合，聚焦三大方向：构建具备跨会话持久记忆的智能体、打造面向真实世界交互的具身接口、完善自我改进机制，持续推动大模型从“能对话”向“能行动、能进化”升级。

行业意义：开启大模型效率革命，赋能千行百业

如今，全球大模型竞争已告别“参数内卷”的时代，进入“效率比拼、落地比拼”的新阶段。Qwen3.5的发布，不仅是一次模型的迭代更新，更标志着一场大模型的效率革命正式开启。它以原生多模态为核心、以架构创新为支撑、以高效落地为目标，既展现了国产大模型的技术实力，也为行业发展提供了全新思路——大模型的核心价值，从来不是“更大、更准”，而是“更高效、更可执行”。随着Qwen3.5的开源与普及，有望进一步降低大模型的应用门槛，推动AI技术在各行各业的深度渗透，让顶尖AI能力真正走进千家万户、赋能千行百业。