阿里旗下千问团队近日正式发布并开源新一代大模型Qwen3.5，该模型在多模态理解、复杂推理、编程能力及智能体应用等维度实现突破，多项性能指标超越GPT-5.2、Gemini 3 Pro等闭源模型，同时以更低的部署成本和极具竞争力的价格引发行业关注。
Qwen3.5-Plus版本总参数达3970亿，但通过极致稀疏MoE架构设计，实际激活参数仅170亿，相当于仅需调用5%的算力即可发挥全部知识储备。这种创新架构使其性能超越前代万亿参数模型Qwen3-Max，部署显存占用降低60%，推理效率最高提升19倍，API定价低至每百万Token 0.8元，仅为Gemini-3-pro的1/18。在测试中，该模型展现出强大的逻辑推理能力，面对"100米距离选择开车还是步行"的脑筋急转弯问题，不仅准确识别出逻辑陷阱，还以幽默方式给出答案并附上安全提示。
在多模态应用场景中，Qwen3.5展现出惊人的跨模态理解能力。当测试人员上传一张手绘的礼品购买App草图时，模型不仅精准识别出框架结构和文字信息，还根据上下文判断用户为中文使用者，自动生成红白配色简约风格的前端页面代码，最终呈现效果与草图高度一致。更令人惊叹的是，在处理一张包含多个物体和模糊文字的背光照片时，模型不仅准确识别出布洛芬颗粒、保湿霜等物品品牌及功效，还能结合天气情况推断用户正在居家休养，并送上"早日恢复活力"的温馨祝福。
艺术理解测试中，面对西班牙超现实主义大师达利的名作《记忆的永恒》，Qwen3.5准确识别出"融化时钟"这一标志性元素，详细介绍了作者生平、创作背景、画面材质及艺术地位，甚至能解读抽象元素背后的象征意义。在编程领域，该模型与OpenClaw环境深度集成，可自主完成网页搜索、信息整理和结构化报告生成，支持自然语言驱动的手机与电脑操作，在PC端能处理跨应用数据整理、多步骤流程自动化等复杂任务。
技术层面，Qwen3.5实现了真正的原生多模态融合。与传统"语言+视觉"拼装方案不同，该模型从预训练阶段就采用文本与视觉混合数据联合学习，使视觉与语言在统一参数空间深度融合。通过定制化的FP8/FP32精度策略，训练内存占用降低约50%，速度提升10%。其混合注意力机制可动态分配计算资源，在处理长文本时既保证精度又提升效率；原生多Token预测技术使推理速度接近翻倍，在代码补全、多轮对话等场景实现"秒回"响应。
这些突破性进展源于四大核心技术创新：混合注意力机制优化长文本处理效率，极致稀疏MoE架构降低算力消耗，原生多Token预测提升响应速度，系统级训练稳定性优化确保大规模部署可靠性。特别是千问团队提出的注意力门控机制，通过智能调控信息"流量"，有效防止关键信息被淹没或无效信息被放大，该成果曾获NeurIPS 2025最佳论文奖。这些创新使Qwen3.5在参数规模不足400亿的情况下，性能超越万亿参数模型，重新定义了大模型"以小胜大"的技术路径。
