Qwen3.5 中型模型系列重磅开源：35B 越级挑战 235B，架构效率重塑 AI 新标杆

在基础大模型的竞赛中，参数规模曾是衡量智能的唯一标尺。但今天，阿里 Qwen 项目组用最新发布的 Qwen3.5 中型模型系列 证明：推动智能进步的，不再仅仅是更大的参数，而是更优的架构、更精的数据和更强的强化学习。

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近日，Qwen3.5 家族迎来重大更新，正式开源了包括 Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B 以及托管版 Qwen3.5-Flash 在内的多款中型模型。这一系列模型不仅在性能上实现了越级打击，更在架构效率、多模态融合及全球适应性上树立了新的行业基准。

核心亮点：小身材，大能量

1. 35B 激活仅 3B，性能越级挑战 235B

本次发布的明星模型 Qwen3.5-35B-A3B 展现了惊人的效率。

• 参数对比：总参数 350 亿，但在推理时每个 token 仅激活 30 亿 参数。
• 性能表现：在多项基准测试中，其表现已超越上一代旗舰 Qwen3-235B-A22B 及多模态版本 Qwen3-VL-235B-A22B。
• 意义：这意味着企业可以用不到十分之一的推理成本，获得甚至超越旧款超大模型的能力，极大地降低了高性能 AI 的落地门槛。

2. 中型模型补齐短板，直逼前沿

Qwen3.5-122B-A10B 和 Qwen3.5-27B 的加入，进一步填补了中型模型在复杂任务上的空白。

• 特别是在 智能体（Agent）场景 中，这些模型展现出了与前沿超大模型相媲美的规划与执行能力，缩小了“可用”与“好用”之间的差距。

3. Qwen3.5-Flash：云端极速体验

对于需要即时部署的用户，托管版 Qwen3.5-Flash 提供了极致体验：

• 原生对齐：与 35B-A3B 模型能力保持一致。
• 百万上下文：默认支持 100 万 Token 上下文窗口，轻松处理长文档、视频转录及复杂代码库。
• 内置工具：官方预集成常用工具链，开箱即用。

技术突破：四大引擎驱动进化

Qwen3.5 系列的卓越表现，源于其底层技术的全面革新：

1. 统一的视觉 - 语言基座 (Unified Vision-Language Foundation)

• 早期融合训练：摒弃了传统的后期拼接模式，Qwen3.5 在多模态 Token 上进行早期融合训练。
• 全能表现：在推理、编码、智能体协作及视觉理解等基准测试中，不仅跨代际达到了 Qwen3 的水平，更在多项指标上 超越专用的 Qwen3-VL 模型，真正实现了“一个模型，多种能力”。

2. 高效混合架构 (Efficient Hybrid Architecture)

• 门控 Delta 网络 + 稀疏 MoE：创新性地结合了门控 Delta 网络与稀疏混合专家（MoE）机制。
• 极致效率：在保持高吞吐推理的同时，将延迟和成本开销降至极低，使得在消费级硬件或边缘设备上运行大模型成为可能。

3. 可扩展的强化学习泛化 (Scalable RL Generalization)

• 百万级环境训练：在超过百万个智能体环境中进行大规模强化学习（RL）训练。
• 渐进式复杂化：任务分布从简单到复杂逐步演进，赋予模型在现实世界未知场景中强大的适应能力和泛化性，使其不仅仅是“做题家”，更是“实干家”。

4. 真正的全球语言覆盖 (Global Language Coverage)

• 201 种语言支持：支持范围扩展至 201 种语言和方言。
• 文化感知：不仅懂语言，更懂文化。模型具备细致的区域理解能力，能够处理包含特定文化背景的复杂指令，助力企业实现真正的全球化部署。

基础设施：下一代训练引擎

支撑 Qwen3.5 强大能力的，是阿里全新的训练基础设施：

• 多模态训练效率接近 100%：相比纯文本训练，多模态数据的处理效率几乎没有损耗，极大加速了模型迭代。
• 异步强化学习框架：支持大规模智能体脚手架和环境编排，让模型能在复杂的动态环境中自我进化。

实用主义与高性能的完美平衡

Qwen3.5 中型模型系列的发布，标志着大模型发展进入了一个新阶段：从盲目追求参数量，转向追求架构效率、数据质量和实际应用能力。

无论是需要在本地部署低延迟应用的开发者，还是寻求全球化智能解决方案的企业，Qwen3.5 都提供了一个兼具 卓越实用性 与 顶尖性能 的全新选择。