人工智能领域迎来重要进展，一款名为Qwen3.5的大模型正式对外发布并开源。该模型在多模态理解、复杂推理、编程及智能体交互等核心能力上展现出显著优势，多项基准测试成绩已达到甚至超越国际顶尖闭源模型水平，引发行业广泛关注。
技术参数显示，Qwen3.5-Plus版本总参数规模达3970亿，但实际激活参数仅170亿。这种创新架构使其在保持超越前代万亿参数模型性能的同时，将部署显存占用降低60%，推理效率实现质的飞跃，最大吞吐量较前代提升19倍。更引人注目的是，其API定价策略极具竞争力，每百万token仅需0.8元，仅为同性能闭源模型价格的十八分之一。
在基础能力验证中，该模型展现出卓越的逻辑推理能力。面对"100米距离应选择开车还是步行洗车"的经典测试题，Qwen3.5不仅准确识别出题目中的逻辑陷阱，更以幽默方式给出正确答案，并贴心提醒用户"开车慢行确保安全"。这种类人化的思考过程被完整记录，显示模型会经历需求分析、陷阱识别、方案制定、多轮验证等复杂决策流程。
实际应用场景测试进一步验证其多模态优势。当输入手绘的礼品购买APP草图时，模型能自动识别框架结构，在模糊的红白配色指令下，自主选择低饱和度红色方案，生成的HTML代码可直接运行，且页面布局与草图高度吻合。更值得关注的是，模型通过上下文分析判断用户为中文使用者，自动将界面语言转换为中文，展现出强大的环境适应能力。
在复杂场景理解测试中，模型对含有多物体和模糊文字的背光照片展现出惊人解析力。不仅能准确识别布洛芬颗粒、保湿霜等商品品牌及功效，还能结合天气状况判断用户处于居家休养状态，并给出"希望天气好心情也好"的温馨祝福。这种跨模态推理能力在艺术鉴赏领域同样突出，面对达利名作《记忆的永恒》，模型能精准识别"融化时钟"等核心元素，详细阐述超现实主义风格特征，并完整呈现作品材质、尺寸、收藏地等专业信息。
技术架构创新是该模型突破的关键。研发团队摒弃传统的"语言+视觉"拼装模式，从预训练阶段就采用文本与视觉数据的联合学习方案。这种原生多模态设计使模型能像人类一样，通过统一认知框架处理图文交织的信息流。在训练策略上，团队创造性地采用异步优化路径，让视觉与语言模块在关键节点高效融合，既保证训练速度，又避免能力相互干扰。
四大核心技术突破支撑起模型的卓越性能。混合注意力机制通过动态分配计算资源，突破长文本处理瓶颈；极致稀疏MoE架构实现参数按需激活，使千亿级模型仅需5%算力即可全功率运行；原生多token预测技术将推理速度提升近一倍；系统级训练优化则确保大规模参数下的稳定性。这些创新共同作用，使模型在保持4000亿参数规模下，性能超越前代万亿参数模型。
在智能体应用层面，Qwen3.5展现出强大的环境交互能力。通过与OpenClaw环境集成，模型可自主完成网页搜索、信息整理和报告生成等复杂任务。在移动端，模型已适配主流应用，支持自然语言指令操作；PC端则能处理跨应用数据整理和流程自动化工作。基于该模型开发的Qwen Code工具，更支持将自然语言直接转化为可运行代码，甚至能完成视频生成等创意任务。
