除夕之夜，人工智能领域迎来重磅消息：阿里宣布全新一代开源大模型Qwen3.5-Plus正式发布，凭借多项突破性技术指标登顶开源模型性能榜首。这款总参数达3970亿、激活参数仅170亿的模型，在保持推理效率优势的同时，综合性能超越万亿参数的Qwen3-Max，更在多项基准测试中力压Gemini-3-Pro、GPT-5.2等闭源模型。
在核心能力维度上，Qwen3.5-Plus展现出全方位突破。MMLU-Pro综合认知测试中取得87.8分，超越GPT-5.2；博士级科学推理GPQA评测以88.4分刷新纪录，甚至超越以逻辑严谨著称的Claude 4.5。指令遵循能力方面，该模型在IFBench榜单以76.5分创下新高，Agent协同能力在BFCL-V4和Browsecomp评测中均全面领先Gemini-3-Pro。
技术架构革新是此次突破的关键。研发团队对Transformer架构进行深度重构，引入混合注意力机制实现计算资源动态分配，使长文本处理效率显著提升；极致稀疏的MoE架构将激活参数比例压低至5%以下，在保留知识优势的同时大幅降低推理成本；原生多Token预测机制使推理速度接近翻倍，系统级训练稳定性优化则解决了超大规模稀疏模型训练难题。这些创新使模型部署显存占用降低60%，推理吞吐量提升19倍，训练成本下降90%。
多模态能力成为最大亮点。作为原生多模态模型，Qwen3.5-Plus在预训练阶段即实现文本与视觉数据的深度融合，突破传统方案"语言-视觉"分步处理的局限。在MathVison、RealWorldQA等12项多模态评测中包揽全部第一，支持长达2小时视频的直接输入与精准分析，更开创性地将视觉理解与代码生成无缝衔接，可实现手绘界面草图到前端代码的自动转换，以及通过单张截图定位修复UI缺陷。
实际应用场景中，模型展现出强大泛化能力。面对"50米距离选择开车还是步行洗车"的逻辑陷阱题，能精准识别"车辆必须到达洗车点"的核心矛盾；在IMO竞赛级几何题测试中，可逐步推导复杂证明过程；动态推理任务中，能规划滑动方块的最优移动路径。更值得关注的是，该模型可与OpenClaw等第三方智能体环境集成，完成网页搜索、信息收集和结构化报告生成等复杂任务。
开源生态建设持续加速。阿里同步宣布Qwen3.5系列将陆续开源多款适配不同场景的模型版本，覆盖本地部署、端侧应用等需求，旗舰版Qwen3.5-Max也将在年后发布。目前开发者已可通过魔搭社区和HuggingFace平台获取模型资源，普通用户则能在千问APP及PC端免费体验。为降低使用门槛，阿里云百炼平台将API定价压至0.8元/百万Tokens，仅为Gemini-3-pro的1/18，同时支持201种语言，词表规模扩展至250k，小语种编码效率提升60%。
自2023年启动开源战略以来，阿里已累计发布400余个模型，形成从0.5B到235B的全尺寸覆盖体系。这个全球最大的AI模型族群累计下载量突破10亿次，单月下载量超过第二至第八名总和，衍生出超过20万个开发者模型。此次Qwen3.5-Plus的发布，标志着开源模型在性能追赶闭源系统的同时，正通过生态建设构建新的竞争维度。
