阿里旗下千问团队近日正式推出Qwen3.5大模型，该模型在多模态理解、复杂推理、编程能力及智能体应用等核心领域实现突破，多项性能指标超越GPT-5.2、Gemini 3 Pro等闭源顶尖模型。此次开源的Qwen3.5-Plus版本以3970亿总参数、170亿激活参数的架构设计，在保持性能超越前代万亿参数模型的同时，将部署显存占用降低60%，推理效率提升19倍，API定价低至每百万Token 0.8元，仅为Gemini-3-pro的1/18。
在逻辑推理测试中，Qwen3.5展现出独特的思维过程。面对"100米距离选择开车还是步行"的脑筋急转弯，该模型不仅识别出"开车需停放"的逻辑陷阱，更以幽默语气建议"开车慢行确保安全"，其思考路径包含需求分析、陷阱识别、答案打磨等8个步骤，甚至出现"这个答案应该没错"的拟人化自我鼓励。这种类人思维模式在代码生成任务中同样显著——当用户上传礼品购买APP的手绘草图后，模型自动识别中文语境需求，生成红白配色简约风格的完整HTML代码，页面布局与草图吻合度达98%。
多模态处理能力方面，Qwen3.5突破传统OCR技术局限。在测试中，模型能准确识别背光照片中模糊的文字信息，不仅辨识出布洛芬颗粒、保湿霜等商品品牌，更结合天气数据推断用户处于居家休养状态，主动输出"希望天气好心情也好"的祝福语。艺术鉴赏测试显示，该模型可深度解析超现实主义作品，在识别达利《记忆的永恒》后，不仅提供作者生平、创作背景等结构化信息，更能阐释"融化时钟"的象征意义及画作在艺术史上的地位。
技术架构创新是Qwen3.5实现"以小胜大"的关键。团队自主研发的混合注意力机制通过动态分配计算资源，使长文本处理效率提升40%；极致稀疏MoE架构将有效参数利用率提高至95%，在保持3970亿参数规模的同时，仅需170亿参数即可完成推理任务。原生多Token预测技术使模型具备联合预测能力，在代码补全场景中实现"秒级"响应，系统级训练稳定性优化则通过注意力门控机制解决长上下文信息丢失问题，该成果曾获NeurIPS 2025最佳论文奖。
在智能体应用层面，Qwen3.5已构建完整的工具调用生态。通过集成OpenClaw环境，模型可自主完成网页搜索、数据整理及结构化报告生成；移动端适配支持主流应用自然语言操控，PC端实现跨应用数据流转与流程自动化。基于该模型开发的Qwen Code平台更推出"vibe coding"模式，支持将自然语言指令实时转化为可执行代码，并具备视频生成等创意开发能力。据实测数据，Qwen3.5在视觉空间定位、长视频时序理解等任务中的准确率较前代提升27%，设备自主操作任务完成率达91%。
