千问大模型团队近日正式对外发布并开源了千问3.5系列的三款中等规模模型，分别为Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B以及Qwen3.5-27B。这一举措标志着该团队在推动大模型技术普惠化方面迈出了重要一步，为开发者社区提供了更多高性能、可定制化的选择。
据官方披露，Qwen3.5-35B-A3B在多项基准测试中展现出显著优势，其综合表现已超越前代更大规模模型Qwen3-235B-A22B-2507及Qwen3-VL-235B-A22B。这一突破表明，通过优化模型架构与训练策略，中等规模模型同样能够实现卓越性能，不再单纯依赖参数规模的扩张。
在复杂代理场景应用中，Qwen3.5-122B-A10B与27B版本的表现尤为突出。这两款模型通过改进数据筛选机制、强化学习算法等关键技术，有效缩小了与前沿模型的性能差距。团队负责人指出，当前模型发展已进入"效率优先"阶段，如何通过技术创新提升单位参数的智能水平，成为行业研究的核心方向。
此次开源的模型均采用模块化设计，支持根据不同应用场景进行灵活调整。开发者可基于特定需求对模型结构、训练数据等进行定制化优化，这种设计理念显著降低了大模型的技术门槛。目前，千问3.5系列模型已在代码生成、多模态理解等领域展现出商业应用潜力，多家企业已启动相关技术对接工作。
技术文档显示，Qwen3.5-35B-A3B在知识推理任务中准确率提升12%，Qwen3.5-122B-A10B在长文本处理方面效率提高30%。这些改进得益于团队在训练数据清洗、注意力机制优化等方面的创新实践。随着模型代码的全面开放，全球开发者将有机会共同参与技术迭代，推动人工智能生态的多元化发展。
