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除夕夜 ， 阿里官宣發布并開源新一代千問大模型千問 3.5（Qwen3.5-Plus） 。 這是繼 2025 年除夕發布 Qwen2.5-Max 后 ， 阿里又一次在除夕帶來新一代模型 。
現在 ， 千問 APP 與 PC 端（qianwen.com）已經同步上線 ， 用戶可在頁面頂部選擇模型新一代模型 ， 來體驗千問 3.5 的能力 。
去年除夕更新的 Qwen2.5-Max 重點在規模和性能 ， 而這次 ， 千問 3.5 更像是一場從純文本模型到原生多模態模型的底層架構層面重構 。
圖丨現在打開千問 ， 已經可調用新模型 Qwen3.5-Plus（來源：千問）
與前幾代的千問大語言模型相比 ， 千問 3.5 這次帶來哪些模型性能的提升呢？
從預訓練來看 ， 千問 3 是在純文本 Tokens 上進行 ， 而千問 3.5 的預訓練則基于視覺和文本混合 token 。 也就是說 ， 視覺理解不再像從前那樣以外掛模塊形式存在 ， 而是同語言能力共同在底層建?！白鲬稹?。
此外 ， 其還大幅新增了中英文、201 種語言與方語言、STEM 和推理等數據 。 這意味著 ， 打破了以往的局限性 ， 而是嘗試讓模型在更密集的世界知識和推理邏輯 。
值得關注的是 ， 千問 3.5 以少于 40% 的參數量實現了超萬億的 Qwen3-Max 基座模型的高性能 。 這背后反應的不是簡單的堆參數 ， 而是效率導向的架構優化 。
（來源：千問）
在推理、編程、Agent 智能體等全方位基準評估中均表現優異：
·在指令遵循 IFBench 上 ， 以 76.5 分刷新所有模型紀錄；
·在 MMLU-Pro 知識推理評測中超越 GPT-5.2 ， 獲得 87.8 分得分；
·在博士級難題 GPQA 測評中得分為 88.4 分 ， 高于 Claude 4.5 ， 但與 GPT-5.2 的 92.4 分和 Gemini 3 Pro 相比仍有進步的空間；
·在通用 Agent 評測 BFCL-V4、搜索 Agent 評測 Browsecomp 等基準中 ， 千問 3.5 表現與 Gemini 3 Pro、GPT-5.2 相比性能更優 。
（來源：千問）
總體來看 ， 這種原生多模態訓練 ， 為千問 3.5 的視覺能力帶來了顯著提升 。 千問 3.5 在多項權威測評中 ， 均實現了最佳性能 ， 包括多模態推理（MathVison）、通用視覺問答 VQA（RealWorldQA）、文本識別和文件理解（CC_OCR）、空間智能（RefCOCO-avg）、視頻理解（MLVU）等 。
可以看到的是 ， 千問 3.5 不再是“語言強、視覺補” ， 而是在統一架構下形成了一種相對完整的能力矩陣 。
【除夕重磅！千問開源Qwen3.5，最大吞吐量提升至19倍】（來源：千問）
千問 3.5 之所以能實現性能的顯著提升 ， 離不開性對 Transformer 經典架構的突破 。
此前 ， 千問團隊自研的門控技術成果“Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity Sparsity and Attention-Sink-Free” ， 獲得全球 AI 頂會 2025 NeurIPS 最佳論文 。
（來源：arXiv）
本次千問 3.5 創新的混合架構中已融合該技術 ， 團隊結合線性注意力機制和稀疏混合專家 MoE 模型架構 ， 實現了“高參數、低激活”的結構：模型總參數規模達 397B ， 但每次推理僅激活 17B 參數 。 這種結構帶來的好處可能是 ， 模型在保持高性能能力的同時 ， 推理效率大幅度提升 。
（來源：千問）
根據千問官網 ， 千問 3.5 通過訓練穩定優化以及多 token 預測等系列技術 ， 實現了 Qwen3.5 性能比肩 Qwen3-Max 模型 ， 并在此基礎上對推理效率進一步提升：在 32K 上下文場景中 ， 千問 3.5 推理吞吐量可提升 8.6 倍；而在 256K 超長上下文中 ， Qwen3.5 推理吞吐量最大能實現 19 倍的提升 。
這意味著 ， 在長文本分析、復雜推理、Agent 調度等場景中 ， 成本和延遲大幅下降 。
圖丨千問 3.5 推理效率大幅提升 ， 最大吞吐量提升至 19 倍（來源：千問）
基于優異的視覺能力 ， 千問 3.5 還突破性地實現了從 Agent 框架到 Agent 應用 ， 尤其是在提升操作效率方面 。 例如 ， 能夠自主操作手機與電腦 ， 高效完成日常任務 ， 在移動端支持更多主流 APP 與指令 ， 在 PC 端可處理更復雜的多步驟操作 ， 包括跨應用數據整理、自動化流程執行等 。
同時 ， 千問團隊還構建了一個可擴展的 Agent 異步強化學習框架 ， 基于此端到端可加速 3 到 5 倍 ， 并將插件式智能體 Agent 支持擴展至百萬級規模 。 這也是標志千問從對話模型向行動模型過渡轉化 。
千問透露 ， 下一階段的重點將從模型規模轉向系統整合：構建具備跨會話持久記憶的智能體、面向真實世界交互的具身接口、自我改進機制 。
放眼全球全球的大模型競爭已然不再只是比拼“更大、更準” ， 而是“更高效、更可執行” 。 千問 3.5 不僅是一次模型的更新 ， 一場關于模型的效率革命 ， 已經開始了 。
參考資料：
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5
https://github.com/qiuzh20/gated_attention
排版：劉雅坤
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