阿里Qwen3.5-27B实测：270亿参数密集模型杀入前十，成本骤降59%！

阿里在推出Qwen3.5系列的首款模型Qwen3.5-Plus后，于春节后发布了中型模型系列。Qwen3.5-27B是该系列中的密集模型，其全部270亿参数在每次推理时均被激活，未采用MoE机制。该模型延续了Qwen3.5的混合注意力架构，以3:1的比例交替使用Gated DeltaNet线性注意力层和标准全局注意力层，支持最高262K至1M的上下文窗口，并基于Apache 2.0协议开源。

我们对其进行了全面评测，重点考察了其在准确率、响应时间、token消耗和成本等关键指标上的表现。本次评测侧重于中文场景下的综合能力，Qwen3.5-27B的原生多模态理解等维度未完全覆盖。

Qwen3.5-27B版本评测核心数据：
* 测试题数：约1.5万
* 总分（准确率）：72.4%
* 平均耗时（每次调用）：310秒
* 平均token（每次调用消耗）：5423
* 平均花费（每千次调用）：25元

1. 以小博大

Qwen3.5-27B的官方基准测试将上一代的Qwen3-235B-A22B作为主要对比对象。虽然参数规模（270亿 vs. 2350亿）看似悬殊，但关键在于：Qwen3-235B-A22B作为MoE模型，每次推理仅激活约220亿参数；而Qwen3.5-27B作为密集模型，全部270亿参数同时参与计算。两者的实际“活跃算力”相当接近，真正的差距源于代际架构演进和训练策略的升级。

数据来源：非线智能ReLE评测

• 整体性能显著提升，排名大幅跃升：新模型准确率从65.5%提升至72.4%，提升了6.9个百分点，排名从第51位跃升至第8位。作为一个270亿参数的开源模型，跻身整体榜单前十，表现值得关注。
• 专业能力多维度提升，但存在取舍：
  • 法律与行政公务：从78.3%提升至83.7%（+5.4%），进步可观。
  • 教育：从57.2%微升至57.9%（+0.7%），变化不大，绝对值仍有较大优化空间。
  • 医疗与心理健康：从79.5%微降至79.4%（-0.1%），基本持平。
  • 金融：从79.6%下降至75.9%（-3.7%），是唯一出现明显回落的领域，表明模型在能力调整中存在取舍。
• 推理与数学计算提升明显：从72.0%提升至83.2%（+11.2%），密集架构在数理推理上的优势得到体现。
• Agent与工具调用显著增强：从47.4%跃升至63.9%（+16.5%），这与Qwen3.5系列主打“原生智能体时代”的定位相符。
• 成本大幅下降：每千次调用的费用从61.2元降至25元，成本下降约59%。这得益于密集模型在部署和推理上的天然优势——无需承载2350亿参数的庞大体积，服务成本显著降低。
• 响应时间明显延长：平均耗时从143秒增加至310秒，增幅约117%。Token消耗也从3422增至5423，增加了58%。较长的响应时间和更高的token消耗，可能意味着模型内部引入了更深度的推理链，以“慢思考”换取更高质量的输出。

2. 横向对比

在当前主流大模型竞争格局中，Qwen3.5-27B作为一个270亿参数的密集模型闯入前十，其竞争力如何？我们从三个维度进行横向对比分析：

数据来源：非线智能ReLE评测

同成本档位对比
* 在成本20-30元/千次的区间内，Qwen3.5-27B以72.4%的准确率和25元的成本，位列该档位的中上位置。同档位的Doubao-Seed-2.0-pro（76.5%，22.5元）和qwen3.5-plus（74.6%，22.9元）分别以高出4.1和2.2个百分点的优势领先，且成本更低。对于追求成本效率比的场景，这两者仍是更优选择。
* 不过，与同档位其他模型相比，Qwen3.5-27B优势明显。对比DeepSeek-V3.1-Think（67.7%，24.8元）、qwen-plus-think-2025-07-28（67.5%，26元）和MiniMax-M2.5（65.7%，26.3元），准确率分别高出4.7、4.9和6.7个百分点，成本也基本相当或更低。

新旧模型对比
* 新一代模型继续主导榜单头部：前八名均为近期发布的新模型。Qwen3.5-27B以第8位的成绩挤入这一新模型阵营，表现出较强的代际竞争力。
* 阿里Qwen3.5家族内部层次分明：qwen3.5-plus（74.6%，第3位）领跑，Qwen3.5-122B-A10B（74.0%，第4位）紧随其后，Qwen3.5-27B（72.4%，第8位）位列第三梯队，qwen3.5-flash（70.8%，第19位）则提供更轻量的选择。四款模型覆盖了从旗舰到轻量的完整产品线。

开源VS闭源
* 开源阵营实力强劲：在开源模型中，Qwen3.5-27B排名第三，仅次于自家兄弟qwen3.5-plus（74.6%）和Qwen3.5-122B-A10B（74.0%）。紧随其后的是GLM-4.7（71.5%）、Kimi-K2.5-Thinking（71.3%）和GLM-5（71.0%）等模型。
* 开源模型集体施压闭源阵营：本次榜单中，开源模型表现突出。Qwen3.5系列三款开源模型全部进入前十，加上qwen3.5-flash（70.8%，第19位）和DeepSeek-V3.2-Think（70.9%，第18位）等模型，开源力量在榜单中上游的存在感持续增强。
* 27B参数的独特价值：相比qwen3.5-plus和Qwen3.5-122B-A10B，Qwen3.5-27B的最大优势在于其部署门槛——作为密集模型，量化后可在单张消费级显卡上运行，对于希望本地部署而非依赖API的开发者和企业而言，这是一个难以替代的优势。

关注“鲸栖”小程序，掌握最新AI资讯