阿里Qwen 3.5震撼开源：架构革新登顶全球最强，原生多模态重塑AI格局

2026年2月16日，除夕佳节之际，阿里巴巴正式发布全新一代开源大模型千问Qwen 3.5。其Plus版本一经亮相便登顶全球最强开源模型，性能直接媲美闭源第一梯队的Gemini 3 Pro，并在多项权威基准测试中实现超越。

这场新春时节的“技术突袭”，不仅标志着阿里在大模型领域完成了从纯文本到原生多模态的代际跃迁，更以极致的效率与性价比，重构了全球开源大模型的竞争格局，为2026年算力产业链的发展注入了强劲动能。

核心技术拆解：Qwen 3.5的四大突破性特性

与前几代相比，Qwen 3.5的革新并非参数规模的简单堆砌，而是底层架构、训练模式、能力边界与工程效率的全方位重构。其四大核心技术特性彰显了阿里深厚的技术积淀。

特性一：架构创新——以小胜大，极致效率突破Transformer瓶颈

Qwen 3.5实现了对Transformer经典架构的重大创新。其核心在于融合了千问团队自研的门控技术、线性注意力机制与稀疏混合专家模型架构，构建了高效的混合架构体系。

此次发布的Qwen 3.5-Plus版本总参数量达3970亿，但每次前向传播仅激活170亿参数，以不到40%的参数量，实现了对万亿参数级Qwen 3-Max模型的性能超越，真正做到“以小胜大”。

这种架构优化带来了显著的效率提升：部署显存占用降低60%，推理效率实现量级飞跃——在32K上下文场景中，推理吞吐量提升8.6倍；在256K超长上下文场景下，最大推理吞吐量提升至19倍。

其核心逻辑在于，稀疏MoE架构让模型仅激活与当前任务相关的“专家模块”，避免了全参数冗余计算。而门控技术与线性注意力的结合，则进一步降低了注意力机制的计算复杂度，打破了“参数越大、性能越强”的固有认知，为大模型的轻量化部署提供了全新范式。

特性二：模态跃迁——原生多模态，实现“视觉+语言+代码”三位一体

Qwen 3.5最关键的代际突破，是完成了从纯文本模型到原生多模态模型的跨越。

与千问3代仅在纯文本Tokens上预训练不同，Qwen 3.5基于视觉与文本混合Token进行预训练，大幅新增了中英文、多语言、STEM及推理类数据，让大模型真正“睁开眼睛”，掌握更密集的世界知识与精细化推理逻辑。

这种原生多模态训练带来了视觉能力的全面飞跃：在多模态推理、通用视觉问答、文本识别与文件理解、空间智能、视频理解等众多权威评测中，Qwen 3.5均斩获最佳性能。

其核心优势在于“原生融合”而非“后期拼接”——不仅支持长达2小时的视频直接输入，可高效完成长视频分析与摘要生成，还实现了视觉理解与代码能力的深度融合：手绘界面草图可直接转化为可用前端代码，一张UI截图就能定位并修复问题，让视觉编程真正落地为生产力工具。

特性三：性能碾压——多基准超越顶尖模型，Agent能力实现规模化落地

在核心性能评测中，Qwen 3.5展现出碾压级优势，多项成绩超越GPT-5.2、Claude 4.5、Gemini 3 Pro等国际顶尖模型：

• 在MMLU-Pro知识推理评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；
• 在指令遵循IFBench评测中以76.5分刷新所有模型纪录；
• 在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，均超越Gemini 3 Pro与GPT-5.2。

尤为值得关注的是其Agent能力的突破性进展：

• Qwen 3.5可自主操作手机与电脑，移动端适配更多主流APP，PC端可完成跨应用数据整理、自动化流程执行等复杂操作；
• 千问团队构建的可扩展异步强化学习框架，实现端到端3-5倍加速，支持百万级规模插件式Agent。

此前，千问App已于2026年1月发布全球首个消费级AI购物Agent，春节期间6天完成1.2亿笔订单，实现了Agent能力的大规模真实世界验证。Qwen 3.5的发布，将进一步拓展Agent在工作、生活中的应用边界。

特性四：极致性价比+生态完善——降低门槛，加速AI规模化普及

Qwen 3.5的发布，彻底打破了高端大模型“高成本、难普及”的困境。其Plus版本API价格每百万Token低至0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18，大幅降低了企业级与消费级用户的使用成本。

同时，阿里持续完善开源生态：自2023年开源以来，已发布400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，全球下载量突破10亿次，单月下载量是行业2-8名总和，开发者衍生模型超20万，成为全球最受欢迎的开源大模型。

此外，Qwen 3.5的通用性进一步提升：

• 支持201种语言，词表大小从15万扩展至25万，可最高提升小语种60%的编码效率；
• 千问APP、PC端已第一时间接入Qwen 3.5-Plus，开发者可通过魔搭社区、HuggingFace下载模型，或通过阿里云百炼获取API服务，形成“模型-工具-应用”的完整闭环。

深度影响：Qwen 3.5对2026年算力产业链的重构与赋能

Qwen 3.5的发布，不仅是大模型技术本身的突破，更将通过“技术牵引-需求升级-生态协同”的路径，深刻影响2026年全球算力产业链的发展格局，推动算力产业向“高效化、多元化、国产化”转型。

1. 算力芯片：倒逼架构升级，国产化芯片迎来发展机遇

Qwen 3.5的混合架构，对算力芯片的适配性提出了全新要求，将倒逼芯片架构从“通用型”向“专用型”升级，同时为国产AI芯片带来重要发展契机。

一方面，传统通用GPU在稀疏计算场景下的效率瓶颈凸显。Qwen 3.5的稀疏激活模式，需要芯片具备高效的动态调度能力，能够快速切换“激活/休眠”状态，减少算力浪费。这将推动国际芯片厂商优化GPU架构，强化稀疏计算支持。

另一方面，阿里自身的全栈AI布局，将加速国产AI芯片的落地应用。平头哥推出的“真武810E”高端AI芯片，已适配Qwen 3.5的训练与推理需求，其定制化架构能够精准匹配稀疏MoE与线性注意力的计算特性，实现算力效率与成本的平衡。

2026年，随着Qwen 3.5系列模型的全面开源与普及，国内芯片厂商将加速适配该模型架构，推出针对性的专用AI芯片。同时，模型对FP8、FP32精度的精细化应用需求，将推动芯片厂商优化精度控制技术，进一步提升算力效率。

2. 云计算：催生新型算力服务，重构云厂商竞争格局

Qwen 3.5的高效推理特性与开源属性，将催生新型云计算服务模式，推动云厂商从“算力出租”向“模型+算力+工具”的一体化服务转型。

首先，Qwen 3.5的低显存占用与高推理吞吐量，让大模型推理能够适配中低端云服务器，降低了云厂商的算力部署成本。

其次，阿里云作为Qwen 3.5的训练与部署载体，已通过异构基础设施优化，实现了混合数据训练吞吐量接近纯文本模型。这一技术优势将转化为云服务竞争力——阿里云可基于Qwen 3.5，为开发者提供“模型微调+推理部署+工具集成”的一站式服务，大幅降低开发门槛。

对于行业而言，Qwen 3.5的开源将打破云厂商的“模型壁垒”：其他云厂商若想适配该模型，需优化自身云计算基础设施，提升稀疏计算与多模态数据处理能力，这将推动整个云计算行业向高效化、智能化升级。同时，AI购物Agent、视觉编程等场景的规模化落地，将带动云计算需求的爆发式增长，尤其是长上下文推理、视频处理等高频场景，将催生对高带宽、低延迟算力的需求，推动云厂商加大算力集群投入。

3. 边缘计算：推动大模型轻量化部署，激活端侧算力需求

Qwen 3.5“以小胜大”的效率优势，将加速大模型从云端向边缘端、终端渗透，激活边缘计算算力需求，推动边缘计算产业进入规模化发展阶段。

此前，大模型的高显存、高算力需求，限制了其在边缘端（如工业设备、智能终端、自动驾驶车辆）的部署。而Qwen 3.5的显存占用降低60%，且支持轻量化适配，使其能够部署在边缘服务器、高端智能手机等终端设备上。

例如，其视觉编程能力可直接部署在设计类终端，实现手绘草图实时转代码；Agent能力可部署在工业边缘设备，实现设备自主巡检、故障诊断等功能。

随着Qwen 3.5系列轻量化模型的开源，边缘计算厂商将加速推出适配该模型的边缘算力节点，优化边缘算力调度能力。同时，端侧大模型的部署将带动边缘AI芯片、边缘服务器的需求增长，推动边缘算力与场景深度融合，形成“云端训练-边缘推理-终端应用”的完整算力闭环。

4. 算力服务：推动行业标准化，催生细分服务赛道

Qwen 3.5的发布，将推动算力服务行业向标准化、精细化转型，同时催生模型微调、算力适配、运维优化等细分服务赛道，完善算力产业链生态。

一方面，Qwen 3.5的混合架构有望成为开源大模型的主流架构方向，推动行业形成统一的算力适配标准。开发者在部署该模型时，将需要标准化的算力评估、适配与优化服务，这将推动算力服务厂商推出针对性的解决方案。

另一方面，Qwen 3.5的多模态、Agent等特性，将催生差异化的算力服务需求：例如，视频理解场景需要高带宽算力服务，STEM推理场景需要高精度算力服务，Agent部署需要低延迟算力服务。这些需求将推动算力服务向精细化、场景化转型。

此外，Qwen 3.5的开源生态将带动算力服务的普惠化：大量中小开发者与中小企业将借助该模型进入AI领域，对低成本、轻量化的算力服务需求激增。这将推动算力服务厂商降低服务门槛，推出按需付费、弹性伸缩的轻量化算力服务，进一步激活算力市场的活力。

行业启示：中国AI的“全栈突围”与未来展望

Qwen 3.5的登顶，是阿里过去十年在AI领域持续投入的成果，也标志着中国AI产业已实现从“跟跑”向“领跑”的跨越。其“技术自主可控+生态协同发力”的全栈布局，为中国AI产业的高质量发展提供了重要借鉴。

从技术层面看，Qwen 3.5的架构创新打破了国际厂商的技术垄断，证明了“不依赖参数堆砌，通过架构优化实现性能突破”的可行性，为国内大模型研发提供了全新思路。未来，大模型的竞争将从“规模竞赛”转向“效率竞赛”，底层架构创新与工程化能力将成为核心竞争力。

从产业层面看，阿里“通云哥”黄金三角（模型+芯片+云）的全栈布局，构建了深厚的技术护城河。这种“垂直整合”模式与谷歌“Gemini+TPU+云平台”模式形成对标，证明了全栈布局是实现AI极致优化的关键。随着Qwen 3.5的普及，将带动国内算力产业链的协同发展，推动芯片、云计算、边缘计算等领域的技术升级，提升中国AI产业的全球竞争力。

展望未来，阿里已明确后续将开源不同尺寸、不同功能的Qwen 3.5系列模型，性能更强的旗舰模型Qwen 3.5-Max也将不久后发布。随着这些模型的落地，将进一步推动AI技术在消费级、企业级、工业级等场景的规模化应用，同时持续赋能算力产业链升级。

Qwen 3.5的登顶，不仅是千问模型的里程碑，更是中国AI产业的新起点。在全球AI竞赛进入白热化的阶段，以阿里为代表的中国企业，正凭借全栈技术积累与开源生态优势，引领全球AI技术的迭代与应用的普及，推动中国从“AI大国”向“AI强国”稳步迈进。

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