Alibaba Qwen 3.5 เปิดตัวแบบโอเพ่นซอร์สอย่างน่าตื่นเต้น: นวัตกรรมสถาปัตยกรรมครองตำแหน่งสูงสุดของโลก, ความสามารถหลายรูปแบบดั้งเดิมสร้างรูปแบบใหม่ให้กับภูมิทัศน์ AI

วันที่ 16 กุมภาพันธ์ 2026 ในช่วงเทศกาลตรุษจีน อัลibaba ได้เปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สขนาดใหญ่รุ่นใหม่ล่าสุด Qwen 3.5 อย่างเป็นทางการ เวอร์ชัน Plus ของโมเดลนี้ปรากฏตัวขึ้นพร้อมกับตำแหน่งโมเดลโอเพนซอร์สที่ทรงพลังที่สุดในโลก โดยมีประสิทธิภาพเทียบเคียงได้กับ Gemini 3 Pro ซึ่งอยู่ในกลุ่มชั้นนำของโมเดลปิด (closed-source) และยังสามารถแซงหน้าด้วยการทดสอบมาตรฐานอ้างอิงที่มีชื่อเสียงหลายรายการ

“การจู่โจมทางเทคโนโลยี” ในช่วงเทศกาลฤดูใบไม้ผลินี้ ไม่เพียงแต่เป็นสัญลักษณ์ว่าอัลibaba ได้ก้าวข้ามผ่านการพัฒนาจากโมเดลข้อความล้วนไปสู่โมเดลมัลติโมดัล (native multimodal) ในยุคใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นการปรับโครงสร้างการแข่งขันของโมเดลโอเพนซอร์สขนาดใหญ่ทั่วโลกด้วยประสิทธิภาพและความคุ้มค่าที่เหนือชั้น พร้อมทั้งขับเคลื่อนห่วงโซ่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ในปี 2026 ด้วยพลังอันแข็งแกร่ง

การวิเคราะห์แกนหลักทางเทคโนโลยี: สี่คุณสมบัติที่ก้าวล้ำของ Qwen 3.5

เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนๆ การปฏิวัติของ Qwen 3.5 ไม่ใช่การเพิ่มพูนพารามิเตอร์แบบง่ายๆ แต่เป็นการปรับโครงสร้างองค์ประกอบพื้นฐาน โหมดการฝึก ขอบเขตความสามารถ และประสิทธิภาพทางวิศวกรรมอย่างรอบด้าน สี่คุณลักษณะหลักทางเทคโนโลยีแสดงให้เห็นถึงรากฐานทางเทคโนโลยีที่ลึกซึ้งของอัลibaba

คุณลักษณะที่หนึ่ง: นวัตกรรมโครงสร้าง – ชนะใหญ่ด้วยขนาดเล็ก ทำลายข้อจำกัดของ Transformer ด้วยประสิทธิภาพขั้นสุด

Qwen 3.5 บรรลุถึงนวัตกรรมที่สำคัญต่อโครงสร้างคลาสสิกของ Transformer แกนหลักอยู่ที่การผสมผสานเทคโนโลยีการควบคุม (gating technology) ที่ทีม Qianwen พัฒนาขึ้นเอง กลไกความสนใจเชิงเส้น (linear attention mechanism) และโครงสร้างโมเดลผู้เชี่ยวชาญแบบผสมแบบเบาบาง (sparse Mixture of Experts – MoE) เพื่อสร้างระบบโครงสร้างแบบผสมที่มีประสิทธิภาพ

รุ่น Qwen 3.5-Plus ที่เปิดตัวในครั้งนี้มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 397 พันล้านพารามิเตอร์ แต่ในการส่งต่อ (forward propagation) แต่ละครั้งจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 17 พันล้านพารามิเตอร์เท่านั้น โดยใช้พารามิเตอร์น้อยกว่า 40% แต่สามารถทำได้เหนือกว่าโมเดล Qwen 3-Max ที่มีพารามิเตอร์ระดับล้านล้านพารามิเตอร์ได้อย่างแท้จริง “ชนะใหญ่ด้วยขนาดเล็ก”

การปรับโครงสร้างนี้นำมาซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัด: การใช้หน่วยความจำ (VRAM) ในการปรับใช้ลดลง 60% ประสิทธิภาพการอนุมาน (inference) ก้าวกระโดดเป็นทวีคูณ – ในสถานการณ์บริบท (context) 32K tokens อัตราการประมวลผล (throughput) การอนุมานเพิ่มขึ้น 8.6 เท่า; ในสถานการณ์บริบทยาวพิเศษ 256K tokens อัตราการประมวลผลการอนุมานสูงสุดเพิ่มขึ้นถึง 19 เท่า

ตรรกะหลักอยู่ที่ว่า โครงสร้าง MoE แบบเบาบางทำให้โมเดลเปิดใช้งานเฉพาะ “โมดูลผู้เชี่ยวชาญ” ที่เกี่ยวข้องกับงานปัจจุบันเท่านั้น หลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำซ้อนด้วยพารามิเตอร์ทั้งหมด และการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีการควบคุมและความสนใจเชิงเส้น ยังช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณของกลไกความสนใจ (attention mechanism) ลงอีก ทำลายความเชื่อเดิมที่ว่า “พารามิเตอร์ยิ่งมาก ประสิทธิภาพยิ่งสูง” และให้รูปแบบใหม่สำหรับการปรับใช้โมเดลขนาดใหญ่แบบเบาบาง

คุณลักษณะที่สอง: การก้าวข้ามโหมด – มัลติโมดัลแบบเนทีฟ บรรลุ “ภาพ+ภาษา+โค้ด” สามประสาน

การก้าวข้ามยุคที่สำคัญที่สุดของ Qwen 3.5 คือการเปลี่ยนผ่านจากโมเดลข้อความล้วนไปเป็นโมเดลมัลติโมดัลแบบเนทีฟ

ต่างจาก Qianwen รุ่นที่ 3 ที่ฝึกล่วงหน้า (pre-trained) เฉพาะบนโทเค็นข้อความล้วน Qwen 3.5 ฝึกล่วงหน้าบนพื้นฐานของโทเค็นผสมระหว่างภาพและข้อความ เพิ่มข้อมูลภาษาจีน อังกฤษ หลายภาษา STEM และประเภทการให้เหตุผลอย่างมาก ทำให้โมเดลขนาดใหญ่ “ลืมตาขึ้น” จริงๆ และเข้าใจความรู้โลกที่หนาแน่นขึ้นพร้อมกับตรรกะการให้เหตุผลที่ละเอียดขึ้น

การฝึกมัลติโมดัลแบบเนทีฟนี้ทำให้ความสามารถด้านภาพก้าวกระโดดอย่างครอบคลุม: ในการประเมินมาตรฐานที่มีชื่อเสียงหลายรายการ เช่น การให้เหตุผลมัลติโมดัล การตอบคำถามภาพทั่วไป การรู้จำข้อความและความเข้าใจไฟล์ ปัญญาด้านมิติพื้นที่ (spatial intelligence) ความเข้าใจวิดีโอ ฯลฯ Qwen 3.5 ได้รับคะแนนประสิทธิภาพที่ดีที่สุดทั้งสิ้น

จุดเด่นหลักอยู่ที่ “การผสานแบบเนทีฟ” ไม่ใช่ “การต่อเติมภายหลัง” – ไม่เพียงแต่รองรับการป้อนข้อมูลวิดีโอโดยตรงยาวสูงสุด 2 ชั่วโมง สามารถวิเคราะห์วิดีโอยาวและสร้างบทสรุปได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังบรรลุถึงการผสานลึกระหว่างความเข้าใจภาพและความสามารถด้านโค้ด: สเก็ตช์อินเทอร์เฟซที่วาดด้วยมือสามารถแปลงเป็นโค้ด front-end ที่ใช้งานได้โดยตรง ภาพหน้าจอ UI เพียงภาพเดียวก็สามารถระบุตำแหน่งและแก้ไขปัญหาได้ ทำให้การเขียนโปรแกรมด้วยภาพกลายเป็นเครื่องมือผลิตภาพที่ใช้งานได้จริง

คุณลักษณะที่สาม: ประสิทธิภาพเหนือชั้น – แซงหน้าด้วยการทดสอบมาตรฐานหลายรายการ ความสามารถ Agent บรรลุการนำไปใช้ในระดับกว้าง

ในการประเมินประสิทธิภาพหลัก Qwen 3.5 แสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบอย่างท่วมท้น คะแนนหลายรายการแซงหน้าโมเดลระดับแนวหน้าของโลก เช่น GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 Pro:

• ในการประเมินการให้เหตุผลความรู้ MMLU-Pro ได้คะแนน 87.8 คะแนน แซงหน้า GPT-5.2; ในการประเมินปัญหาในระดับปริญญาเอก GPQA ได้คะแนน 88.4 คะแนน สูงกว่า Claude 4.5;
• ในการประเมินการปฏิบัติตามคำสั่ง IFBench ได้คะแนน 76.5 คะแนน ทำลายสถิติของโมเดลทั้งหมด;
• ในการประเมิน Agent ทั่วไป BFCL-V4 การประเมิน Agent ค้นหา Browsecomp และเกณฑ์มาตรฐานอื่นๆ ล้วนแซงหน้า Gemini 3 Pro และ GPT-5.2

สิ่งที่ควรให้ความสนใจเป็นพิเศษคือความก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดดในความสามารถ Agent:

• Qwen 3.5 สามารถควบคุมโทรศัพท์มือถือและคอมพิวเตอร์ได้ด้วยตนเอง รองรับแอปพลิเคชันหลักเพิ่มเติมบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ บน PC สามารถดำเนินการจัดการข้อมูลข้ามแอปพลิเคชัน การดำเนินกระบวนการอัตโนมัติ และการดำเนินการที่ซับซ้อนอื่นๆ ได้;
• เฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมแรงแบบอะซิงโครนัสที่ขยายได้ (scalable asynchronous reinforcement learning framework) ที่ทีม Qianwen สร้างขึ้น ทำให้เกิดความเร่งแบบ end-to-end 3-5 เท่า รองรับ Agent แบบปลั๊กอินระดับล้านรายการ

ก่อนหน้านี้ แอป Qianwen ได้เปิดตัว AI Shopping Agent ระดับผู้บริโภครายแรกของโลกในเดือนมกราคม 2026 ในช่วงเทศกาลตรุษจีน 6 วัน ดำเนินการสั่งซื้อสำเร็จ 120 ล้านรายการ บรรลุการตรวจสอบความสามารถ Agent ในโลกจริงขนาดใหญ่ การเปิดตัว Qwen 3.5 จะขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้ Agent ในการทำงานและชีวิตประจำวันต่อไป

คุณลักษณะที่สี่: ความคุ้มค่าสูงสุด + ระบบนิเวศที่สมบูรณ์ – ลดอุปสรรค เร่งการแพร่หลายของ AI ในระดับกว้าง

การเปิดตัว Qwen 3.5 ทำลายความยากลำบากของโมเดลขนาดใหญ่ระดับสูง “ต้นทุนสูง กระจายตัวยาก” อย่างสิ้นเชิง เวอร์ชัน Plus มีราคา API ต่อล้านโทเค็นต่ำเพียง 0.8 หยวน ซึ่งเป็นเพียง 1/18 ของ Gemini 3 Pro ลดต้นทุนการใช้สำหรับผู้ใช้ระดับองค์กรและผู้บริโภคอย่างมาก

ในขณะเดียวกัน อัลibaba ยังคงปรับปรุงระบบนิเวศโอเพนซอร์สอย่างต่อเนื่อง: นับตั้งแต่เปิดตัวโอเพนซอร์สในปี 2023 ได้เปิดตัวโมเดล Qianwen มากกว่า 400 รุ่น ครอบคลุมทุกขนาดและทุกโหมด การดาวน์โหลดทั่วโลกทะลุ 1,000 ล้านครั้ง การดาวน์โหลดต่อเดือนเท่ากับผลรวมของอันดับ 2 ถึง 8 ในอุตสาหกรรม มีโมเดลที่นักพัฒนาสร้างขึ้นมากกว่า 200,000 รุ่น กลายเป็นโมเดลโอเพนซอร์สขนาดใหญ่ที่เป็นที่นิยมมากที่สุดในโลก

นอกจากนี้ ความเป็นสากลของ Qwen 3.5 ยังเพิ่มขึ้นอีก:

• รองรับ 201 ภาษา ขนาดคำศัพท์ (vocabulary) ขยายจาก 150,000 เป็น 250,000 สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเข้ารหัสภาษาย่อยได้สูงสุด 60%;
• แอป Qianwen และ PC ได้เชื่อมต่อกับ Qwen 3.5-Plus ทันที นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดโมเดลผ่านชุมชน ModelScope, HuggingFace หรือรับบริการ API ผ่าน Alibaba Cloud BaiLian สร้างวงจรสมบูรณ์ “โมเดล-เครื่องมือ-แอปพลิเคชัน”

ผลกระทบเชิงลึก: การปรับโครงสร้างและเสริมพลังของ Qwen 3.5 ต่อห่วงโซ่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ในปี 2026

การเปิดตัว Qwen 3.5 ไม่เพียงแต่เป็นการก้าวข้ามทางเทคโนโลยีของโมเดลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังจะส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อรูปแบบการพัฒนาห่วงโซ่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ทั่วโลกในปี 2026 ผ่านเส้นทาง “เทคโนโลยีนำ-ความต้องการอัพเกรด-ระบบนิเวศร่วมมือ” ผลักดันอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ให้เปลี่ยนเป็น “มีประสิทธิภาพ หลากหลาย และผลิตในประเทศ”

1. ชิปคอมพิวเตอร์: บีบให้อัพเกรดโครงสร้าง ชิปที่ผลิตในประเทศได้รับโอกาสพัฒนา

โครงสร้างแบบผสมของ Qwen 3.5 กำหนดข้อกำหนดใหม่สำหรับความเข้ากันได้ของชิปคอมพิวเตอร์ จะบีบให้โครงสร้างชิปอัพเกรดจาก “แบบทั่วไป” เป็น “แบบเฉพาะทาง” ในขณะเดียวกันก็นำโอกาสพัฒนาที่สำคัญมาสู่ชิป AI ที่ผลิตในประเทศ

ด้านหนึ่ง ข้อจำกัดประสิทธิภาพของ GPU ทั่วไปแบบดั้งเดิมในสถานการณ์การคำนวณแบบเบาบางเด่นชัด โหมดการเปิดใช้งานแบบเบาบางของ Qwen 3.5 ต้องการให้ชิปมีความสามารถในการจัดตารางแบบไดนามิกที่มีประสิทธิภาพ สามารถสลับสถานะ “เปิดใช้งาน/พัก” ได้อย่างรวดเร็ว ลดการสูญเสียพลังการคำนวณ สิ่งนี้จะผลักดันให้ผู้ผลิตชิประหว่างประเทศปรับโครงสร้าง GPU ให้เหมาะสม เสริมการสนับสนุนการคำนวณแบบเบาบาง

อีกด้านหนึ่ง การวางแผนเต็มสแต็ก AI ของอัลibaba เอง จะเร่งการนำชิป AI ที่ผลิตในประเทศไปใช้จริง ชิป AI ระดับสูง “Zhenwu 810E” ที่ Pingtouge เปิดตัว ได้ปรับให้เข้ากับความต้องการการฝึกและการอนุมานของ Qwen 3.5 แล้ว โครงสร้างที่ปรับแต่งเองสามารถจับคู่ลักษณะการคำนวณของ MoE แบบเบาบางและความสนใจเชิงเส้นได้อย่างแม่นยำ บรรลุความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนของพลังการคำนวณ

ในปี 2026 เมื่อชุดโมเดล Qwen 3.5 เปิดตัวโอเพนซอร์สและแพร่หลายอย่างเต็มที่ ผู้ผลิตชิปในประเทศจะเร่งปรับให้เข้ากับโครงสร้างโมเดลนี้ เปิดตัวชิป AI เฉพาะทางที่ตรงเป้าหมาย ในขณะเดียวกัน ความต้องการประยุกต์ใช้ความแม่นยำ FP8, FP32 อย่างละเอียดของโมเดล จะผลักดันให้ผู้ผลิตชิปปรับปรุงเทคโนโลยีควบคุมความแม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพพลังการคำนวณต่อไป

2. คลาวด์คอมพิวติ้ง: กระตุ้นบริการคอมพิวเตอร์รูปแบบใหม่ ปรับโครงสร้างรูปแบบการแข่งขันของผู้ให้บริการคลาวด์

คุณลักษณะการอนุมานที่มีประสิทธิภาพและคุณสมบัติโอเพนซอร์สของ Qwen 3.5 จะกระตุ้นรูปแบบบริการคลาวด์คอมพิวติ้งรูปแบบใหม่ ผลักดันให้ผู้ให้บริการคลาวด์เปลี่ยนจาก “ให้เช่าพลังการคำนวณ” เป็นบริการแบบบูรณาการ “โมเดล+พลังการคำนวณ+เครื่องมือ”

ประการแรก การใช้หน่วยความจำต่ำและอัตราการประมวลผลการอนุมานสูงของ Qwen 3.5 ทำให้การอนุมานโมเดลขนาดใหญ่สามารถปรับให้เข้ากับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ระดับกลางถึงต่ำ ลดต้นทุนการปรับใช้พลังการคำนวณของผู้ให้บริการคลาวด์

ประการที่สอง Alibaba Cloud ในฐานะตัวกลางการฝึกและการปรับใช้ Qwen 3.5 ได้ผ่านการปรับโครงสร้างพื้นฐานแบบเฮเทอโรจีนีส (heterogeneous infrastructure) ทำให้อัตราการประมวลผลการฝึกข้อมูลแบบผสมใกล้เคียงกับโมเดลข้อความล้วน ข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนเป็นความสามารถในการแข่งขันของบริการคลาวด์ – Alibaba Cloud สามารถให้บริการแบบครบวงจร “การปรับโมเดล (fine-tuning)+การปรับใช้การอนุมาน+การรวมเครื่องมือ” แก่นักพัฒนาบนพื้นฐานของ Qwen 3.5 ลดอุปสรรคการพัฒนาอย่างมาก

สำหรับอุตสาหกรรม การเปิดตัวโอเพนซอร์สของ Qwen 3.5 จะทำลาย “กำแพงโมเดล” ของผู้ให้บริการคลาวด์: หากผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นต้องการปรับโมเดลนี้ จำเป็นต้องปรับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์คอมพิวติ้งของตนเองให้เหมาะสม เพิ่มความสามารถในการประมวลผลแบบเบาบางและการประมวลข้อมูลมัลติโมดัล สิ่งนี้จะผลักดันให้อุตสาหกรรมคลาวด์คอมพิวติ้งทั้งหมดอัพเกรดสู่ประสิทธิภาพและความชาญฉลาด ในขณะเดียวกัน การนำ AI Shopping Agent การเขียนโปรแกรมด้วยภาพ และสถานการณ์อื่นๆ ไปใช้ในระดับกว้าง จะกระตุ้นความต้องการคลาวด์คอมพิวติ้งที่เติบโตอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะสถานการณ์ที่ใช้บ่อย เช่น การให้เหตุผลบริบทยาว การประมวลผลวิดีโอ จะกระตุ้นความต้องการพลังการคำนวณแบนด์วิดท์สูงและความหน่วงต่ำ ผลักดันให้ผู้ให้บริการคลาวด์เพิ่มการลงทุนในคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์

3. เอจคอมพิวติ้ง: ผลักดันการปรับใช้โมเดลขนาดใหญ่แบบเบาบาง กระตุ้นความต้องการพลังการคำนวณด้านปลายทาง

ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ “ชนะใหญ่ด้วยขนาดเล็ก” ของ Qwen 3.5 จะเร่งการแทรกซึมของโมเดลขนาดใหญ่จากคลาวด์ไปยังเอจและปลายทาง กระตุ้นความต้องการพลังการคำนวณเอจคอมพิวติ้ง ผลักดันให้อุตสาหกรรมเอจคอมพิวติ้งเข้าสู่ขั้นตอนการพัฒนาระดับกว้าง

ก่อนหน้านี้ ความต้องการหน่วยความจำและพลังการคำนวณสูงของโมเดลขนาดใหญ่ จำกัดการปรับใช้ในด้านเอจ (เช่น อุปกรณ์อุตสาหกรรม อุปกรณ์อัจฉริยะ ยานยนต์ขับขี่อัตโนมัติ) แต่การใช้หน่วยความจำของ Qwen 3.5 ลดลง

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK