Qwen3.5在除夕夜正式开源，作为通义系列首款原生多模态旗舰模型，它以Apache 2.0协议免费商用，兼顾397B参数规模与仅17B激活量的高效混合架构，在OCR、代码生成、长上下文及智能体任务中实测表现超越多个国际竞品，为企业级部署提供新基准。
智能速览
采用Gated Delta Networks + 稀疏MoE混合架构，总参3970亿，单次前向仅激活170亿参数
多模态能力突出，OCR专项评测达79分，接近Gemini-3 Pro水平
TerminalBench2终端命令准确率从22.5%跃升至52.5%，智能体编程能力显著增强
支持256K原生上下文，可扩展至1M token，BFCL-V4长文本理解评测领先多数竞品
语言覆盖扩展至201种语言及方言，全球本地化支持能力大幅提升
在MMLU-Redux、C-Eval、IFEval等权威榜单中多项指标超越Qwen3-Max-Thinking和Claude 4.5 Opus
精华内容
当大模型竞争从‘堆参数’转向‘提效率’，Qwen3.5以开源旗舰姿态给出系统性解法：不是更大，而是更聪明——用混合架构压缩计算开销，用多模态原生设计强化场景落地，用1M token上下文支撑真实业务流。
架构革新
Qwen3.5-397B-A17B采用创新混合架构：线性注意力机制（Gated Delta Networks）与稀疏Mixture-of-Experts（MoE）协同工作。总参数量3970亿，但每次前向传播仅激活170亿参数，推理吞吐提升42%，延迟降低31%。对比同能力级别的Kimi K2.5-1T-A32B（32B激活），其算力成本下降约37%，更适合企业私有化部署。
多模态实战
在OCR强相关任务中，Qwen3.5在官方多模态评测集上取得79.0分，高于Qwen3-VL-2.5（74.2分）、接近Gemini-3 Pro（79.4分），显著优于Claude 4.5 Opus（70.7分）。该能力已集成至Qwen Chat API，支持PDF表格识别、手写体提取与跨语言文档结构化解析，实测对模糊扫描件的字段召回率达86.3%，较前代提升11.5个百分点。
智能体进化
TerminalBench2评测显示，Qwen3.5在终端命令生成准确率上达52.5%，较Qwen3.0的22.5%提升133%。在Search Agent任务中，其工具调用成功率87.1%，高于Claude 4.5 Opus（83.3%）和GPT-5.2（84.0%）。BFCL-V4长上下文智能体评测得分72.9，为当前开源模型最高分，验证其在复杂任务链中的稳定性。
语言广度
语言支持从119种扩展至201种，新增覆盖斯瓦希里语、孟加拉语方言、菲律宾他加禄语变体等18种低资源语言。在PIQA多语言常识推理测试中，Qwen3.5在非洲语言子集准确率达79.7%，比Qwen3提升9.2个百分点；在中文C-Eval测试中达94.0分，超越Qwen3-Max-Thinking（93.7分）与Gemini-3 Pro（93.5分）。
长文理解
原生支持256K上下文，通过动态窗口扩展技术可处理1M token输入。LongBench v2评测中，Qwen3.5在长文档摘要任务得分70.7，领先GPT-5.2（68.7分）与Claude 4.5 Opus（64.4分）；在AA-LCR（长上下文指令遵循）任务中达72.4分，是目前唯一在该指标超70分的开源模型。实测处理120页PDF合同全文时，关键条款提取完整率达93.6%。
Qwen3.5标志着开源大模型进入‘高效能旗舰’新阶段：它不靠参数堆砌取胜，而以架构创新平衡性能与成本，以多模态原生设计打通图文代码边界，以百万级上下文支撑真实业务流。当更多企业开始评估AI基建ROI，这类兼具能力、效率与合规性的开源模型，或许正成为下一代智能体底座的关键选项。未来模型能否在垂直领域实现同等突破？
