Qwen3.5作为新一代原生视觉-语言模型，通过创新的混合架构设计，在保持强大能力的同时显著提升了推理效率。该模型不仅扩展了多语言支持至201种，更在智能体能力、编程辅助和视觉理解等领域展现出令人瞩目的表现，为开发者与企业提供了更强大的生产力工具。
智能速览
采用线性注意力与稀疏MoE混合架构，3970亿参数仅激活170亿
语言支持从119种扩展至201种，覆盖更广泛用户群体
在推理、编程、智能体能力等基准评估中表现优异
支持自动、思考、快速三种交互模式满足不同需求
具备代码智能体和视觉智能体双重能力
可直接处理长达2小时的视频内容，上下文窗口扩展至1M tokens
精华内容
Qwen3.5通过系统性的架构创新与训练优化，实现了能力、效率与通用性的全面提升，为构建下一代智能体系统奠定了坚实基础。
混合架构创新
Qwen3.5采用创新的混合架构，将线性注意力机制与稀疏混合专家相结合。这种设计使得总参数量达到3970亿的情况下，每次前向传播仅需激活170亿参数，在保持模型能力的同时显著优化了推理速度与成本。通过异构基础设施实现的原生多模态训练，相比纯文本基线达到了近100%的训练吞吐量提升。
原生FP8流水线技术的应用，使得激活显存降低约50%，性能提升超过10%，并能够稳定扩展至数万亿token的训练规模。这些技术创新共同确保了模型在复杂任务中的高效表现。
智能体能力升级
通过构建可扩展的异步强化学习框架，Qwen3.5在智能体能力上实现显著提升。该框架支持全尺寸模型训练，全面覆盖文本、多模态及多轮交互场景。训推分离的解耦设计不仅提升了硬件利用率，还实现了动态负载均衡和细粒度的故障恢复。
框架面向原生智能体工作流设计，能够实现稳定、无缝的多轮环境交互，消除了框架层的调度中断。系统与算法的协同设计最终取得了3×–5倍的端到端加速，在严格控制样本陈旧性的基础上有效缓解了数据长尾问题。
多模态应用实践
Qwen3.5在代码智能体方面表现出色，可协助网页开发、与OpenClaw集成驱动编程任务，并通过Qwen Code实现流畅的vibe coding体验。在视觉智能体领域，模型能够自主操作手机与电脑完成日常任务，支持跨应用的数据整理和多步骤流程自动化。
视觉编程能力让模型可直接处理长达2小时的视频内容，将手绘界面草图转化为前端代码，对游戏视频进行逻辑还原。空间智能方面，通过像素级位置信息建模，在物体计数、相对位置判断等任务中表现更准确。
交互体验优化
Qwen3.5提供自动、思考、快速三种交互模式。自动模式下可使用自适应思考并调用搜索、代码解释器等工具；思考模式下模型会对难题进行深度思考；快速模式下则直接回答问题，不消耗思考token。这种分层设计满足了不同场景下的使用需求。
阿里云百炼平台提供了Qwen3.5-Plus旗舰模型的API接口，用户可以轻松开启推理、联网搜索与Code Interpreter等高级能力。模型还可与Qwen Code、Claude Code、Cline等第三方编程工具无缝集成，为开发者提供灵活的使用方式。
Qwen3.5的技术创新为通用数字智能体的发展铺平了道路。下一阶段的重点将从模型规模转向系统整合，构建具备跨会话持久记忆的智能体、面向真实世界交互的具身接口，以及自我改进机制。未来的目标是打造能够长期自主运行、逻辑一致的系统，将当前的助手升级为可持续、可信任的伙伴。
