Qwen3.5 系列新开源的四款小尺寸模型，通过在极致轻量、Agent 基座和越级性能上的精准定位，为从端侧到服务器的多样化场景提供了高效的解决方案，用更少算力实现了更强智能，展现了开源社区在推动AI普惠化上的重要进展。
智能速览
Qwen3.5 开源四款小模型：0.8B、2B、4B 和 9B。
0.8B 与 2B 模型为移动和 IoT 设备量身定制，实现极速推理。
4B 模型定位为轻量级智能体的多模态核心基座。
9B 模型以紧凑尺寸实现媲美大型模型的性能，性价比极高。
整个 Qwen3.5 系列已全面开源，包揽 HuggingFace 开源榜前四。
精华内容
这几款模型并非简单的参数缩减，而是在不同应用场景下对性能与资源消耗的深度优化，其背后是架构创新与训练策略的成果，为开发者提供了精准选择的可能。
端侧部署首选
Qwen3.5-0.8B 与 2B 模型的设计核心是“极致轻量”。它们的参数体积极小，确保了在资源高度受限的环境中也能实现极快的推理速度。
这使得它们成为移动设备、IoT 边缘设备部署的理想选择，尤其适用于需要低延迟实时交互的应用场景，如智能助手、即时翻译等，让 AI 能力真正走向边缘。
轻量级 Agent 基座
Qwen3.5-4B 模型在性能与资源消耗之间找到了绝佳的平衡点。作为一款多模态基座模型，它为轻量级智能体（Agent）提供了强劲的动力核心。
开发者可以基于此模型构建能够理解图文信息、执行复杂任务的智能体应用，而无需承担过高的算力成本，是推动 Agent 技术普及的关键一环。
紧凑尺寸越级性能
Qwen3.5-9B 是该系列的性能担当，其最引人注目的特点是实现了“越级”表现。在多个权威评测基准上，它的得分已超过部分参数量达 120B 的模型。
例如，在 GPQA Diamond 基准测试中，其得分超越 GPT-4o-mini 和 GPT-3.5-Turbo；在 MMLU 和 MMMU-Pro 等评测中也展现出强大实力，成为受限显存服务器端部署的性价比之王。
Qwen3.5 小模型系列的发布，标志着高效、高性价比的 AI 能力正加速普及。它为开发者在资源受限的环境下实现复杂功能提供了强大工具，也为原生多模态智能体的未来发展铺平了道路。这些小模型将激发怎样的创新应用？
