阿里巴巴发布了Qwen3.5小型模型系列（0.8B至9B），全部开源并支持视觉输入。这些模型采用全新架构，在大幅降低计算量的同时，性能却向更大尺寸的模型看齐，为边缘部署和轻量化应用带来了新的可能。
智能速览
Qwen3.5小型模型系列（0.8B/2B/4B/9B）全线开源，均支持原生多模态输入。
采用全新门控增量网络架构，显著降低推理时的内存与计算消耗。
9B模型在多项基准测试中性能超越80B参数级别的大模型。
系列模型支持201种语言，全球化部署潜力巨大。
精华内容
新架构的引入和惊人的性能数据，让这些小型模型不再是“大模型的阉割版”，而是具备了独立竞争力的解决方案。
架构革新
Qwen3.5小模型采用了与大模型一致的全新架构：Gated Delta Networks（门控增量网络）。以9B模型为例，其注意力层设计为每4层中有3层使用线性注意力（Gated DeltaNet），仅有1层使用传统的全注意力。
这种设计大幅降低了推理时的内存占用和计算量，使其在处理长上下文任务时更具优势，实现了更低的计算成本和更高的智能水平。
性能实测
官方基准测试数据显示，9B模型在多项评测中性能已经超越了80B参数级别的大模型，这一表现令人惊叹。
对于显存有限的用户，例如Mac用户或需要轻量化部署的场景，9B模型是27B模型之外的绝佳选择。它以更紧凑的体积，提供了足以应对复杂任务的强大性能，性价比极高。
多模态与多语言
该系列模型实现了原生多模态能力，并非在文本模型后简单挂接视觉编码器。它在预训练阶段就进行了图像与文本的早期融合，官方称其多模态训练效率接近纯文本训练的100%。
此外，模型对全球语言的支持扩展至201种，极大地提升了其在多语言环境和全球化应用场景中的实用价值。
场景定位
不同尺寸的模型各有明确的定位。0.8B和2B模型微型、快速，专为边缘设备和端侧部署设计。4B模型则是一个惊喜，其Agent和多模态能力远超同尺寸预期，是轻量级代理的优秀选择。
9B模型作为系列中的“旗舰”，以其紧凑的体积和强大的性能，成为缩小与更大模型差距的关键角色，适用场景最为广泛。
Qwen3.5小型模型的发布，标志着小模型时代的真正到来。它们在性能、效率和功能上取得了卓越平衡，为开发者和研究者提供了强大且灵活的工具。期待后续的量化版本，让本地大模型体验再上一个台阶。
