Qwen3.5作为一款新发布的多模态大模型，其实力究竟如何？通过一系列包含后端编程、前端渲染、Agent能力的深度实测，揭示了其在性能优化上的惊人潜力与尚存的短板。
智能速览
Qwen3.5在向量数据库编程测试中QPS高达1405，远超竞品。
其性能优势源于自主探索出的最优聚类参数，堪称神之一手。
新增多模态功能，支持对网站录屏直接进行克隆。
Agent能力测试得分668.43，综合表现仅次于GLM-5。
长文本召回测试因设计缺陷，结果不具备参考价值。
输出偶有不稳定，存在漏写markdown语法等问题。
精华内容
Qwen3.5作为多模态新模型，其真正的实力体现在哪里？一项后端编程测试揭示了惊人的性能，通过精细的参数调优，它实现了对竞品的超越。
后端编程
在全新的后端编程测试Vector DB Bench中，Qwen3.5展现了压倒性优势。该测试要求模型从零实现一个高性能向量数据库。最终，Qwen3.5取得了1405的QPS成绩，是Kimi-K2.5的4.8倍，GLM-5的25倍。
其关键不仅在于采用了IVF倒排索引与AVX512F指令集，更在于模型在有限轮次内自主探索出了最优的聚类参数组合（K=2048, nprobe=30）。这一配置使每次查询仅需扫描约15000条数据，而Kimi-K2.5则需扫描75000条，数据量相差5倍，完美解释了性能差距来源。
前端与多模态
前端能力方面，Qwen3.5取得了显著进步。在“大象牙膏”测试中，模型能够正确建模三角烧瓶；在“鞭炮连锁爆炸”测试中，粒子与光影效果也表现不俗。
新增的多模态输入能力带来了新玩法，甚至可以对网站进行录屏，然后让模型直接克隆。不过，模型的空间理解能力仍是短板，在“陀飞轮机芯”测试中，其齿轮设计暴露了与专业水平的差距。
综合能力评估
在指令遵循能力的“洛希极限”测试中，Qwen3.5得分85.9%，略低于Gemini-3.0-Pro的90.6%，主要失分点在于未遵循给定的加速曲线公式。
Agent能力方面，“硅基骑手”测试得分为668.43，在所有模型中排名第二，仅次于GLM-5，这也侧面印证了其强大的后端编程能力。然而，长文本召回测试出现了意外，尽管256K上下文召回率达99.1%，但在不给原文时四选一的蒙对率高达75.6%，导致该测试结果完全不可信。
总而言之，Qwen3.5最亮眼的是其后端编程与Agent能力，通过极致的参数优化，展现了惊人的性能潜力。虽然在前端空间理解和输出稳定性上仍有提升空间，但其综合实力已使其成为贺岁档极具竞争力的模型。
