阿里开源三款千问3.5新模型，凭借架构创新在多项榜单上超越GPT-5 mini及上代旗舰。新模型不仅性能强劲，更支持消费级显卡部署，极大降低了AI应用的开发与使用门槛。
智能速览
阿里开源Qwen3.5-35B-A3B、122B-A10B及27B三款新模型
新模型性能超越Qwen3-235B-A22B及GPT-5 mini
采用混合注意力机制与高稀疏MoE架构提升能效
Qwen3.5-27B支持消费级显卡运行，适合本地部署
阿里云上线Qwen3.5-Flash，输入成本降至0.2元
精华内容
阿里此次开源的千问3.5系列，通过架构创新实现了性能与部署成本的完美平衡。
性能全面跃升
新模型采用了混合注意力机制和高稀疏MoE架构，在总参数量较小的情况下实现了性能飞跃。在指令遵循、博士级别推理、数学推理及多语言知识等权威评测中，Qwen3.5-35B-A3B与122B-A10B均超越了更大规模的Qwen3-235B-A22B模型，同时也明显优于GPT-5 mini。
多模态与Agent
作为家族首个密集模型，Qwen3.5-27B展现出强大的原生多模态能力和Agent潜力。该模型在工具调用、编程等Agent评测中击败了GPT-5 mini，并在视觉推理、文本识别等榜单上超越了Qwen3-VL旗舰与Claude Sonnet 4.5，单GPU即可运行的特性使其成为本地部署的优选。
低成本易部署
新模型对硬件要求极低，可直接部署于消费级显卡，对个人开发者极为友好。在云端服务方面，阿里云百炼上线了基于Qwen3.5-35B-A3B的Qwen3.5-Flash模型，支持百万级上下文长度，输入成本降至每百万Token仅0.2元，大幅降低了日常AI任务的处理成本。
开源生态爆发
千问系列的开源行动已在全球AI社区引发强烈反响。除夕开源的Qwen3.5-397B-A17B登顶Hugging Face全球榜首，截至目前阿里累计开源超400个模型，全球下载量突破10亿次。开发者普遍认为，此举将加速机器人产业VLA模型发展，催生更多基于Qwen3.5的多模态应用。
千问3.5的再次开源，不仅为开发者提供了更高性价比的工具，也进一步推动了开源大模型的技术边界。未来会有哪些创新应用诞生？值得期待。
