阿里 Qwen 3.5 震撼发布：春节“硬菜”背后的技术革新与实测 | AI 资讯

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架构革新：极致稀疏 MoE 带来的性能飞跃

Qwen 3.5 系列最引人注目的莫过于其卓越的架构设计。本次发布的 Qwen3.5-Plus 虽然拥有 4000 亿的总参数量，但在实际运行中，其性能表现竟然超越了万亿参数规模的上一代模型。这种“小马拉大车”且跑得更快的奇迹，主要归功于以下几项核心技术：

极致稀疏 MoE 架构：在 397B 的总参数中，实际激活的参数仅为 17B。这意味着模型在推理时仅需调用不到 5% 的资源，就能实现全量知识的精准调用，极大地降低了计算成本。

混合注意力机制：实现了算力的动态分配。模型能够根据文本的重要性“有详有略”地处理信息，显著提升了处理长文本时的效率与准确度。

原生多 Token 预测：将传统的逐字生成模式改为多步联合预测，直接让推理速度实现了翻倍增长。

多模态进化：从理解图片到掌控长视频

在多模态理解领域，Qwen 3.5 展现出了媲美顶级闭源模型的实力。与传统的插件式多模态不同，Qwen 3.5 采用了原生多模态设计，在训练初期就实现了文本与视觉数据的深度融合。

目前，Qwen 3.5 的上下文窗口已扩展至 1M tokens。这意味着它不仅能瞬间处理海量文档，还能直接“读懂”长达 2 小时的视频内容。在实际测试中，无论是提取复杂发票中的关键信息，还是在两张相似图片中寻找细微差异，Qwen 3.5 都能游刃有余。更令人惊喜的是，它已经具备了初步的 Agent 智能体能力，能够像人类一样跨应用操作手机和电脑，完成复杂的自动化任务。

编程与推理：开源界的新标杆

编程能力一直是衡量大模型“智商”的硬指标。Qwen 3.5 在这一维度的表现堪称惊艳。在实测中，开发者尝试让其编写一个“春节烟花模拟器”，Qwen 3.5 给出的代码不仅一次性跑通，还自带音效与视觉特效。

无论是复杂的“年兽闯关”塔防游戏，还是结构精美的拜年网页，Qwen 3.5 展现出的代码审美、逻辑完成度以及自我修复能力，都稳居当前开源模型的第一梯队。这种强大的逻辑推理能力，使得它在处理数学难题、复杂逻辑分析等任务时，同样具备了与 Gemini-3-Pro 等国际顶尖模型一较高下的底气。

价格战升级：重塑 API 市场格局

除了硬核的技术指标，阿里再次祭出了“价格杀手锏”。Qwen3.5-Plus 的 API 价格每百万 Token 仅需 0.8 元。横向对比来看，在同等性能表现下，这一价格仅为国外竞品 Gemini-3-Pro 的 1/18。

这种极致的性价比，对于开发者和企业级用户来说具有极大的吸引力。阿里正在用一种“技术创新 + 规模效应”的方式，试图通过降低门槛来加速大模型在各行各业的落地应用。

总结：AI 竞争进入技术深水区

从 DeepSeek 的“以小博大”到 Qwen 3.5 的“性能跨越”，中国 AI 力量正在用技术创新重塑全球 AI 叙事。春节的补贴热潮终会散去，但 Qwen 3.5 所代表的硬核模型能力，才是留住用户、构建生态的真正护城河。

2026 年的 AI 竞争格局已初现端倪：不再仅仅是参数量的堆砌，而是效率、多模态深度融合以及应用场景的全面比拼。

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