阿里巴巴刚刚发布了其最新一代大语言模型——Qwen3.5。 这款模型的推出正是为了应对GPT-5.3 Codex、Claude Opus 4.6等近期表现亮眼的新品。阿里巴巴表示Qwen3.5是为智能体AI时代Agentic AI Era量身打造的模型。这款多模态视觉语言模型相比前代成本更低、效率更高在多项基准测试中交出了顶尖水准的成绩。与此同时阿里巴巴还推出了Qwen3.5-Plus作为该模型的高阶版本上下文窗口达到100万token直接对标Gemini 3。本文将带你详细了解Qwen3.5与Qwen3.5-Plus的核心新特性对比它们与竞品的差距展示最新的测试数据并说明如何使用这些新模型。什么是Qwen3.5Qwen3.5是阿里巴巴Qwen大模型系列的最新一代产品型号为Qwen3.5-397B-A17B。 与上一代Qwen3系列不同Qwen3.5将多个专用模型整合为单一原生视觉语言模型。和此前的Qwen模型一样它采用Apache 2.0开源协议。该模型定位为面向消费端与企业级场景的通用基座模型专为原生多模态与智能体工作流设计。 Qwen3.5-397B-A17B提供两种运行模式•Thinking思考模式适用于需要深度推理的任务•Fast快速模式适用于常规任务的快速推理Qwen3.5 与 Qwen3.5-Plus 对比Qwen3.5-Plus是基于Qwen3.5-397B-A17B的云端托管服务仅提供API调用本身并非开源权重模型。 官方发布说明在这一点上容易让人混淆文中提到的Qwen3.5-Plus看似是独立模型实际上是阿里巴巴基于同款基座打造的专属服务。尽管Qwen3.5-Plus基于Qwen3.5-397B-A17B但两者存在明显区别• Qwen3.5-Plus仅可通过阿里云Model Studio调用按token计费同时也可通过Qwen Chat界面有限度使用• 标准版Qwen3.5上下文窗口为256K token而Qwen3.5-Plus扩展至100万token• 除Thinking与Fast模式外Qwen3.5-Plus额外提供Auto自动模式支持自适应思考并可调用搜索、代码解释器等工具Qwen3.5 核心特性下面我们来看Qwen3.5带来的几项关键新特性原生多模态能力与OpenAI在最新GPT-5.3 Codex中将标准模型与Codex模型合并类似阿里巴巴将文本、视觉、UI交互能力整合进单一模型。Qwen3.5在文本、图像、UI截图与结构化内容上进行联合训练支持• 视觉问答• 文档理解• 图表/表格解析• 像素级定位识别并交互屏幕元素视觉智能体能力这是Qwen3.5的另一大核心亮点。 得益于在大量UI截图上的训练模型能够识别并操作移动端与桌面端界面可执行多步骤自动化工作流例如• 填写表单• 操作应用• 修改系统设置• 整理文件这让Qwen3.5非常适合生产力自动化场景。 你只需通过自然语言指令就能让Qwen视觉智能体跨多个应用完成复杂流程甚至能在长交互序列中保持状态实现稳定的工具与应用调度。性能与效率大幅提升Qwen3.5是一个参数量庞大的模型总参数3970亿但得益于混合专家架构MoE每个token仅激活170亿参数。 简单来说它拥有超大模型的智能水平却只有小模型的速度与成本效率。实际表现上• 相比Qwen3-MaxQwen3.5 397B-A17B在长上下文任务256k token解码速度提升19倍• 标准工作流速度提升8.6倍更重要的是速度提升没有牺牲智能水平 它的推理与代码能力与Qwen3-Max持平同时因文本与视觉早期融合效果优于Qwen3-VL。成本效率优化伴随性能提升模型的使用成本也进一步下降。Qwen3.5采用原生FP8精度计算替代标准的16位运行所需内存直接减少50%计算速度更快在万亿token规模下速度提升超10%。同时模型拥有25万词表能用更少token表达复杂概念配合多token预测能力可一步“预判”多个后续词汇在201种语言中降低10%–60%的token成本。Qwen3.5 是如何研发的Qwen3.5的研发采用了定制化基础设施让多模态与智能体模型的训练速度、成本几乎接近纯文本模型。 其训练方案的核心在于三大关键点数据质量异构基础设施异步强化学习RL数据质量阿里巴巴团队收集的图文数据远超Qwen3系列并进行了严格筛选保证输入质量。 最终的高质量数据集让3970亿参数的模型能够对标万亿参数模型如Qwen3-Max的智能水平。异构基础设施视觉模块与语言模块分开训练、同步进行双方无需等待彼此计算训练效率几乎达到纯文本模型的100%。异步强化学习结合FP8压缩与推测解码Speculative Decoding智能体可同时执行数千项任务训练在后台异步完成无需等待。 这让训练速度大幅提升且质量损失极小Qwen3.5学习UI点击、多步骤任务等Agent Skills的速度提升3–5倍。下图为Qwen3.5训练基础设施架构。Qwen3.5 基准测试阿里巴巴这款新模型的性能已在多项任务中得到验证。 我们重点关注智能体工作流、多模态能力、通用推理三大方向的结果并与Qwen3-Max-Thinking、Qwen3-VL-235B-A22B、GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro进行对比。智能体工作流相比Qwen3系列Qwen3.5提升最明显的就是智能体工作流能力。•智能体终端代码在Terminal-Bench 2.0中Qwen3.5得分52.5远高于Qwen3-Max-Thinking的22.5与Gemini 3 Pro54.2接近但仍落后于当前领先的GPT-5.3 Codex77.3•智能体搜索这是Qwen3.5的最大优势在BrowseComp中得分78.6大幅超越Gemini 3 Pro59.2仅次于Claude Opus 4.684.0位列第二多模态能力多模态能力相比前代同样有显著提升尤其在具身推理与文档识别上•具身推理ERQA得分67.5远高于Qwen3-VL52.5几乎追平Gemini 3 Pro70.5•文档识别在OmniDocBench v1.5中突破90%大关达到90.8超过GPT-5.285.7、Claude Opus 4.587.7、Gemini 3 Pro88.5•视觉推理MMMU-Pro得分79.0Video-MME得分87.5仅略低于Gemini 3 Pro的81.0与88.4推理、知识与可靠性推理与知识并非本次升级的核心重点但仍有小幅提升尤其在可靠性方面•指令遵循IFBench得分76.5可靠性表现优秀当前领先者为AWS Nova 2.0 Pro79.0•研究生级别推理GPQA Diamond得分88.4相比Qwen3-Max-Thinking87.4小幅提升•多语言知识MMMLU得分88.5低于Gemini 3 Pro90.6但相比前代84.4提升明显如何使用Qwen3.5与前代模型一致Qwen3.5系列支持多种使用方式聊天界面直接使用、API调用、本地部署下载、集成到自定义系统中。聊天界面你可以直接访问chat.qwen.ai使用Qwen3.5。 模型选择下拉菜单中提供Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-Plus以及Qwen3系列、Qwen2.5-Max等历史版本。API调用Qwen3.5的API调用方式与Qwen3基本一致 通过ModelScope免费额度每日限额或DashScope/Model Studio付费包含Qwen3.5-Plus提供兼容OpenAI的接口。 只需将模型ID更新为•qwen3.5-397b-a17b•qwen3.5-plus即可正常调用。开源权重与本地部署如前所述Qwen3.5-397B-A17B模型权重已开源采用Apache 2.0协议。 你可以通过Ollama、LM Studio、vLLM等工具本地运行。权重下载渠道• Hugging Face• GitHub• ModelScope写在最后凭借全新的视觉智能体、更强的性能与成本优化Qwen3.5的发布堪称亮眼不仅对国内其他模型形成压力也直接挑战OpenAI、Anthropic等海外产品。与今年其他新品如GPT-5.3-Codex、Claude Opus 4.6一样行业重心正在明显向智能体AI转移。OpenClaw的快速走红证明用户对AI的实用化落地需求强烈。 而Qwen3.5、Seedance 2.0以及传闻中即将发布的DeepSeek等模型也显示出中国正在快速成为AI模型领域的领跑者。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
同是顶尖LLM，Qwen3.5凭什么比GPT-5.3快19倍、成本省一半？
发布时间：2026/7/7 7:50:45
阿里巴巴刚刚发布了其最新一代大语言模型——Qwen3.5。 这款模型的推出正是为了应对GPT-5.3 Codex、Claude Opus 4.6等近期表现亮眼的新品。阿里巴巴表示Qwen3.5是为智能体AI时代Agentic AI Era量身打造的模型。这款多模态视觉语言模型相比前代成本更低、效率更高在多项基准测试中交出了顶尖水准的成绩。与此同时阿里巴巴还推出了Qwen3.5-Plus作为该模型的高阶版本上下文窗口达到100万token直接对标Gemini 3。本文将带你详细了解Qwen3.5与Qwen3.5-Plus的核心新特性对比它们与竞品的差距展示最新的测试数据并说明如何使用这些新模型。什么是Qwen3.5Qwen3.5是阿里巴巴Qwen大模型系列的最新一代产品型号为Qwen3.5-397B-A17B。 与上一代Qwen3系列不同Qwen3.5将多个专用模型整合为单一原生视觉语言模型。和此前的Qwen模型一样它采用Apache 2.0开源协议。该模型定位为面向消费端与企业级场景的通用基座模型专为原生多模态与智能体工作流设计。 Qwen3.5-397B-A17B提供两种运行模式•Thinking思考模式适用于需要深度推理的任务•Fast快速模式适用于常规任务的快速推理Qwen3.5 与 Qwen3.5-Plus 对比Qwen3.5-Plus是基于Qwen3.5-397B-A17B的云端托管服务仅提供API调用本身并非开源权重模型。 官方发布说明在这一点上容易让人混淆文中提到的Qwen3.5-Plus看似是独立模型实际上是阿里巴巴基于同款基座打造的专属服务。尽管Qwen3.5-Plus基于Qwen3.5-397B-A17B但两者存在明显区别• Qwen3.5-Plus仅可通过阿里云Model Studio调用按token计费同时也可通过Qwen Chat界面有限度使用• 标准版Qwen3.5上下文窗口为256K token而Qwen3.5-Plus扩展至100万token• 除Thinking与Fast模式外Qwen3.5-Plus额外提供Auto自动模式支持自适应思考并可调用搜索、代码解释器等工具Qwen3.5 核心特性下面我们来看Qwen3.5带来的几项关键新特性原生多模态能力与OpenAI在最新GPT-5.3 Codex中将标准模型与Codex模型合并类似阿里巴巴将文本、视觉、UI交互能力整合进单一模型。Qwen3.5在文本、图像、UI截图与结构化内容上进行联合训练支持• 视觉问答• 文档理解• 图表/表格解析• 像素级定位识别并交互屏幕元素视觉智能体能力这是Qwen3.5的另一大核心亮点。 得益于在大量UI截图上的训练模型能够识别并操作移动端与桌面端界面可执行多步骤自动化工作流例如• 填写表单• 操作应用• 修改系统设置• 整理文件这让Qwen3.5非常适合生产力自动化场景。 你只需通过自然语言指令就能让Qwen视觉智能体跨多个应用完成复杂流程甚至能在长交互序列中保持状态实现稳定的工具与应用调度。性能与效率大幅提升Qwen3.5是一个参数量庞大的模型总参数3970亿但得益于混合专家架构MoE每个token仅激活170亿参数。 简单来说它拥有超大模型的智能水平却只有小模型的速度与成本效率。实际表现上• 相比Qwen3-MaxQwen3.5 397B-A17B在长上下文任务256k token解码速度提升19倍• 标准工作流速度提升8.6倍更重要的是速度提升没有牺牲智能水平 它的推理与代码能力与Qwen3-Max持平同时因文本与视觉早期融合效果优于Qwen3-VL。成本效率优化伴随性能提升模型的使用成本也进一步下降。Qwen3.5采用原生FP8精度计算替代标准的16位运行所需内存直接减少50%计算速度更快在万亿token规模下速度提升超10%。同时模型拥有25万词表能用更少token表达复杂概念配合多token预测能力可一步“预判”多个后续词汇在201种语言中降低10%–60%的token成本。Qwen3.5 是如何研发的Qwen3.5的研发采用了定制化基础设施让多模态与智能体模型的训练速度、成本几乎接近纯文本模型。 其训练方案的核心在于三大关键点数据质量异构基础设施异步强化学习RL数据质量阿里巴巴团队收集的图文数据远超Qwen3系列并进行了严格筛选保证输入质量。 最终的高质量数据集让3970亿参数的模型能够对标万亿参数模型如Qwen3-Max的智能水平。异构基础设施视觉模块与语言模块分开训练、同步进行双方无需等待彼此计算训练效率几乎达到纯文本模型的100%。异步强化学习结合FP8压缩与推测解码Speculative Decoding智能体可同时执行数千项任务训练在后台异步完成无需等待。 这让训练速度大幅提升且质量损失极小Qwen3.5学习UI点击、多步骤任务等Agent Skills的速度提升3–5倍。下图为Qwen3.5训练基础设施架构。Qwen3.5 基准测试阿里巴巴这款新模型的性能已在多项任务中得到验证。 我们重点关注智能体工作流、多模态能力、通用推理三大方向的结果并与Qwen3-Max-Thinking、Qwen3-VL-235B-A22B、GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro进行对比。智能体工作流相比Qwen3系列Qwen3.5提升最明显的就是智能体工作流能力。•智能体终端代码在Terminal-Bench 2.0中Qwen3.5得分52.5远高于Qwen3-Max-Thinking的22.5与Gemini 3 Pro54.2接近但仍落后于当前领先的GPT-5.3 Codex77.3•智能体搜索这是Qwen3.5的最大优势在BrowseComp中得分78.6大幅超越Gemini 3 Pro59.2仅次于Claude Opus 4.684.0位列第二多模态能力多模态能力相比前代同样有显著提升尤其在具身推理与文档识别上•具身推理ERQA得分67.5远高于Qwen3-VL52.5几乎追平Gemini 3 Pro70.5•文档识别在OmniDocBench v1.5中突破90%大关达到90.8超过GPT-5.285.7、Claude Opus 4.587.7、Gemini 3 Pro88.5•视觉推理MMMU-Pro得分79.0Video-MME得分87.5仅略低于Gemini 3 Pro的81.0与88.4推理、知识与可靠性推理与知识并非本次升级的核心重点但仍有小幅提升尤其在可靠性方面•指令遵循IFBench得分76.5可靠性表现优秀当前领先者为AWS Nova 2.0 Pro79.0•研究生级别推理GPQA Diamond得分88.4相比Qwen3-Max-Thinking87.4小幅提升•多语言知识MMMLU得分88.5低于Gemini 3 Pro90.6但相比前代84.4提升明显如何使用Qwen3.5与前代模型一致Qwen3.5系列支持多种使用方式聊天界面直接使用、API调用、本地部署下载、集成到自定义系统中。聊天界面你可以直接访问chat.qwen.ai使用Qwen3.5。 模型选择下拉菜单中提供Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-Plus以及Qwen3系列、Qwen2.5-Max等历史版本。API调用Qwen3.5的API调用方式与Qwen3基本一致 通过ModelScope免费额度每日限额或DashScope/Model Studio付费包含Qwen3.5-Plus提供兼容OpenAI的接口。 只需将模型ID更新为•qwen3.5-397b-a17b•qwen3.5-plus即可正常调用。开源权重与本地部署如前所述Qwen3.5-397B-A17B模型权重已开源采用Apache 2.0协议。 你可以通过Ollama、LM Studio、vLLM等工具本地运行。权重下载渠道• Hugging Face• GitHub• ModelScope写在最后凭借全新的视觉智能体、更强的性能与成本优化Qwen3.5的发布堪称亮眼不仅对国内其他模型形成压力也直接挑战OpenAI、Anthropic等海外产品。与今年其他新品如GPT-5.3-Codex、Claude Opus 4.6一样行业重心正在明显向智能体AI转移。OpenClaw的快速走红证明用户对AI的实用化落地需求强烈。 而Qwen3.5、Seedance 2.0以及传闻中即将发布的DeepSeek等模型也显示出中国正在快速成为AI模型领域的领跑者。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
