千问Qwen3.5 Plus重磅发布：号称0.8元/百万Token，比Qwen3-plus贵了三倍多，性能登顶开源模型之巅

近日，阿里巴巴开源了全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，标志着其在人工智能领域取得了又一重大突破。这款新模型以其高效的性能和极具竞争力的价格，迅速成为全球最受关注的开源模型之一。

Qwen3.5性能跃升：参数量虽小，能力超群

Qwen3.5-Plus在设计上展现了“以小胜大”的理念。它拥有3970亿的总参数量，但激活参数仅为170亿。通过创新架构，该模型在性能上成功超越了拥有万亿参数的Qwen3-Max基座模型。这一突破不仅体现在性能上，更显著提升了部署效率，显存占用降低了60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可达19倍。

目前，Qwen3.5-Plus已在千问APP和PC端接入，开发者可以在魔搭社区、HuggingFace下载模型，并通过阿里云百炼获取API服务。尤其引人注目的是，其API定价极具吸引力，每百万Token仅需0.8元。

备注：特地去官网看了下，其实是输入Token0.8元百万Tokens，输出是离谱的4.8元百万Tokens，比Qwen3-plus贵了三倍多。

原生多模态：实现代际飞跃

与前几代主要基于纯文本预训练的模型不同，Qwen3.5实现了从纯文本到原生多模态的代际跃迁。它基于视觉和文本混合Token进行预训练，并增加了大量中英文、多语言、STEM和推理数据。这使得模型具备了更密集的世界知识和更强的逻辑推理能力。

• 认知能力：在MMLU-Pro认知能力评测中得分87.8分，超越GPT-5.2。
• 博士级难题：在GPQA测评中获得88.4分，高于Claude 4.5。
• 指令遵循：在IFBench评测中以76.5分刷新纪录。
• Agent能力：在BFCL-V4和Browsecomp等通用与搜索Agent评测中表现超越Gemini 3 Pro。

原生多模态训练也带来了视觉能力的飞跃。Qwen3.5在MathVison（多模态推理）、RealWorldQA（通用视觉问答）、CC_OCR（文本识别）、RefCOCO-avg（空间智能）和MLVU（视频理解）等权威评测中均取得最佳性能。

该模型在处理学科解题、任务规划和物理空间推理方面，相比专业模型Qwen3-VL表现更佳。特别是其支持长达2小时（约1M token上下文）的视频输入，能进行长视频内容分析与摘要生成。此外，Qwen3.5实现了视觉理解与代码能力的融合，能将手绘界面草图直接转换为前端代码，极大提升了视觉编程的生产力。

创新门控技术：极致效率的背后

Qwen3.5性能提升的核心在于对经典Transformer架构的重大创新。该模型融入了团队自研的门控技术，该技术曾获得全球AI顶会NeurIPS最佳论文奖项。结合线性注意力机制与稀疏混合专家（MoE）架构，实现了397B总参数仅激活17B的极致模型效率。

通过训练稳定优化和多Token预测等技术，Qwen3.5在保持与Qwen3-Max持平性能的同时，显著提升了推理效率：

• 在32K上下文场景中，推理吞吐量提升8.6倍。
• 在256K超长上下文情况下，推理吞吐量最大提升19倍。

这些效率的提升，得益于在阿里云AI基础设施上的高效训练。通过精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿Token时，激活内存减少约50%，训练速度提升10%，有效降低了训练成本。

Agent应用突破：支持扩展至百万级

基于强大的视觉能力，Qwen3.5在Agent应用方面也取得了新突破。该模型可以自主操作手机和电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流应用，在PC端可处理更复杂的跨应用多步骤操作。该团队构建的Agent异步强化学习框架，将端到端加速提升3到5倍，Agent支持规模扩展至百万级。

例如，千问AI购物Agent已实现大规模真实世界任务执行和商业化验证。Qwen3.5的增强能力将进一步拓展其在工作和生活中的应用潜力。

开源生态与未来展望

自2023年开源以来，阿里巴巴已发布超过400个千问模型，覆盖全尺寸和全模态。千问全球下载量已突破10亿次，是开发者最友好的开源大模型之一。Qwen3.5系列模型扩展支持201种语言，词表大小从150K扩展到250K，显著提升了小语种的编码效率。

面向未来，Qwen3.5系列不同尺寸和功能的模型将陆续开源，性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max也即将发布。该模型展现了中国AI技术在开源生态中的领先地位和创新能力。