2月16日，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，记者了解到，千问3.5实现了底层模型架构的创新，此次发布的Qwen3.5-Plus版本总参数为3970亿，激活仅170亿，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，最大推理吞吐量可提升至19倍。Qwen3.5-Plus的API价格每百万Token低至0.8元。
据悉，千问APP、PC端已第一时间接入Qwen3.5-Plus模型。开发者可在魔搭社区和HuggingFace下载新模型，或通过阿里云百炼直接获取API服务。
千问APP体验👇
千问PC端体验（qianwen.com）👇
前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。
千问3预训练在纯文本Tokens上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。比如：
千问3.5在MMLU-Pro知识推理评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；
在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；
在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；
而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。
原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。
技术创新🌟
千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。
千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；
同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。
图注：千问3.5推理效率大幅提升
最大吞吐量提升至19倍
基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。
同时，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端可加速3到5倍，并将插件式智能体Agent支持扩展至百万级规模。
来源： 第一财经、千问
值班编辑：喻妍
校对：张竹影
值班主任：周艳华
值班编委：郭宁
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2月16日，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，记者了解到，千问3.5实现了底层模型架构的创新，此次发布的Qwen3.5-Plus版本总参数为3970亿，激活仅170亿，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，最大推理吞吐量可提升至19倍。Qwen3.5-Plus的API价格每百万Token低至0.8元。
据悉，千问APP、PC端已第一时间接入Qwen3.5-Plus模型。开发者可在魔搭社区和HuggingFace下载新模型，或通过阿里云百炼直接获取API服务。
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前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。
千问3预训练在纯文本Tokens上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。比如：
千问3.5在MMLU-Pro知识推理评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；
在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；
在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；
而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。
原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。
技术创新🌟
千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。
千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；
同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。
图注：千问3.5推理效率大幅提升
最大吞吐量提升至19倍
基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。
同时，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端可加速3到5倍，并将插件式智能体Agent支持扩展至百万级规模。
来源： 第一财经、千问
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