Qwen3.5小模型系列发布
阿里巴巴Qwen团队推出Qwen3.5小模型系列，包含Qwen3.5-0.8B、Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B和Qwen3.5-9B。其中，Qwen3.5-0.8B与Qwen3.5-0.2B针对小型化与快速性能优化，适用于原型开发及对电池寿命要求极高的设备部署。
核心规格与多模态能力
作为轻量级代理的多模态基础，Qwen3.5-4B原生支持262,144 token上下文窗口。Qwen3.5-9B作为紧凑推理模型，在多语言知识及研究生级别推理等第三方基准测试中，超越了规模大13.5倍的OpenAI开源模型gpt-oss-120B。
技术架构创新
该系列采用高效混合架构，将门控Delta网络（线性注意力机制）与稀疏混合专家（MoE）相结合，有效解决了限制小型模型的“内存墙”问题，显著提升效率并降低延迟。此外，通过早期融合训练，4B和9B模型展现出以往十倍规模模型才具备的视觉理解水平，可轻松完成界面元素读取、视频物体计数等任务。
基准测试表现
- MMMU-Pro视觉推理：Qwen3.5-9B得分70.1，超越Gemini 2.5 Flash-Lite（59.7分）及Qwen3-VL-30B-A3B（63.0分）。
- GPQA Diamond：9B模型以81.7分击败参数量超其十倍的gpt-oss-120b（80.1分）。
- Video-MME（带字幕）：9B版本得分为84.5，4B版本为83.5，显著优于Gemini 2.5 Flash-Lite（74.6分）。
- HMMT 2025年2月数学竞赛：9B模型得分83.2，4B变体得分74.0。
- OmniDocBench v1.5：9B变体以87.7分位居文档识别领域首位。
- MMMLU多语言能力：9B模型以81.2分保持最高水平，超越gpt-oss-120b（78.2分）。
开源许可与应用
目前，所有模型权重已在Apache 2.0许可下于Hugging Face和ModelScope全球开放，支持企业级商业用途及定制化需求。