近期因Qwen App新增代理能力而备受关注的阿里巴巴集团，正式推出全新AI模型系列Qwen3.5。该系列包含开源权重版本Qwen3.5-397B-A17B，支持用户在自有基础设施上运行、微调及部署；同时提供托管版Qwen-3.5-Plus（基于阿里服务器运行），用户亦可通过Poe平台访问。
据官方介绍，Qwen3.5在性能与成本方面均有优化，并增强了本地多模态能力，可在单一系统内同步理解文本、图像和视频。此外，模型还支持新的编码和代理能力，并与OpenClaw等热门开源AI代理兼容。
超长上下文与多语言支持
Qwen3.5默认支持长达262,144个token的上下文，开发者还可通过自定义应用将其扩展约四倍。输入内容不仅涵盖210多种语言和方言编写的文本，还包括数据可视化等图像信息。
MoE架构提升硬件效率
Qwen3.5采用专家混合（MoE）架构，由多个针对特定任务优化的神经网络组成。处理指令时，模型仅激活10个神经网络中的相关组件生成回答，而非调用全部人工神经元，从而实现更高效的硬件利用。尽管模型总参数量达3970亿，但每个指令实际仅需调用170亿个参数。
线性注意力头降低内存需求
Qwen3.5将标准的二次注意力头与内存需求大幅降低的线性注意力头相结合。传统注意力机制通常呈二次方扩展，即数据量翻倍时RAM消耗增加四倍；Qwen3.5通过这一改进提供了更高效的解决方案。
门控Delta网络优化训练
模型引入了门控Delta网络技术，融合了“门控”与“Delta规则”两种深度学习机制。其中，门控机制可帮助模型移除特定任务无关的记忆数据；Delta规则则作为反向传播算法的变体，辅助模型在训练期间高效学习新任务。
基准测试表现优异
据报道，Qwen3.5在部分任务中表现优于GPT-5.2和Claude 4.5 Opus。在衡量指令遵循能力的IFBench基准测试中，Qwen3.5超越了上述两款模型；在HMMT推理能力对比中，其得分超过Claude 4.5 Opus，但仍略逊于GPT-5.2。目前，用户可通过Hugging Face在开源许可证下获取Qwen3.5。