阿里除夕發布千問3.5，性能媲美Gemini 3，價更低

阿里千問模型加入AI大模型“春節檔”。2月16日除夕當天，阿里巴巴開源全新一代大模型千問Qwen3.5-Plus，性能媲美Gemini 3 Pro，登頂全球最強開源模型。千問3.5實現了底層模型架構的全面革新，Qwen3.5-Plus版本總參數為3970億，激活僅170億，以小勝大，性能超過萬億參數的Qwen3-Max模型，部署顯存占用降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。Qwen3.5-Plus的API價格每百萬token低至0.8元，僅為Gemini 3 Pro的1/18。另外，千問性能更強的旗艦模型Qwen3.5-Max不久也將發布。

與前幾代的千問大語言模型不同，千問3.5實現了從純文本模型到原生多模態模型的代際躍遷。千問3預訓練在純文本Tokens上進行，而千問3.5則基于視覺和文本混合token上預訓練，并大幅新增中英文、多語言、STEM和推理等數據，讓張開“眼睛”的大模型學會了更密集的世界知識和推理邏輯，以不到40%的參數量獲得超萬億的Qwen3-Max基座模型的頂尖性能，在推理、編程、Agent智能體等全方位基準評估中均表現優異。

阿里開源千問Qwen3.5-Plus，性能媲美Gemini 3 Pro

原生多模態訓練也讓千問3.5的視覺能力飛躍：在多模態推理（MathVison）、通用視覺問答VQA（RealWorldQA）、文本識別和文件理解（CC_OCR）、空間智能（RefCOCO-avg）、視頻理解（MLVU）等眾多權威評測中，千問3.5均斬獲最佳性能。

據了解，千問3.5性能躍升的背后，是對Transformer經典架構的重大創新突破。千問團隊自研的門控技術成果，曾斬獲全球AI頂會2025 NeurIPS最佳論文，該前沿技術已融入千問3.5創新的混合架構中，團隊結合線性注意力機制與稀疏混合專家MoE模型架構，實現了397B總參數激活僅17B的極致模型效率；同時，千問3.5通過訓練穩定優化以及多 token 預測等系列技術，Qwen3.5性能與Qwen3-Max模型持平，并進一步提升了推理效率：在常用的32K上下文場景中，千問3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超長上下文情況下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。

千問3.5推理效率大幅提升，最大吞吐量提升至19倍。

千問3.5的原生多模態訓練，是在阿里云AI基礎設施上高效完成的。通過系列基礎技術創新，千問3.5在文本、圖像、視頻等混合數據訓練吞吐量，幾近100%持平純文本基座模型訓練，大舉降低了原生多模態訓練的難度門檻；同時，通過設計精巧的FP8、FP32精度應用策略，在訓練穩定擴展到數十萬億個token時，激活內存減少約50% ，訓練還能提速10% ，進一步節約了模型訓練成本、提升了訓練效率。

基于頂級視覺能力，千問3.5也實現了從Agent框架到Agent應用的新突破。千問3.5可自主操作手機與電腦，高效完成日常任務，在移動端支持更多主流APP與指令，在PC端可處理更復雜的多步驟操作，如跨應用數據整理、自動化流程執行等，顯著提升操作效率。同時，千問團隊構建了一個可擴展的Agent異步強化學習框架，端到端可加速3到5倍，并將插件式智能體Agent支持擴展至百萬級規模。

連日來，國產大模型集體上新搶占“AI春節檔”。2月14日，字節跳動宣布推出豆包大模型2.0系列。豆包2.0針對大規模生產環境的使用需求進行系統性優化，旨在更好地完成真實世界的復雜任務。2月13日，MiniMax上線新一代文本模型MiniMax M2.5后，官宣該模型全球開源支持本地化部署。

更早前，字節跳動發布Seedance2.0，因為其逼真畫面、電影級運鏡在近日引發熱議。阿里也正式發布新一代圖像生成及編輯模型Qwen-Image-2.0。DeepSeek App更新新版本至1.7.4版本，網頁端也同步進行了更新。面壁智能發布并開源了新一代全模態旗艦模型 MiniCPM-o 4.5。

采寫：南都N視頻記者 林文琪