廣東
馬斯克又雙叒叕下場點贊中國 AI 了。
昨天深夜，阿里通義千問團隊在 X 平臺正式發布了 Qwen3.5 小模型系列，覆蓋 0.8B、2B、4B 和 9B 四個參數規格。甫一發布，便在海外科技圈引發強烈反響。
馬斯克也在該推文下評論稱：「Impressive intelligence density」（令人印象深刻的智能密度）。這股熱度的背后，APPSO 也好奇，為什么這幾款小模型能夠激起如此大的波瀾？
又小又猛，憑什么
Qwen 官方在 X 平臺發帖宣布這批模型上線，言簡意賅地將其定位為「更強的智能，更少的算力」。
官方強調，四款小模型共享同一套 Qwen3.5 基礎架構，原生支持多模態，并經過架構層面的專項改良與大規模強化學習訓練。
Qwen 團隊表示，希望這批模型能更好地支撐學術研究、實驗探索與真實工業場景的創新落地，同時也宣布同步發布對應的 Base 基礎模型。
Qwen3.5 系列模型核心采用「門控增量網絡與稀疏混合專家」相結合的混合注意力架構，注意力層以 3:1 的比例排列，即 3 個 Gated DeltaNet 層搭配 1 個 Gated Attention 層。
這一設計的關鍵在于，模型在前向傳播時只激活對當前任務必要的網絡部分，而非全量計算，從而在極低延遲與算力開銷下實現高吞吐推理。
附上 HuggingFace 地址： https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-2B
多模態這塊也有講究。Qwen3.5 采用「早期融合」訓練機制，文本、圖像、視頻在底層就一起處理，不是在文本模型上事后掛個視覺編碼器。
這個差異直接決定了小參數模型在視覺問答、OCR 文檔理解等任務上，能打出遠超同量級傳統輕量多模態模型的表現。
全系列同時支持長達 26 萬 Token 的上下文窗口，并引入「思考」與「非思考」雙模式，可在深度邏輯推理與快速響應之間靈活切換。
0.8B 與 2B 模型均為 24 層結構，隱藏維度分別為 1024 和 2048，專為物聯網設備等極端邊緣場景設計，也可直接在主流手機上原生運行。
盡管 0.8B 在語言基準 MMLU-Pro 上得分 29.7，表現平平，但受益于早期融合架構，其在視覺任務 MathVista 上達到 62.2，OCRBench 達到 74.5，展現出與參數量不相稱的視覺理解能力。2B 模型的 OCRBench 進一步提升至 84.5，表現亮眼。
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4B 模型為 32 層結構，隱藏維度 2560，能夠流暢運行于消費級移動硬件。官方將其定性為「出乎意料強大的多模態輕量智能體底座」。
9B 則再進一步，同為 32 層結構，但隱藏維度提升至 4096，FFN 維度擴展至 12288，可以在 Mac 上流暢運行。
其 MMLU-Pro 得分達到 82.5，不僅超越了參數量為其三倍的上一代 Qwen3-30B，在視覺任務上更以兩位數優勢超過 GPT-5-Nano 與 Gemini 2.5 Flash Lite。
MMMU-Pro 得分高達 70.1，MathVision 達到 78.9，證明了其在復雜物理和數學圖像解析上的實力。官方將 9B 的目標明確為「縮小與前沿大模型的能力差距」，從基準數據來看，這一目標已初步實現。
海外開發者對這批模型的實際表現給出了高度正面的評價。
有開發者直言，稱其為「小模型」不過是低估了它，就好比把颶風叫做微風。
另有觀點認為，真正值得關注的指標是每十億參數所能釋放的智能密度。如今只需 3 萬美元的硬件，就能跑出一年前需要 20 萬美元 GPU 配置才有的推理能力。
已有開發者演示了在 iPhone 17 Pro 上通過針對 Apple Silicon 優化的 MLX 框架本地運行 Qwen3.5-2B 6-bit 版本，模型可實時完成視覺理解與問答任務。
網友在本地 Vision Agents 應用中實時識別手寫內容并即時回答問題，并感嘆這在幾個月前根本無法實現。
還有用戶這樣總結道，9B 模型性能與規模達 120B 的 ChatGPT 開源模型相當，體積卻只有其十三分之一，且完全免費，可在任何筆記本電腦乃至手機上運行。
知名開源推理工具 Ollama 也迅速跟進，官宣支持 Qwen3.5 全系四個尺寸，并配套提供原生工具調用、思維鏈推理與多模態功能，只需一行命令即可拉取運行。
附上地址：https://ollama.com/library/qwen3.5
跑分是起點，AI+硬件才是終局
在談及阿里為何堅持追求開源與發布全尺寸模型時，千問技術負責人林俊旸曾在清華 AGI-Next 峰會上轉述其師弟的觀點，給出了一個樸素的答案。
他表示，小模型起源于內部實驗需求，是為了讓資源有限的學生也能參與研究。他回憶道，7B 規模的模型已讓很多碩士博士生無力承擔實驗成本，若將 1.8B 的模型開源出去，很多同學就有機會順利畢業，「這是很好的初心」。
平心而論，Qwen 系列一路開源走下來，客觀上確實讓很多人用上了本來用不起的 AI 模型。而對于普通用戶而言，想親身體驗這批最新的小模型其實也不復雜。
目前，你可以通過 PocketPal AI 這款手機應用，直接下載并在本地運行 Qwen3.5 系列模型，無需任何 API，模型推理全程在設備端完成。 如果不習慣英文界面，可以在設置 (Setting) 里找到語言 (Language) 選項，切換成中文。
（具體教程可參考 APPSO 此前的文章：。
不過有一個細節，比選哪個模型更重要：選對量化版本。
BF16 是接近原始精度的半精度權重，回答穩定性最好，推理細節與對齊效果最接近原版，但 2B 的 BF16 權重文件就要 4.45GB，運行時還需額外占用內存用于 KV cache 和運行緩沖區，極易觸發系統殺后臺或直接加載失敗。
因此手機端的選擇邏輯應該是：可用內存長期能剩 6GB 以上，優先選 IQ4_NL；可用內存常在 3GB 至 5GB 之間，優先選 Q3_K_M；可用內存更低，才考慮 Q3_K_S 等等。
說到底，一個無法獨立運行的模型，不過是一堆權重文件。真正有價值的，是與正確硬件深度綁定、以正確量化格式部署的小模型，那才能成為真正的產品。
智能手機時代本質上是「單向輸入」的范式，而即將到來的 AI 硬件浪潮，是要以更碎片化、更有粘性的方式接管人類的記憶與生活。小模型，正是給這些硬件注入靈魂的關鍵。
阿里已將 Qwen 小模型嵌入 AI 眼鏡等可穿戴硬件，實現毫秒級端側視覺解析。在真實物理場景中，向眼鏡詢問前方障礙物時哪怕延遲三秒也會失去全部意義，而這恰恰是云端大模型無法克服的物理瓶頸。
你向眼鏡詢問前方障礙物的時候，哪怕延遲三秒也會失去全部意義，遇到需要深度推理的復雜問題，再作為路由器把請求交給云端的大模型處理。是的，端云協同架構，才是接下來幾年計算平臺的基本形態。
包括在 iPhone 的「視覺智能」中，當用戶把攝像頭對準餐廳或商品，端側實時完成場景解析、文本提取，甚至直接喚起購買流程，全程在設備上完成。
此外有媒體報道稱，蘋果下一步還在開發帶攝像頭的 AirPods 和智能眼鏡，這些設備會變成用戶的「第二雙眼睛和耳朵」。
工業方面，IoT 設備、工廠傳感器、醫療監測終端，這些場景里數據隱私更敏感，本地推理同樣是硬需求。而端側小模型實時處理第一視角多模態數據，則是繞不過去的基礎設施。
就像今天沒有人會專門寫一篇文章夸手機能打電話一樣。AI 眼鏡、AI 手表、AI 耳機等可穿戴設備，現在聽起來還有點新鮮，但在未來，它們也會變得稀松平常。
而讓這件事成為可能的，恰恰是一批又一批看似沒什么存在感的小模型。它們很小，但如無意外，它們將無處不在。
附上 HuggingFace 地址：
https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen35
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