2026 年 2 月 16 日，千问系列迎来重磅更新 ——Qwen3.5 正式发布并全面开源，凭借原生多模态架构、极致的算力效率和领先的全场景能力，成为开源大模型新标杆。该模型在多模态理解、复杂推理、编程、Agent 智能体等核心赛道全面领先同级开源模型，多项基准测试媲美甚至超越 GPT-5.2、Gemini 3 Pro 等闭源第一梯队，更以3970 亿总参数 + 170 亿激活参数的设计实现 “以小胜大”，性能超上一代万亿参数的 Qwen3-Max，部署显存占用降低 60%，最大推理吞吐量提升 19 倍，API 价格更是低至行业同级的 1/18，真正做到好用、实用、用得起。
实测封神！轻松破解行业 “脑筋急转弯”，多模态能力拉满
Qwen3.5 的实力不仅体现在榜单数据，更在真实场景的实测中展现出超强的逻辑推理和多模态理解能力，轻松碾压一众国内外大模型。
精准识破逻辑陷阱，幽默解答行业经典题
面对大模型经典 “脑筋急转弯”——“洗车店离家仅 100 米，开车去还是走着去？”，多数模型陷入误区，而 Qwen3.5 不仅瞬间识别核心逻辑陷阱，还以幽默友好的语气给出答案，并附上温馨提示，其思考过程完整复刻人类思维，从需求分析、陷阱识别到答案打磨、自我校验，步骤清晰甚至会 “自我鼓励” 坚定判断，展现出超强的常识理解和逻辑推理能力。
答案：当然是开车去啦！因为您的目的是洗车，如果走着去，车还停在家里，就没法洗了～不过 100 米确实很近，开车时注意慢行，确保安全哦！
多模态全场景通吃，从手绘草图到艺术鉴赏样样精通
Qwen3.5 完成了从 “语言模型” 到原生多模态大模型的进化，视觉、文本、视频的理解与生成能力实现全方位突破，实测场景表现惊艳：
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草图一键生成可运行网页：上传礼品购买 App 手绘草图，要求生成红白配色简约风前端页面，Qwen3.5 瞬间识别草图框架，自主适配低饱和度红色，生成的 HTML 代码可直接运行，还能根据上下文判断用户为中文用户，自动将草图中的英文转为中文；
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模糊图像精准识别 + 场景解读：对背光、文字模糊的实景照片，能准确提取布洛芬颗粒、科颜氏高保湿面霜、认养一头牛酸奶等物品信息及产品功效，还能通过窗外画面判断天气，并结合物品组合解读出 “居家养生” 的场景，给出暖心祝福；
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艺术作品深度解析：面对达利《记忆的永恒》，精准识别 “融化的时钟” 标志性元素，完整输出作者生平、作品创作时间、尺寸、收藏地等档案信息，还能深度解读画面元素的象征意义、艺术地位和创作背景，对超现实主义艺术的理解堪比专业从业者。
Agent 智能体能力升级，无缝集成 OpenClaw，自主操作设备
Qwen3.5 的 Agent 能力实现跨越式提升，成为能落地、能实操的智能体底座：
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可与 OpenClaw 无缝集成，借助其接口实现网页搜索、信息收集、结构化报告生成，结合自身推理与工具调用能力，带来流畅的编码和研究体验；
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作为视觉智能体，能自主操作手机、电脑完成日常任务，移动端适配主流应用，支持自然语言指令驱动操作；PC 端可处理跨应用数据整理、多步骤流程自动化，大幅减少重复性人工操作；
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基于 Qwen3.5 的 Qwen Code 支持 “vibe coding”，可将自然语言指令直接转化为代码，实现项目实时迭代，还能完成生成视频等创意性任务。
核心突破：原生多模态架构，告别 “拼装式” 融合
业界普遍认为统一多模态是通用人工智能的必经之路，但多数多模态模型仍停留在 “拼装式” 阶段 —— 先训语言模型，再外挂视觉模块，靠适配层勉强对齐，甚至出现 “视觉能力提升，语言能力降智” 的问题。Qwen3.5 从底层重构架构，走出了原生多模态融合的全新路径，真正让模型像人类一样感知世界。
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混合数据联合预训练：从预训练第一天起，就在海量文本 + 视觉混合数据上联合学习，让视觉与语言在统一参数空间内深度融合，看到图像能自然理解语义，读到文字能构建对应画面，无信息折损、无适配层损耗，实现跨模态的直觉理解力；
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分轨最优路径 + 关键节点融合：摒弃视觉与语言的统一并行训练策略，让二者各走最优训练路径，仅在关键节点高效汇合，即使同时喂入文本、图像、视频数据，训练速度也与纯文本训练相当，效率拉满；
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定制化精度策略：采用 FP8/FP32 定制化精度策略，激活内存占用降低约 50%，训练速度提升 10%，并在强化学习训推全流程统一应用，降低规模化部署的成本与复杂度；
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专属强化学习框架：搭建大规模强化学习框架，支持文本、多模态、多轮对话等全场景，训练效率提升 3-5 倍，为 Agent 智能体能力打下坚实基础。
原生多模态融合让 Qwen3.5 具备了像素级图像空间定位、代码级精细处理能力，能理解 2 小时长视频的时序与逻辑，更能实现手绘草图转代码、跨设备自主操作等落地能力，真正打破了单模态的能力边界。
四大技术黑科技，实现 “以小胜大” 的效率革命
当行业还在扎堆 “堆参数、拼算力”，让大模型走向 “重成本、难部署” 的误区时，Qwen3.5 另辟蹊径，通过四大核心技术突破，实现了 **“小参数干翻大模型”** 的效率革命，在总参数不足 400B 的情况下，性能超越上一代万亿参数模型，同时大幅降低部署和使用成本。
黑科技 1：混合注意力机制，解决长文本效率瓶颈
传统大模型处理长文本时，需对每个 token 与全部上下文做全量注意力计算，文本越长算力开销越高。Qwen3.5 的混合注意力机制可依据信息重要性动态分配注意力资源，主次分明，在保证推理精度的同时，大幅提升长文本处理效率，突破长上下文能力瓶颈。
黑科技 2：极致稀疏 MoE 架构，5% 算力调动全部知识
Qwen3.5 采用极致稀疏的 MoE 架构，摒弃传统稠密模型 “全参数参与推理” 的模式，根据输入内容按需激活最相关的 “专家” 网络。3970 亿总参数仅需激活 170 亿，相当于用不到 5% 的算力，就能调动模型的全部知识储备，从根源上降低推理成本。
黑科技 3：原生多 Token 预测，推理速度接近翻倍
在训练阶段就让模型学会对后续多个位置进行联合预测，实现原生多 Token 输出，让推理速度接近翻倍，在长文本生成、代码补全、多轮对话等高频场景中，响应速度实现 “秒回”，大幅提升使用体验。
黑科技 4：系统级训练稳定性优化，斩获顶会最佳论文
基于 NeurIPS 2025 最佳论文的注意力门控机制研究，Qwen3.5 在注意力层输出端加入 “智能开关”，像水龙头一样智能调控信息 “流量”，既防止有效信息被淹没，也避免无效信息被过度放大，提升输出精度和长上下文泛化能力。同时结合归一化策略、专家路由初始化等深层优化，确保架构创新在大规模训练中稳定运行，让技术突破真正落地。
价格卷到地板！API 单价仅为 Gemini 3 Pro 的 1/18
Qwen3.5 不仅能力领先，更将 “普惠” 做到极致，其 Qwen3.5-Plus 版本的 API 价格低至每百万 Token 0.8 元，在性能媲美 GPT-5.2、Gemini 3 Pro 的前提下，同等性能下单价仅为 Gemini 3 Pro 的 1/18，让中小企业、个人开发者都能轻松用得起顶尖大模型。
而在部署层面，Qwen3.5 实现部署显存占用降低 60%，最大推理吞吐量提升 19 倍，无需专属算力集群，大幅降低了落地门槛，让大模型能真正走进千行百业，从实验室的 “跑分工具” 变成产业端的 “生产力工具”。
开源新标杆！千问的进化，定义大模型新赛道
从 Qwen2.5 到 Qwen3，再到如今的 Qwen3.5，千问系列在过去两年持续迭代开源，每一代都为行业制定新的天花板，“最强开源 = 千问” 早已成为行业共识。而此次 Qwen3.5 的发布，不仅是又一次刷新榜单，更重新定义了大模型的竞争赛道 —— 当行业还在比拼 “谁的参数更大、跑分更高” 时，Qwen3.5 已经将竞争核心转向 **“谁的模型更好用、更实用、更多人用得起”**。
原生多模态架构让大模型真正理解真实世界，四大技术突破实现效率与性能的双重提升，地板价的 API 和低门槛的部署让普惠成为可能，再加上无缝集成 OpenClaw 的 Agent 能力，Qwen3.5 不仅是一个大模型，更是成为通用人工智能的重要底座。
从语言对话到多模态理解，从模型推理到智能体实操，Qwen3.5 让大模型从 “聊天工具” 向 “产业生产力基础能力” 演进。而持续的开源策略，更是让千问成为大模型创新的土壤，让更多开发者、企业能基于此进行二次开发，推动大模型在千行百业的落地应用。
作为春节后的重磅 “杀手锏”，Qwen3.5 的发布不仅是千问系列的一次重要进化，更是整个大模型行业的一次方向引领 —— 大模型的未来，从来不是参数的无限堆砌，而是效率、实用、普惠的终极追求。