春节刚过，AI 开源赛道就迎来阿里的重磅发力！2 月 25 日，继除夕开源超大规模的 Qwen3.5-397B-A17B 后，阿里千问再度官宣，一口气开源 Qwen3.5 系列三款中等规模新模型 ——Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。三款新模型凭借架构创新实现 “更小参数、更强性能” 的突破，不仅多项指标超越上代大尺寸旗舰，还支持消费级显卡部署，同时高性价比的托管版本上线阿里云百炼，再度点燃全球 AI 开源社区的热情。
性能全面越级，中等规模模型干翻大尺寸旗舰
此次开源的三款千问 3.5 新模型，依托架构创新与训练技术突破，创下了中等尺寸模型的性能新高，实现了实打实的 “越级打榜”—— 不仅超越了阿里自家远大于其规模的上代旗舰 Qwen3-235B-A22B、Qwen3-VL，还在 IFBench、GPQA、MMMLU 等多个权威榜单上，显著优于 GPT-5 mini、gpt-oss-120b 等主流模型。
核心突破源于千问 3.5 系列采用的混合注意力机制 + 高稀疏 MoE 架构，并基于更大规模的文本、视觉混合 Token 训练，让新模型以更小的总参数和激活参数量，实现了性能的大幅跃升，在多维度能力上均有亮眼表现：
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通用推理拉满：在博士级别推理（GPQA Diamond）、哈佛 - MIT 数学竞赛（HMMT 2025）、多语言知识（MMMLU）等榜单中，三款新模型均拿下高分，Qwen3.5-122B-A10B 在 HMMT 中更是达到 92.0 的成绩，展现出超强的逻辑与数理能力；
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Agent 能力突出：在工具调用（BFCL V4）、智能编程（SWE-bench Verified）、智能搜索（BrowseComp）等 Agent 核心评测中，新模型表现远超同级别，甚至优于部分大尺寸模型，适配 AI 智能体的实际落地需求；
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多模态能力亮眼：首款密集型模型 Qwen3.5-27B 更是自带原生多模态能力，在视觉推理（MMMU-Pro）、文档识别理解（OmniDocBench v1.5）、视频推理（Video-MME）等榜单中，直接超越 Qwen3-VL 旗舰模型和 Claude Sonnet 4.5。
其中 Qwen3.5-27B 作为千问 3.5 家族首个密集模型，表现尤为惊艳，不仅 Agent 能力对标 GPT-5 mini 实现反超，还支持单 GPU 运行，为开发者本地部署提供了极大便利。
低门槛高适配，消费级显卡也能玩转大模型
此次阿里千问 3.5 新模型的一大亮点，就是极致的部署友好性，彻底打破了 “高性能大模型只能靠高端算力” 的壁垒，让普通开发者也能轻松上手。
三款新模型均针对部署进行了深度优化，支持 4-bit 权重和 KV 缓存量化，在近乎无损精度的前提下，大幅降低算力需求：其中 Qwen3.5-35B-A3B 更是能在32GB 显存的消费级显卡上，实现超 100 万的上下文长度，这意味着普通开发者无需投入高端服务器，仅凭消费级硬件就能运行大上下文、高性能的大模型，极大降低了 AI 开发的门槛。
同时，阿里还同步上线了对应的托管模型，让企业和开发者无需折腾部署，直接就能调用：基于 Qwen3.5-35B-A3B 的Qwen3.5-Flash已正式登陆阿里云百炼，不仅支持 1M 超长上下文，还内置官方工具调用能力，每百万 Token 输入成本低至 0.2 元，响应速度快、性价比拉满，完美适配日常工作、生产、生活中的各类 AI 任务；而 Qwen3.5-35B-A3B 的基座模型也同步开源，满足开发者的二次开发需求。
此前阿里上线的基于 Qwen3.5-397B-A17B 的 Qwen3.5-Plus，就以 “性能媲美 Gemini 3、API 价格仅为其 5%” 的优势圈粉无数，此次 Qwen3.5-Flash 的上线，进一步丰富了千问 3.5 的产品矩阵，实现了 “高端高性能 + 中端高性价比” 的全覆盖。
开源生态持续领跑，千问成全球第一开源模型
阿里千问的持续开源，也让其在全球 AI 开源生态中稳居头部位置：除夕开源的 Qwen3.5-397B-A17B 已登顶 Hugging Face 全球榜首，而截至目前，阿里累计开源的千问模型数量已超 400 个，全球总下载量突破 10 亿次，衍生模型数超 20 万，坐稳全球第一开源模型的宝座。
此次三款中等规模模型的开源，也引发了全球 AI 开发者的热议，不少开发者表示，千问 3.5 的技术突破将加速机器人产业的 VLA 模型发展，同时依托其开源的基座与优秀的多模态能力，未来或将衍生出一大批基于千问 3.5 的定制化多模态模型，进一步丰富 AI 开源生态。
从超大规模旗舰到中等规模普惠型模型，阿里千问 3.5 系列完成了全尺寸产品的开源布局，既展现了中国企业在大模型技术上的硬实力，也通过 “低门槛、高性价比、易部署” 的特点，让更多开发者和企业能参与到 AI 的创新与落地中。而随着千问等国产大模型在开源赛道的持续发力，国产 AI 技术的生态壁垒也在不断筑牢，为后续的技术创新和产业落地奠定了坚实基础。
未来，随着千问 3.5 系列模型的普及，其在 AI 编程、智能体开发、多模态交互、工业生产等场景的落地也将加速，而阿里持续的开源动作，也将推动全球 AI 产业朝着更普惠、更创新的方向发展。