阿里巴巴在人工智能领域再掀波澜，正式开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。这款模型凭借3970亿总参数、仅170亿激活参数的极致设计，实现了以小博大的技术突破，性能全面超越万亿参数的Qwen3-Max基座模型，在推理效率、部署成本等关键指标上达到行业领先水平。其API定价每百万Token仅0.8元，仅为国际竞品Gemini 3 Pro的1/18，标志着中国开源大模型在商业化应用层面迈出关键一步。
技术架构层面，千问3.5突破传统Transformer框架，创新性融合线性注意力机制与稀疏混合专家（MoE）模型架构。研发团队自主研发的门控技术曾斩获2025 NeurIPS全球AI顶会最佳论文，该技术通过动态参数激活策略，使模型在保持3970亿总参数规模的同时，实际计算量仅相当于170亿参数模型。这种设计使显存占用降低60%，在32K标准上下文场景中推理吞吐量提升8.6倍，256K超长上下文场景下更可达到19倍性能跃升，为实时交互类应用开辟新可能。
作为全球首个原生多模态开源大模型，千问3.5在视觉能力维度实现质的飞跃。在多模态推理（MathVison）、视频理解（MLVU）等20余项权威评测中均登顶榜首，尤其擅长处理复杂空间推理任务。其支持长达2小时视频的直接输入分析，配合图搜与代码生成能力，可将手绘界面草图自动转换为可执行前端代码，甚至通过单张截图定位并修复UI问题。在学科解题评测中，该模型以87.8分超越GPT-5.2，在博士级难题GPQA测评中取得88.4分，刷新行业纪录。
训练效率的突破得益于阿里云AI基础设施的全面升级。研发团队通过混合数据训练吞吐量优化技术，使文本、图像、视频等多模态数据的训练效率与纯文本模型持平，配合FP8/FP32混合精度策略，在数十万亿token训练过程中减少50%激活内存占用，同时提升10%训练速度。这种技术组合显著降低了多模态大模型的训练门槛，为中小研发团队提供可复制的技术路径。
在应用落地层面，千问3.5展现出强大的场景适应能力。其Agent框架支持手机与电脑端跨应用操作，可自主完成数据整理、流程自动化等复杂任务。春节期间，基于该模型开发的AI购物Agent在6天内处理1.2亿笔订单，验证了大规模真实场景商业化能力。目前，千问APP与PC端已完成模型接入，开发者可通过魔搭社区、HuggingFace平台获取模型资源，或通过阿里云百炼直接调用API服务。
作为全球下载量突破10亿次的开源项目，千问系列已衍生出超20万个定制模型，形成覆盖全尺寸、全模态的完整生态。最新发布的3.5版本支持201种语言，词表规模扩展至25万，小语种编码效率提升最高达60%。据透露，性能更强的Qwen3.5-Max旗舰模型将于近期开源，不同尺寸的垂直领域模型也在持续开发中，持续巩固其全球第一开源大模型的领先地位。
