阿里发布千问3.5，性能媲美Gemini 3， Token价格仅为其1/18

【环球网科技综合报道】2月16日除夕当天，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，性能媲美Gemini 3 Pro，登顶全球最强开源模型。千问3.5实现了底层模型架构的全面革新，此次发布的Qwen3.5-Plus版本总参数为3970亿配资网开户，激活仅170亿，以小胜大，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低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价格每百万Token低至0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18。

与前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。千问3预训练在纯文本Tokens上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。比如，千问3.5在MMLU-Pro知识推理评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。

原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。

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千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。

千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步节约了模型训练成本、提升了训练效率。

基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。同时，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端可加速3到5倍，并将插件式智能体Agent支持扩展至百万级规模。

1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了1.2亿笔订单，在全球首次实现大规模真实世界任务执行和商业化验证。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。

自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从15万扩展到25万，可最高提升小语种60%的编码效率。

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