除夕夜炸场！阿里 Qwen3.5 重磅开源：支持原生多模态能力，直接登顶开源宝座！

大年三十，当全国人民都在忙着包饺子、看春晚、抢红包的时候，阿里通义实验室却悄无声息地在 GitHub 上丢下了一枚“核弹”。

没有预热，没有发布会，Qwen3.5就这样在除夕夜正式发布了。

当我们还在讨论 DeepSeek 的性价比、GPT-5 的难产时，Qwen3.5直接甩出了一张颠覆认知的成绩单：

它开源了 Qwen3.5-397B-A17B 模型，以仅仅 170 亿（17B）的激活参数，在性能上硬刚甚至反超了自家万亿参数的 Qwen3-Max，以及 Gemini-3-Pro、GPT-5.2 等顶级闭源模型。

直接登顶最强开源模型宝座。Qwen3.5-Plus为该模型的 API 版本，现在可以直接在阿里云百炼调用。

今天，咱们就先吃吃饺子🥟，然后深度扒一扒这个“除夕特别版”的开源新王，到底强在哪里，又为何能让整个 AI 圈在春节期间炸锅。

Qwen3.5的核心突破，在于它重新定义了“有效算力”。

Qwen3.5-397B-A17B采用的是MoE（混合专家）+ 线性注意力（Linear Attention）的混合架构。

简单来说，模型虽然有 3970 亿个参数（总参），但在每次处理 Token 时，它并不是调用所有参数，而是像医院分诊一样，只激活最懂这个领域的 170 亿参数（专家）来工作。

这意味着你拥有了一个“万亿级大脑的智商”，但每次思考时只消耗“百亿级模型的能量”。

而且性能并没有因大参数量而减弱，根据官方数据，在 256k 的超长上下文下，Qwen3.5-397B-A17B 的解码吞吐量是 Qwen3-Max 的19 倍！即使是对比 Qwen3-235B-A22B，也快了 7.2 倍。

Qwen3.5 不再是一个“外挂眼睛”的盲人，它是原生视觉-语言模型（Native Vision-Language Model）。

它不需要外挂任何视觉编码器，它的神经网络天生就能看懂像素。

以前的多模态模型，是把图片编码成 Token 喂给 LLM，中间会有大量的信息损耗。而 Qwen3.5 从训练之初，就是视听语言一体的。

完整智能体执行能力如下：

这一特性使其可以完美集成到我们之前提到的 OpenClaw 等 Agent 框架中，成为驱动自动化任务的最强大脑。

阿里在多语言支持上一直很激进，这次更是把技能点点满了。

Qwen3.5 的词表扩展到了25 万，支持的语言数量从 119 种直接暴增到201 种。

除了常见的中英法德，它对小语种的支持也达到了可用级别。同时，编码/解码效率提升了 10-60%。

对于出海企业来说，你可以用一套模型，搞定全球 200 多个国家的用户客服和内容生成，无需针对每个语言单独微调。

Qwen-3.5-Plus 可以通过以下方式直接体验：

当然了，上面的方式我都不用。我们可以直接在夸克浏览器或千问APP上直接就用使用最新的 Qwen3.5-Plus 模型能力。

比如夸克浏览器，只需要左上角点开模型切换，然后选择Qwen3.5-Plus即可。

（夸克浏览器）

（千问APP）

我们可以让它给我们写新年祝福、快速开发一个应用、为我们规划春节最佳出行路线、为孩子寒假作业做解答等等都可以。

在昨天的除夕夜，Qwen3.5的发布有着特殊的意义。

当闭源模型还在按 Token 计费、还在搞封闭生态时，阿里选择把这样一个媲美 GPT-5.2 级别的“核武器”直接开源。

397B 的参数，17B 的激活。这组数字背后，是阿里对未来 AI 趋势的精准预判：未来的 AI，不是比谁更大，而是比谁更聪明、更高效、更易用。

对于开发者而言，这个春节注定不平静。你的本地知识库、你的 Agent 助手、你的代码补全工具，可能都要在年后迎来一次彻底的“换心”手术。