以小胜大！千问Qwen3.5重磅发布，每百万Token仅0.8元

该模型总参数为3970亿，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。

目前，千问APP、PC端已接入Qwen3.5-Plus模型。开发者可在魔搭社区和HuggingFace下载新模型，同时可在阿里云百炼直接获取API服务（文末点击阅读原文可直接跳转）。Qwen3.5-Plus的API价格每百万Token低至0.8元。

原生多模态模型

模型性能全方位提升

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认知能力评测中得分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。

创新门控技术

小参数实现极致性能

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推理效率大幅提升
最大吞吐量提升至19倍

Agent应用进一步突破

智能体支持扩展至百万级

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，并将基于插件的智能体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150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。