Qwen3.5模型使用入口，开源版本Qwen3.5-397B-A17B采用创新混合架构

Qwen3.5模型是阿里巴巴通义千问团队正式发布并开源的新一代原生多模态大模型。首发开源版本Qwen3.5-397B-A17B搭载创新混合架构，融合线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）技术，总参数3970亿，单次推理仅激活170亿参数，实现“以小胜大”：性能超越万亿参数级Qwen3-Max，部署显存降低60%，推理吞吐量最高提升19倍。

Qwen3.5模型核心功能：

1、原生多模态理解：统一处理文本、图像、视频，依托早期视觉-语言融合实现高效跨模态推理。

2、智能体能力：支持工具调用、任务规划与执行，在BFCL-V4等Agent评测中表现优异。

3、高效推理架构：Gated DeltaNet+MoE混合设计，397B参数仅激活17B即可达到顶级性能。

4、长上下文处理：最高支持1M上下文长度，256K场景解码吞吐量为前代19倍。

5、多语言支持：覆盖201种语言与方言，词表扩展至25万，编码效率提升10%–60%。

6、代码生成：具备强编程能力，支持多语言代码编写、调试及复杂项目开发。

7、视觉识别：细粒度图像理解、目标检测、OCR文档解析、空间关系推理。

8、搜索增强：集成BrowseComp等搜索Agent能力，支持联网信息检索与整合。

Qwen3.5模型技术原理：

1、混合注意力架构：融合Gated DeltaNet线性注意力与Gated Attention稀疏注意力，自适应分配计算资源。

2、MoE稀疏激活：397B总参数仅激活约4.3%（17B），采用1个共享专家+512个路由专家（单次激活10个），大幅降低推理成本。

3、门控机制优化：以head-specific sigmoid门控替代传统softmax注意力，相关成果获2025年NeurIPS最佳论文奖。

4、原生多模态融合：通过M-RoPE与3D位置编码将时空信息原生嵌入LLM，实现视觉-语言早期融合。

5、异构训练框架：视觉与语言组件解耦并行，稀疏激活实现跨模块计算重叠，训练吞吐接近纯文本基线。

6、FP8混合精度：原生FP8流水线，对激活、MoE路由、GEMM采用低精度，敏感层保留BF16，显存降低50%以上。

7、异步强化学习：可扩展异步RL框架支持全尺寸模型，训推分离、动态负载均衡，端到端加速3–5倍。

Qwen3.5模型使用方式：

1、网页端体验：访问Qwen Chat或下载千问APP/PC客户端，支持文字、图片、视频多模态交互。

2、API调用：通过阿里云百炼获取API密钥，以每百万Token 0.8元低价接入服务。

3、本地部署：从HuggingFace或魔搭社区下载开源权重Qwen3.5-397B-A17B，支持本地/私有云部署。

4、智能体开发：依托原生Agent能力与工具调用接口，开发自动化任务、数据分析等应用。

5、多语言应用：直接使用201种支持语言对话，无需额外翻译模块。

6、长文档处理：支持超长文本、PDF、视频输入，自动处理最高1M上下文复杂推理。

Qwen3.5模型模型定价：

1、API输入价：每百万Token仅0.8元，为全球顶级模型中最低价位之一。

2、价格优势：仅为Gemini 3 Pro的1/18、GPT-5.2的1/15，性价比突出。

3、开源免费：Qwen3.5-397B-A17B模型权重完全开源，开发者可免费下载本地部署。

Qwen3.5模型应用场景：

1、智能客服：支持201种语言多轮对话，适配全球化企业客服系统。

2、内容创作：辅助文案撰写、视频脚本生成、多语言翻译与本地化适配。

3、代码开发：提供代码生成、调试、重构，支撑复杂软件项目开发维护。

4、视觉分析：图像识别、文档OCR、视频内容理解、细粒度视觉问答。

5、智能体自动化：构建自动化工作流，执行数据分析、信息检索、任务调度等Agent任务。

6、教育辅助：多语言教学、作业批改、个性化学习规划与知识问答。

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