阿里开源Qwen3.5三款新模型，消费级显卡可跑，性能超GPT-5 mini。混合注意力机制+MoE架构，成本更低，速度更快！
原文标题：消费级显卡可跑！刚刚，阿里Qwen3.5又开源3款新模型
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到Qwen3.5采用了混合注意力机制和MoE架构，你认为这些技术对模型性能提升起到了什么作用？它们可能会带来哪些挑战？
3、阿里这次开源Qwen3.5，并且降低了API价格，你认为这对国内AI生态会产生什么影响？会对其他大模型厂商造成什么压力？
原文内容
刚过完年，阿里又卷起来了。
2 月 25 日，继除夕开源 Qwen3.5-397B-A17B 之后，阿里继续开源千问 3.5 系列模型，而且是一口气开源三款中等规模的新模型，分别是 Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。
此次开源的三款千问 3.5 模型，凭借架构创新和训练突破，均创下中等尺寸模型的性能新高，不仅超越了更大尺寸的上代旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-VL，更在多榜单表现上均明显优于 GPT-5 mini。
千问 3.5 新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于 Qwen3.5-35B-A3B 的托管模型 Qwen3.5-Flash 已上线阿里云百炼，每百万 Token 输入低至 0.2 元。
更小的参数，更强的性能
千问 3.5 模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的 MoE 架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合 Token 上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现了更大的性能提升。
Qwen3.5-122B-A10B 与 Qwen3.5-35B-A3B，就是这一新范式在中等规模下的最新模型成果，在指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、多语言知识（MMMLU）、Agent 工具调用（BFCL v4）、Agentic Coding（SWE-bench Verified）等多个权威榜单上，新模型均超越了远大于其规模的 Qwen3-235B-A22B 模型及 Qwen3-VL，以及 GPT-5 mini、gpt-oss-120b 等模型。
更紧凑的模型，更好的性能，千问 3.5 家族中的首个密集（Dense）模型 Qwen3.5-27B 此次惊艳亮相。
Qwen3.5-27B 同时拥有更强的 Agent 能力和原生多模态能力，在工具调用、搜索、编程等多个 Agent 评测中均超过了 GPT-5 mini，在视觉推理、文本识别和理解、视频推理等多项视觉理解能力榜单中超过了 Qwen3-VL 旗舰模型和 Claude Sonnet 4.5。
Qwen3.5-27B 可运行于单个 GPU，对于本地部署极为友好。
阿里开源再次引爆AI社区
此前，基于 Qwen3.5-397B-A17B 的 Qwen3.5-Plus 模型已上线阿里云百炼，性能媲美 Gemini 3 但 API 价格仅为其 5%，适用于高性能的 AI 编程、Agent 等场景。
此次，百炼上线基于 Qwen3.5-35B-A3B 的 Qwen3.5-Flash，支持 1M 的上下文长度，提供官方的内置工具调用，企业和开发者每百万 Token 输入成本低至 0.2 元。Qwen3.5-Flash 响应速度快、性价比高、门槛低，适合处理工作、生产、生活的日常 AI 任务。
此外，Qwen3.5-35B-A3B 的基座（Base）模型也一并开源。
千问 3.5 的系列开源引发全球 AI 开源社区热议，有开发者指出，这将加速机器人产业的 VLA 模型发展，或将衍生出一批基于 Qwen3.5 的多模态模型。
据了解，除夕开源的 Qwen3.5-397B-A17B 模型已登顶 Hugging Face 全球榜首，截至目前，阿里已开源千问模型超 400 个，全球下载量突破 10 亿次，衍生模型数超 20 万，千问稳居全球第一开源模型。
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