作者：小白
刚刚，大模型战局再次变天。
没有漫长的预热，阿里直接甩出王炸：通义千问Qwen3.5-Plus正式发布。
这一次，不仅仅是版本号的简单迭代，而是底层架构的彻底重构。与以往通过“视觉编码器+语言模型”拼接的缝合怪不同，千问3.5实现了真正的原生多模态（Native Multimodal）代际跃迁。
它不再是一个仅仅读过万卷书的“瞎子”，而是一个睁开眼看世界的全能天才。
数据更是吓人：在不到40%的参数量下，它硬是跑出了超过万亿参数基座Qwen3-Max的顶尖性能。在MMLU-Pro、GPQA等硬核评测中，直接按着GPT-5.2和Claude 4.5摩擦。更离谱的是，借助NeurIPS 2025最佳论文同款的门控技术，这颗397B的巨兽在推理时仅需激活17B参数，快得像个轻量级模型。
从纯文本到全模态，从聊天机器到能操控手机电脑的超级Agent，阿里这次不仅要卷死同行，还要重新定义什么才是“下一代大模型”。
一、 性能霸榜，千问3.5登顶全球第一梯队
这一代千问最核心的变化，在于“原生”二字。
回顾千问3，它还是在纯文本Tokens上进行预训练，视觉能力更多是“外挂”上去的。而千问3.5则是从零开始，基于视觉和文本混合Token进行预训练。这意味着模型在学习“苹果”这个概念时，不再只是通过文字描述，而是同时看到了红色的圆形物体、咬下去的清脆声音。
为了喂饱这个原生多模态大脑，阿里团队大幅新增了中英文、多语言、STEM（科学、技术、工程、数学）和复杂的推理数据。这种高密度的世界知识注入，让千问3.5的逻辑推理能力发生了质变。
直接看成绩单，全是硬碰硬的权威基准：
在考查极高难度知识推理的MMLU-Pro评测中，千问3.5拿下87.8分。这是什么概念？它已经超越了此前公认的霸主GPT-5.2。
在堪称“博士资格考”的GPQA测评中，千问3.5斩获88.4分，将Claude 4.5甩在身后。要知道，这个榜单的每一分提升，通常都需要数百亿参数的堆砌，而阿里用更巧的方法做到了。
指令遵循能力更是刷新纪录，在IFBench中拿到76.5分，意味着它不仅听得懂人话，还能极其精准地执行那些繁琐、复杂的各种约束条件，不再出现“听懂了但做不对”的幻觉。
原生多模态的优势在视觉任务上展现得淋漓尽致。
以往的模型在处理复杂数学图表或空间定位时往往会“眼花”，但千问3.5在MathVision（多模态推理）、RealWorldQA（通用视觉问答）以及CC_OCR（文本识别）等评测中全部斩获最佳性能。
特别是MLVU视频理解测试，千问3.5不再是“抽帧看图”，而是真正理解了视频中的时间流逝和因果关系。
二、 架构突变，397B参数跑出17B的极致效率
千问3.5性能暴涨的背后，不是单纯的“大力出奇迹”，而是对Transformer经典架构动了手术。
这就不得不提那个含金量极高的技术彩蛋：阿里团队自研的门控技术。这项成果刚刚斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，转头就被直接融入了千问3.5的血液里。
传统的MoE（混合专家模型）虽然快，但在超大规模下容易出现专家负载不均的问题。阿里团队结合了线性注意力机制（Linear Attention）与稀疏混合专家MoE架构，搞出了一套创新的混合架构。
这个架构最恐怖的地方在于极高的参数激活比。
千问3.5的总参数量高达397B（3970亿），是一个不折不扣的庞然大物。但在实际推理时，它每次只需要激活17B参数。
这意味着用户享受着近4000亿参数模型带来的顶级智商，却只消耗了运行一个中型模型的算力成本。这种极致的“降本增效”，让它在Qwen3-Max面前也不落下风，甚至以不到40%的算力开销不仅追平了性能，还带来了推理速度的指数级飞跃。
长文本推理效率的提升更是肉眼可见：
在常用的32K上下文场景中，千问3.5的推理吞吐量直接提升了8.6倍。
当上下文拉长到256K这种超长篇幅（比如扔进去几本小说或财报）时，Qwen3.5的优势更加夸张，吞吐量最大提升至19倍。
过去处理长文档需要等上一杯咖啡的时间，现在几乎是秒出。对于需要处理海量文档的企业级应用来说，这简直是降维打击。
三、 Agent进化，从“对话者”变身“执行者”
如果说推理能力是大模型的大脑，那么Agent能力就是它的手脚。千问3.5在这一点上走得更远，它不再满足于陪你聊天，而是要帮你干活。
在通用Agent评测BFCL-V4和搜索Agent评测Browsecomp中，千问3.5的表现均超越了Gemini 3 Pro和GPT-5.2。这说明它在使用工具、调用API这方面，已经比人类更熟练。
基于这种顶级的视觉和决策能力，阿里打通了从Agent框架到Agent应用的“最后一公里”。
千问3.5现在可以自主操作手机与电脑。
这不是简单的语音助手，而是真正像人一样去点击屏幕、拖拽文件。在移动端，它支持主流APP的复杂指令，比如“帮我点一杯以前常喝的拿铁，送到公司”；在PC端，它能处理跨应用的数据整理，比如“把微信里的表格下载下来，提取数据填到Excel里，再发邮件给老板”。
为了支撑这种大规模的智能体协作，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架。
这个框架解决了以往Agent训练慢、协同难的问题，端到端速度加速了3到5倍。更重要的是，它将插件式智能体Agent的支持扩展到了百万级规模。
未来，无论是写代码、订机票，还是复杂的自动化工作流，千问3.5都能通过调用这百万级的插件库，精准匹配最合适的工具来完成任务。
阿里这次，确实是不讲武德。
当同行还在卷参数量、卷榜单分数时，千问3.5直接把战场拉到了“原生多模态”和“极致效率”的维度。更强的性能、更低的成本、更落地的Agent能力，这套组合拳下来，国产大模型的天花板，又被狠狠向上顶了一大截。
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