最强开源多模态大模型它来啦——文详解Qwen3.5核心特性

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本文转载自掘金平台
原作者：大模型真好玩
原文链接：https://juejin.cn/post/7606988289871822899
发布日期：2026-02-18

前言

各位小伙伴新年好！新的一年祝大家龙马精神、阖家幸福、身体健康、事业进步！2025年 DeepSeek 发布的 DeepSeek-R1 模型震惊全球，此后国内各大厂商充分发挥"能征善战"的拼劲，纷纷迭择重大节日推出新品。今年除夕夜，阿里 Qwen 团队再次放出大招——Qwen3.5 模型正式开源，为国产大模型矩阵再添浓墨一笔猛将。

Qwen3.5发布

一、Qwen3.5-397B-A17B 核心特性

Qwen3.5-397B-A17B 是 Qwen 团队推出的最新一代大规模多模态模型，采用混合专家（MoE）架构。主要亮点包括：

1.1 预训练：能力、效率与通用性的三重跨越

Qwen3.5 的预训练阶段在三个维度实现了重大突破：

能力提升

在广泛的基准测试中表现优异
多模态理解能力显著增强
推理能力大幅提升

效率优化

采用混合专家架构，提高训练和推理效率
优化的计算资源利用
更快的响应速度

通用性

支持多种任务类型
跨领域知识整合
灵活的应用场景适配

1.2 异构基础设施：高效训练与强化学习的关键

Qwen3.5 的训练基础设施采用了先进的异构计算架构：

训练优化

分布式训练策略
GPU集群高效调度
内存优化技术

强化学习

基于人类反馈的强化学习（RLHF）
自我博弈机制
持续迭代优化

二、Qwen3.5-397B-A17B 性能详解

2.1 模型架构与部署

Qwen3.5-397B-A17B 采用了业界领先的混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构：

总参数量：397B（3970亿）
激活参数：17B（每次推理实际使用170亿参数）
架构优势：在保持高性能的同时，大幅降低推理成本

2.2 推理模式与上下文

模型支持灵活的推理模式：

标准推理：快速响应，适用于常规任务
深度思考模式：复杂推理，适用于需要深度分析的场景
上下文窗口：支持超长上下文处理

2.3 性能对比与亮点

与主流开源模型对比，Qwen3.5 在多个维度表现突出：

代码生成：在编程任务中表现优异
数学推理：复杂数学问题解决能力强
多语言支持：覆盖多种语言，中文能力尤为突出
多模态理解：图文理解能力领先

2.4 开源与 API

Qwen 团队提供了完善的开源支持：

模型下载：提供多种规格的模型文件
部署方案：支持本地部署和云端部署
API 接口：提供便捷的 API 调用方式
开发文档：详尽的技术文档和示例代码

三、总结

Qwen3.5-397B-A17B 的发布标志着国产开源大模型进入新的发展阶段。其核心特性包括：

强大的性能表现：在多项基准测试中达到业界领先水平
高效的架构设计：MoE 架构在性能和成本间取得平衡
完善的开源生态：提供全面的工具和文档支持
灵活的部署方式：支持多种场景的应用需求

对于开发者和研究者而言，Qwen3.5 提供了一个强大且易用的多模态大模型解决方案，为 AI 应用的创新和落地提供了坚实的技术基础。