Qwen3.5 发布：迈向原生多模态智能体

Qwen3.5 正式发布 ，并推出该系列首款模型 Qwen3.5-397B-A17B 的开放权重版本。作为原生「视觉-语言」模型，Qwen3.5-397B-A17B 在推理、编程、智能体能力和多模态理解等全维度基准测试中表现优异，可显著提升开发者与企业的生产效率。

• 该模型采用了创新混合架构，将线性注意力（Gated Delta Networks）与稀疏混合专家（MoE）相结合，实现了出众的推理效率。
• 模型总参数量达 3970 亿，每次前向传播仅激活 170 亿参数，在完整保留核心能力的同时，实现了速度与使用成本的双重优化。
• 阿里还将模型的语言与方言支持范围，从 119 种扩展到了 201 种，为全球用户带来更广泛的适配能力与更完善的使用支持。

模型表现

模型l团队在多类评估任务与模态下，将 Qwen3.5 与同期前沿模型展开了全面的对比测试。

自然语言

视觉语言

相较于 Qwen3 系列模型，Qwen3.5 的 Post-training 性能提升，主要来自对各类 RL 任务和环境的全面扩展。并且更侧重 RL 环境的难度与可泛化性，而非针对特定指标、或是窄范围类别的 query 做定向优化。

下图展示了在通用 Agent 能力上，模型效果随 RL Environment scaling 带来的性能增益。模型整体性能，由各模型在以下基准测试中的平均排名计算得出：BFCL-V4、VITA-Bench、DeepPlanning、Tool-Decathlon 和 MCP-Mark。更多任务的 scaling 效果。

预训练

Qwen3.5 在能力、效率与通用性三大维度上，全面推进了预训练技术的迭代：

• 能力：模型在更大规模的「视觉-文本」语料上完成训练，同时强化了中英文、多语言、STEM 与推理相关数据，并采用了更严格的数据过滤标准。最终实现了跨代性能持平：Qwen3.5-397B-A17B 的表现，与参数量超 1T 的 Qwen3-Max-Base 相当。
• 效率：模型基于 Qwen3-Next 架构打造，核心升级包括：更高稀疏度的 MoE、Gated DeltaNet + Gated Attention 混合注意力机制、稳定性优化，以及多 token 预测能力。在 32k/256k 上下文长度下，Qwen3.5-397B-A17B 的解码吞吐量，分别达到 Qwen3-Max 的 8.6 倍与 19.0 倍，同时保持了相当的性能表现。同上下文长度下，Qwen3.5-397B-A17B 的解码吞吐量，也分别达到 Qwen3-235B-A22B 的 3.5 倍与 7.2 倍。
• 通用性：模型通过早期「文本-视觉」融合技术，搭配扩展后的视觉、STEM、视频相关数据，实现了原生多模态能力，在相近参数量规模下，性能要优于 Qwen3-VL。模型的多语言覆盖范围，也从 119 种提升到了 201 种「语言 + 方言」；词表规模从 15 万升级到了 25 万，在多数语言上可带来约 10–60% 的编码/解码效率提升。

以下是基座模型的性能表现。

基础设施

Qwen3.5 依托异构基础设施，实现了高效的原生多模态训练：

• 在视觉与语言组件上采用解耦并行策略，规避了统一方案带来的效率损耗。通过稀疏激活技术，实现了跨模块计算重叠，在混合「文本-图像-视频」数据的训练场景下，相较纯文本基线实现了近 100% 的训练吞吐。
• 在此基础上，原生 FP8 流水线对激活、MoE 路由与 GEMM 运算采用低精度计算，同时通过运行时监控，在敏感层保留 BF16 精度。这套方案实现了约 50% 的激活显存占用降低，以及超 10% 的训练加速，且可稳定扩展至数万亿 token 规模。

为持续释放强化学习的潜力，团队搭建了可扩展的异步强化学习框架。该框架完整支持 Qwen3.5 全尺寸模型，可全面覆盖文本、多模态及多轮交互场景。

• 依托训推分离架构的解耦式设计，该框架大幅提升了硬件利用率，同时实现了动态负载均衡与细粒度故障恢复。配合 FP8 训推、Rollout 路由回放、投机采样以及多轮 Rollout 锁定等技术，进一步优化了系统吞吐，提升了训推一致性。
• 通过系统与算法的协同设计，该框架在严格控制样本陈旧性的基础上，有效缓解了数据长尾问题，提升了训练曲线的稳定性与模型性能上限。此外，该框架面向原生智能体工作流设计，可实现稳定、无缝的多轮环境交互，彻底消除了框架层的调度中断问题。

这套解耦设计，让系统可扩展至百万级规模的 Agent 脚手架与环境，进而显著增强了模型的泛化能力。上述一系列优化，最终实现了 3×–5× 的端到端加速，展现出卓越的稳定性、运行效率与可扩展性。

开始使用 Qwen3.5

与 Qwen3.5 交互

你可以前往 Qwen Chat 体验 Qwen3.5。官网为用户提供了「自动（auto）」「思考（thinking）」「快速（fast）」三种使用模式：

• 「自动」模式：你可以启用自适应思考能力，同时调用搜索、代码解释器等工具；
• 「思考」模式：模型会针对复杂问题进行深度思考；
• 「快速」模式：模型将直接输出回答，不消耗思考 token。

阿里云百炼

你还可以通过阿里云百炼，调用旗舰模型 Qwen3.5-Plus 进行体验。若需开启推理、联网搜索与 Code Interpreter 等高级能力，只需传入以下参数：

• enable_thinking：开启推理模式（链式思考）
• enable_search：开启联网搜索与 Code Interpreter