Qwen3.5：阿里通义的「全尺寸」攻势
2026 年 6 月，阿里巴巴发布 Qwen3.5 系列，这是 Qwen3 发布一年后的重大升级。最大亮点是「全尺寸覆盖」——从 0.8B 到 397B MoE，六个型号全面覆盖端侧到云端。
模型矩阵
| 型号 | 参数 | 激活参数 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-0.8B | 0.8B | 0.8B | 端侧、嵌入式 |
| Qwen3.5-3B | 3B | 3B | 手机、边缘设备 |
| Qwen3.5-8B | 8B | 8B | 单卡部署、中小团队 |
| Qwen3.5-32B | 32B | 32B | 高性能单机 |
| Qwen3.5-72B | 72B | 72B | 企业级部署 |
| Qwen3.5-397B-A17B | 397B | 17B | 旗舰，对标 GPT-5 |
核心技术改进
GQA + MLA 混合注意力：Qwen3.5 是第一个同时采用 Grouped Query Attention 和 Multi-head Latent Attention 的模型，在推理效率和长上下文能力之间找到最佳平衡点。
MoE 路由优化：397B-A17B 版本采用「动态专家容量」，每个 token 可根据难度动态分配专家数量（1-3 个），在保持推理效率的同时提升困难样本的处理能力。
中文能力再突破：在 C-Eval 2.0（2026 版）上达到 98.1%，创下新的 SOTA。特别是对于中文古文、方言、专业术语的理解能力大幅提升。
原生工具调用：Qwen3.5 原生支持 Tool Calling，不需要特殊 Prompt 格式。在 Berkeley Function-Calling 上达到 94.2%，开源模型第一。
实测表现
代码能力：Qwen3.5-72B 在 HumanEval+ 上达到 88.7%，接近 Claude Opus 4.1 的 92.8%。
数学推理：GSM8K 99.1%，MATH-500 91.3%，在开源模型中排名第一。
Agent 构建：用 Qwen3.5-72B 构建的 Agent 在 AgentBench 上达到 76.8%，比 Qwen3-72B 提升 8.2 个百分点。
部署建议
- 端侧：Qwen3.5-0.8B/3B 可在手机上运行，支持 Android NNAPI 和 iOS CoreML
- 单机：Qwen3.5-8B 可在单张 24GB GPU 上以 BF16 运行
- 生产：Qwen3.5-72B + vLLM + 4-bit 量化，3×24GB GPU 即可部署
与 DeepSeek V4 怎么选？
两者都是顶级开源模型，选择建议：
- 中文为主 → Qwen3.5（中文能力更强，工具调用更成熟）
- 代码为主 → DeepSeek V4（SWE-Bench 更高）
- 端侧部署 → Qwen3.5（小尺寸模型质量更高）
- 研究用途 → DeepSeek V4（架构更激进，适合深入研究）
Qwen3.5 的发布进一步巩固了国产大模型在全球开源生态的领先地位。
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