云栖大会上，李飞飞详解阿里云Agentic Cloud战略，提出企业级智能体落地三大核心要素：模型能力、实时上下文Context、支撑迭代的Harness运行环境。阿里云规划打造50万卡广域超节点智算集群，支撑十万亿参数MoE大模型训练。 三大要素解读 模型能力：从对话到执行，模型需要具备工具调用、长期记忆、错误恢复能力 实时上下文Context：Context Engine将企业全域数据转化为智能体实时决策依据 Harness运行环境：AgentCore、Agent Sandbox、CPFS等新品构成运行底座 目标将智能体运行成本降低一个数量级。这标志着AI从"模型竞赛"进入"基础设施竞赛"阶段。
引言 2026年3月，阿里云通义千问发布了Qwen3.5系列，这是继Qwen3之后的重大升级。Qwen3.5系列最引人注目的不是单一模型的性能，而是其覆盖从0.5B到千亿参数的全栈产品线布局。从端侧到云端，从通用到专业，Qwen3.5构建了一个完整的大模型生态。本文将对Qwen3.5系列进行全面评测，重点关注其差异化竞争力。 产品线概览 Qwen3.5系列包含多个规格，满足不同场景需求： 模型 参数量 上下文 定位 开源 Qwen3.5 Max ~600B (MoE) 256K 旗舰模型 否 Qwen3.5 Plus ~110B 128K 高性能主力 否 Qwen3.5 Turbo ~30B 128K 高性价比 否 Qwen3.5 72B 72B 128K 开源旗舰 是 Qwen3.5 14B 14B 64K 中型开源 是 Qwen3.5 7B 7B 32K 通用开源 是 Qwen3.5 3B 3B 32K 端侧部署 是 Qwen3.5 0.5B 0.5B 8K IoT/嵌入式 是 这种"全覆盖"的产品策略使Qwen3.5能够服务于从云端API到手机端侧的完整场景。 Qwen3.5 Max 旗舰评测 通用基准 MMLU-Pro： Qwen3.5 Max：82.1% GPT-5.5：87.3% DeepSeek V4：83.2% Claude Opus 4.1：85.7% C-Eval（中文综合评测）： ...