一、核心基础信息

1. 发布与开源详情

• 正式发布/开源时间：2026年2月16日（除夕）
• 首发旗舰型号：Qwen 3.5-397B-A17B（Qwen 3.5-Plus）
• 开源协议：Apache 2.0（完全宽松，支持免费商用、二次开发、修改分发）
• 开源范围：全系列模型权重、推理代码、训练框架、多模态工具、API示例；覆盖MoE旗舰、稠密中小模型、多模态专用版
• 获取渠道：魔搭社区、Hugging Face、GitHub、阿里云百炼平台同步上线

2. 核心架构与参数

• 旗舰架构：MoE稀疏专家+Gated Delta Networks（GDN）门控线性注意力
  • 总参3970亿，单次推理仅激活170亿（约5%），显存占用降低60%，32k上下文吞吐量较Qwen3提升8.6倍
  • GDN替代部分Softmax Attention，长序列复杂度从O(n²)降至O(n)，推理效率大幅提升
• 多模态：原生Early Fusion（预训练阶段融合文本/图像/视频Token，非后期拼接）
• 上下文长度：基础32k，可扩展至256k/1M
• 语言覆盖：201种语言/方言，词表25万，小语种编码效率提升60%

二、Qwen 3.5 全系列版本（含开源状态）

三、与 Qwen 3、Qwen 2.5 核心对比（全方位维度）

1. 基础信息对比

2. 能力与效率对比

3. 性能与应用对比

四、关键差异总结（代际演进）

1. Qwen 3.5 vs Qwen 3

• 架构升级：新增GDN门控线性注意力，稀疏率从9%降至5%，效率再提升3倍以上
• 多模态革新：从后期Adapter融合升级为原生Early Fusion，视频支持从分钟级扩展至2小时，新增视觉智能体能力
• 能力边界：语言覆盖从119种增至201种，上下文长度扩展至1M，推理性能全面超越Qwen3-Max
• 开源生态：全系列同步开源，新增多模态专用版，适配更多本地推理工具

2. Qwen 3 vs Qwen 2.5

• 架构突破：从纯稠密架构升级为MoE稀疏架构，首次实现“高总参、低激活”，效率大幅提升
• 能力跃迁：小模型（如Qwen3-4B）性能超越Qwen2.5-7B，旗舰模型对标国际闭源第一梯队
• 多模态：从全模态端侧适配，升级为多模态深度理解，支持更复杂的图文推理
• 开源：全系列采用Apache 2.0开源，覆盖MoE与稠密全谱系，开发者生态更完善

3. Qwen 3.5 vs Qwen 2.5

• 代际差距：架构从稠密→MoE+GDN，模态从后期融合→原生Early Fusion，效率从全激活→低激活高吞吐
• 能力维度：语言、多模态、推理、智能体能力全面跃升，综合性能接近GPT-5.2、Gemini 3 Pro
• 应用场景：从端侧轻量应用，扩展至企业级复杂推理、视觉智能体、长视频处理等高端场景

五、总结

Qwen 3.5 作为Qwen系列的最新一代，以2026年2月16日全系列开源为起点，通过MoE稀疏架构+GDN门控注意力+原生多模态的组合，实现了“能力、效率、成本”的三重突破。相比Qwen 3，其效率与多模态能力大幅升级；相比Qwen 2.5，完成了从稠密到稀疏、从基础多模态到原生融合的代际跨越，成为当前开源生态中性能与实用性兼具的旗舰基座，适配从科研到生产的全场景落地。http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131837