千问Qwen3.5大模型发布 聊到千问3.5，我觉得最值得聊的其实是它的“巧劲”。它没有盲目追求万亿参数，反而在架构上动了大刀子。这次最大的亮点就是采用了混合架构，把去年获得NeurIPS最佳论文的自研门控技术与稀疏混合专家模型结合起来。这个设计很聪明，总参数虽然高达3970亿，但每次推理只激活170亿参数，像个“召之即来挥之即去”的专家团队，既保住了大模型的实力，又把运行成本大幅降了下来。
正因为底子打得好，它的效率提升很惊人。在长文本处理上，吞吐量最高能提升19倍，这意味着处理同样的任务，速度更快、显存占用更低。另一个让我印象深刻的点是它真正迈入了“原生多模态”的门槛。它不是简单的文本模型加个视觉插件，而是在预训练阶段就直接混入了视觉和文本数据，让模型天生就看得懂图、读得懂视频。这种融合带来的直接好处就是，它能干一些很实在的活，比如直接把草稿图变成前端代码，或者自主操作手机App去帮你下单。据说春节期间它的购物Agent就处理了上亿笔订单，这已经不是实验室里的玩具了。简单来说，千问3.5的技术路线指向了一个很明确的未来：大模型不再拼谁更“重”，而是比谁更“巧”、更能干实事。过个有AI年
