作者 ｜ Yoky
郵箱 ｜ yokyliu@pingwest.com

2026年2月5日，春節(jié)前夕，阿里巴巴集團內(nèi)部完成了一項看似低調(diào)卻意義深遠的調(diào)整：將旗下AI的總稱和核心品牌統(tǒng)一為“千問”。

直到2月16日的大年三十，阿里發(fā)布了最新的開源模型千問3.5。用一款模型整合了原生多模態(tài)，在視覺理解、復雜推理、Agent智能體等核心能力維度全面整合到統(tǒng)一的預訓練架構(gòu)中。

Qwen3.5-Plus 總參數(shù) 3970 億，但推理時僅激活 170 億，以不到 5% 的參數(shù)撬動了全部智能。在多項基準測試中性能媲美GPT-5.2、Gemini-3-pro等閉源第一梯隊模型，甚至超越了自家上一代萬億參數(shù)的Qwen3-Max。用更小的模型，跑出了更強的性能。而成本不升反降，API價格僅為同等性能Gemini 3 Pro的1/18，部署顯存占用相比上一代降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。

你會發(fā)現(xiàn)這不只是一次品牌的統(tǒng)一，更是組織的統(tǒng)一、架構(gòu)的統(tǒng)一，最終指向AI戰(zhàn)略的統(tǒng)一。

當“千問”成為一個貫穿技術(shù)、產(chǎn)品與商業(yè)的統(tǒng)一符號，當Qwen3.5用“一款模型打天下”的策略在春節(jié)檔炸場，它不再只是又一次榜單刷新，而是阿里AI戰(zhàn)略從分散走向協(xié)同、從單點突破走向系統(tǒng)作戰(zhàn)的集中呈現(xiàn)。

1

Qwen3.5憑什么再掀巨浪？

Qwen3.5的出現(xiàn)意味著，企業(yè)可以用過去幾分之一的成本，部署性能頂級的AI系統(tǒng)，參考R1曾經(jīng)干的事，用更小的參數(shù)規(guī)模、更低的部署成本獲得更強的智能表現(xiàn)。

但這并非一夜之間的靈光乍現(xiàn)，而是Qwen系列一以貫之的戰(zhàn)略延續(xù)：從Qwen1.5到Qwen2.5，再到今天的Qwen3.5，阿里巴巴的優(yōu)化方向從來不是“如何把模型做得更大”，而是“如何用更小的模型，做出頂尖的性能”。

早在Qwen1.5時代，阿里就推出了從0.5B到110B的完整參數(shù)譜系，在千億級模型上驗證了規(guī)模與效率的平衡之道。Qwen2.5延續(xù)這一思路，72B模型以不到Llama3 405B五分之一的參數(shù)規(guī)模實現(xiàn)性能超越，而1.5B量級的小模型在數(shù)學推理和編程等領(lǐng)域同樣展現(xiàn)出驚人的能力密度。這種“以小勝大”的能力，不是偶然的某一次爆發(fā)，而是貫穿每一代產(chǎn)品的穩(wěn)定輸出。

正是這種貫穿每一代的戰(zhàn)略定力，讓Qwen3.5的突破有了更深層的意義：它不只是又一次刷新榜單，而是將“以小勝大”的能力從單一的語言智能，拓展到了更廣闊的多模態(tài)世界。

當前行業(yè)多模態(tài)模型多走“拼裝”路線，語言模型外掛視覺模塊，常導致視覺增強而語言“降智”。而Qwen3.5選擇了一條更深入，也更復雜的道路，從預訓練第一天起就在海量的文本與視覺混合數(shù)據(jù)上聯(lián)合學習，讓視覺與語言在統(tǒng)一參數(shù)空間深度融合，從而讓模型真正具備跨模態(tài)直覺理解力，能像素級定位圖像、理解2小時視頻時序、將手繪草圖轉(zhuǎn)前端代碼，甚至作為視覺智能體操控手機電腦。

在復雜推理與Agent能力上，Qwen3.5通過混合注意力機制、極致稀疏MoE架構(gòu)、原生多Token預測及注意力門控機制等核心技術(shù)協(xié)同作用，實現(xiàn)動態(tài)分配計算資源、以不到5%激活參數(shù)調(diào)動397B總參數(shù)知識儲備，推理速度翻倍的同時確保訓練穩(wěn)定可靠。

下面這個案例，是簡單幾步在OpenClaw里配置了Qwen3.5，讓它進行搜索過去一個月內(nèi)發(fā)布的新 AI 模型，將信息匯總成一份報告，并最終自動將生成 PDF 文件直接在聊天窗口中發(fā)送回給我。

從搜索、整合信息到排版生成文件，再到跨平臺發(fā)送，最終輸出的報告不僅列出了模型，還包含了 “SWE-Bench” 基準測試對比表，顯示了各模型在解決軟件工程問題上的表現(xiàn)。

4000 億參數(shù)超越萬億參數(shù)，API 價格僅為同等性能 Gemini 3 Pro 的 1/18……這些數(shù)字單獨看是產(chǎn)品迭代，放在一起看，則意味著一個拐點的到來：頂級AI能力不再是高算力、高成本的閉環(huán)游戲，而是變成個人開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)團隊、中小企業(yè)也能觸碰的基礎(chǔ)能力。

1

一個統(tǒng)一的阿里

在全球所有模型廠商里，阿里都是一個特殊的存在。大多數(shù)AI公司要么專注模型研發(fā)，要么深耕芯片設(shè)計，要么依托云基礎(chǔ)設(shè)施，但極少有廠商能將這三者同時握在手中，并讓它們在一個統(tǒng)一的戰(zhàn)略目標下協(xié)同運轉(zhuǎn)。

但阿里做到了。

Qwen3.5的背后，站著整個阿里云的技術(shù)體系。Qwen3.5的“極致性價比”并非孤立的技術(shù)成果，而是模型、芯片與云協(xié)同創(chuàng)新的產(chǎn)物。

在模型層面，千問大模型團隊持續(xù)迭代，從Qwen2.5到Qwen3再到Qwen3.5，每一代都在關(guān)鍵能力維度上突破開源模型的天花板，穩(wěn)定輸出天花板級產(chǎn)品。在芯片層面，平頭哥自研的“真武”芯片針對MoE架構(gòu)模型做了大量優(yōu)化，可滿足千問大模型對大規(guī)模計算的需求，讓芯片與模型聯(lián)合設(shè)計，發(fā)揮極致算力潛力。

更重要的是，阿里云提供從訓練到推理的全鏈路優(yōu)化，比如通過設(shè)計精巧的FP8/FP32精度應(yīng)用策略，激活內(nèi)存減少約50%，訓練提速10%，且這套方案被統(tǒng)一部署到強化學習訓練和推理的全流程中，全面降低了多模態(tài)模型擴展的成本和復雜度。在智能體訓練上，團隊還專門搭建了一套大規(guī)模強化學習框架，覆蓋純文本、多模態(tài)和多輪對話等各種場景，整體效率提升3到5倍，讓模型能在海量真實場景中反復實戰(zhàn)、持續(xù)進化。

這種模型、芯片和云的軟硬件緊密耦合，最終實現(xiàn)了“1+1+1>3”的效果，不僅能更好發(fā)揮芯片的算力潛力，提升集群的算力效率，還能有效提升模型訓練與推理的效率。得益于此，Qwen3.5的API價格進一步探底，而開源協(xié)議Apache 2.0的完全開放，讓全球開發(fā)者得以零門檻使用、研究甚至二次開發(fā)世界頂級的多模態(tài)AI能力。

放眼全球，有能力將這三者深度耦合的科技公司屈指可數(shù)，而阿里是其中之一，也是唯一走通開源路線的那個。

這種協(xié)同創(chuàng)新的成果，正在以驚人的速度轉(zhuǎn)化為生態(tài)效應(yīng)。截至目前，千問模型的開源數(shù)量已超400個，衍生模型突破20萬個，下載量超10億次。

在中國企業(yè)級大模型調(diào)用市場中，千問位居第一，并成為阿里云新增需求的主要驅(qū)動力，帶動計算、存儲及數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)資源消耗的增長。根據(jù)Omdia數(shù)據(jù)，2025年上半年，中國AI云整體市場規(guī)模達223億元，阿里云占比35.8%，超過第二到第四名總和；阿里云在中國云市場的整體份額也從33%提升至36%，領(lǐng)先優(yōu)勢持續(xù)擴大。

這些數(shù)字背后是一個正在加速成型的正循環(huán)：開源吸引開發(fā)者，開發(fā)者催生應(yīng)用，應(yīng)用反哺云和芯片業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)收益再投入下一代模型研發(fā)。而當技術(shù)本身足夠高效，成本就不再是需要刻意壓縮的東西，它自然就低了。Qwen3.5讓“最強”和“最便宜”，同時出現(xiàn)在了一個模型上。

回看過去幾十年的科技產(chǎn)業(yè)史，Linux定義了服務(wù)器時代，Android定義了移動時代，它們的共同點是開源、免費、無處不在，最終成為整個產(chǎn)業(yè)默認的底層。

而它們的背后，都站著一個能夠調(diào)動全棧資源、保持戰(zhàn)略定力的推動者。今天的阿里，正在扮演這個角色。

當組織統(tǒng)一、戰(zhàn)略統(tǒng)一、技術(shù)協(xié)同成為常態(tài)，“千問”就不再只是一個模型系列的名稱，而是AI時代基礎(chǔ)設(shè)施的代名詞。

點個“愛心”，再走 吧