大模型领域正经历一场前所未有的变革，而阿里推出的千问3.5成为这场变革中的关键角色。长期以来，大模型行业被“顶级性能、完全开源、极致性价比”这一不可能三角所束缚，众多模型在追求某一优势时，不得不牺牲其他方面，行业发展陷入困境。
Scaling Law曾是大模型发展的核心驱动力，然而如今其红利已接近枯竭。万亿参数模型继续提升参数，边际收益却趋近于零，行业陷入参数内卷、落地困难的死循环。闭源巨头凭借技术优势占据性能天花板，GPT、Claude等模型的API定价不断上涨，中小企业和开发者面临高昂的使用成本，难以触及顶级模型。开源模型也未能突破困境，在性能与性价比之间艰难徘徊，难以实现两者兼得。
在这样的背景下，千问3.5的发布犹如一颗重磅炸弹。其总参数量仅3970亿，激活参数更是只有170亿，不到上一代万亿参数模型Qwen3 - Max的四分之一。但令人惊叹的是，它不仅性能大幅提升，还实现了原生多模态能力的代际跃迁。在横向对比中，千问3.5超越了GPT5.2、Claude 4.5、Gemini - 3 - Pro等同期闭源模型，在认知能力、指令遵循、通用Agent评测等方面表现卓越，成为当下开源大模型的SOTA。
千问3.5在成本方面同样具有巨大优势。它每百万Token输入低至0.8元，仅为GPT5.2的1/15、Gemini - 3 - pro的1/18。这一价格优势得益于其架构创新与全栈协同能力。千问团队回到大模型的第一性原理，对架构进行深度创新。在attention层，采用全局注意力 + 线性注意力的混合架构，针对不同信息分配不同注意力，既降低了算力消耗，又保证了推理精度，使上下文长度达到1M token，支持超长对话不遗忘。在表达成本上，极致稀疏MoE架构将模型拆分为多个专家子网络，根据输入内容激活对口专家，大大减少了算力浪费。总参数量3970亿的千问3.5，单次推理激活参数仅170亿，不到总参数的5%，部署成本大幅下降，推理吞吐量大幅提升。
阿里独有的阿里云、平头哥自研芯片与千问模型的全栈协同能力，是千问3.5实现突破的核心壁垒。阿里云的AI基础设施为大规模架构创新实验提供稳定算力支撑，平头哥真武810芯片针对MoE架构和混合注意力机制进行专项优化，充分发挥集群算力效率。千问团队的架构创新又为云基础设施和芯片优化指明方向，形成正向循环闭环，进一步降低了模型成本。
千问3.5不仅在性能和成本上表现出色，在用户体验方面也实现了质的飞跃。在推理性能上，它从训练阶段就原生支持多Token联合预测，让模型一次想好几步再说，大大提升了长文本生成、代码补全、多轮对话等场景的体验。针对大模型的上下文腐烂问题，千问团队斩获NeurIPS 2025最佳论文奖的注意力门控机制发挥了关键作用。该机制在注意力层输出端加智能降噪开关，根据信息重要程度调控传递，使模型在1M token超长上下文下仍能精准记住关键信息。
千问3.5的细节升级覆盖了全维度需求。它支持201种语言，大幅新增中英文、多语言、STEM和推理类数据，能轻松应对小语种翻译和复杂数理化难题。在Agent能力上，实现生产级跨越式提升，移动端与多个主流APP和指令打通，PC端能处理复杂多步骤操作。可扩展的Agent异步强化学习框架加速了端到端速度，为Agent规模化落地奠定基础。
千问3.5在原生多模态方面的探索，更是将其推向了通往AGI的重要一步。以往的多模态模型多为伪多模态，信息传递存在折损。千问3.5从预训练起就在文本 + 视觉混合数据上联合学习，让视觉与语言在统一参数空间深度融合，具备跨模态直觉理解力。它革新训练架构，让视觉和语言模态各走最优路径，关键节点高效汇合，提升了多模态混合训练效率。在众多权威评测中，千问3.5斩获最佳性能，碾压同类开源模型，比肩顶级闭源模型。其精度策略设计也十分巧妙，采用FP8/FP32精度策略，减少激活内存，提升训练速度，且不影响模型性能。这些性能提升转化为生产力，在学科解题、空间推理、视频理解等方面表现卓越，还能实现视觉与代码的原生融合，将手绘草图转化为可运行代码，拆解空间关系完成推理计算。
千问3.5的问世，彻底颠覆了行业对开源模型的固有偏见。此前，开源模型常被视为闭源模型的替代品，难以进入核心生产环境。如今，千问3.5以开源身份实现超越同级闭源模型的性能，加上极致性价比和完善生态支持，让不可能三角成为可能。阿里已开源400余个千问模型，全球下载量突破10亿次，全球开发者基于千问开发的衍生模型超20万个。千问生态为中小企业、个人开发者和科研机构带来福音，降低了AI应用落地成本，打破了闭源模型商用权限限制，让AI成为全行业、全开发者都能参与的创新浪潮。
