新京報貝殼財經訊（記者羅亦丹）2月25日，繼除夕開源Qwen3.5-397B-A17B之後，阿里繼續開源千問3.5系列模型。本次開源三款中等規模的新模型，包括Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。基於架構創新和訓練突破，此次開源的三款千問3.5模型均創下中等尺寸模型的性能新高，超越了更大尺寸的上代旗艦模型Qwen3-235B-A22B和Qwen3-VL，多榜單表現均明顯優於GPT-5 mini。值得注意的是，千問3.5新模型甚至可直接部署於消費級顯卡，對開發者極為友好。目前，基於Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上線阿里雲百煉，每百萬Token輸入低至0.2元。千問3.5模型採用混合注意力機制，結合高稀疏的MoE架構創新，並基於更大規模的文本和視覺混合Token上訓練，新模型以更小的總參數和激活參數量，實現性能提升。
阿里開源三款中型千問3.5新模型，可直接部署於消費級顯卡
新京報貝殼財經訊（記者羅亦丹）2月25日，繼除夕開源Qwen3.5-397B-A17B之後，阿里繼續開源千問3.5系列模型。本次開源三款中等規模的新模型，包括Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。基於架構創新和訓練突破，此次開源的三款千問3.5模型均創下中等尺寸模型的性能新高，超越了更大尺寸的上代旗艦模型Qwen3-235B-A22B和Qwen3-VL，多榜單表現均明顯優於GPT-5 mini。
值得注意的是，千問3.5新模型甚至可直接部署於消費級顯卡，對開發者極為友好。目前，基於Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上線阿里雲百煉，每百萬Token輸入低至0.2元。千問3.5模型採用混合注意力機制，結合高稀疏的MoE架構創新，並基於更大規模的文本和視覺混合Token上訓練，新模型以更小的總參數和激活參數量，實現性能提升。