【文章来源:techweb】
【】2 月 16 日消息,据千问微信号消息,阿里正式发布全新一代大模型千问 Qwen3.5-Plus。即日起,用户可通过千问 APP 及 PC 端 (qianwen.com) 切换模型进行体验。
据介绍,此次发布的千问 3.5 实现了从纯文本到原生多模态的跨越式升级。该模型基于视觉与文本混合 Token 预训练,引入更丰富的世界知识与推理数据,以不到 40% 的参数量,达到了超万亿参数基座模型的顶尖性能。
在权威评测中,千问 3.5 表现卓越:在知识推理 MMLU-Pro 评测中得分 87.8 分,超越 GPT-5.2;在博士级难题 GPQA 测评中斩获 88.4 分,高于 Claude 4.5;指令遵循能力更以 76.5 分刷新所有模型纪录。同时,其视觉能力在多模态推理、文本识别等多项评测中也均斩获最佳。
技术层面,千问 3.5 融合了曾获 NeurIPS 2025 最佳论文的自研门控技术,创新性地结合线性注意力与稀疏混合专家架构,实现了 397B 总参数下仅激活 17B 的极致效率。在 32K 上下文场景中,其推理吞吐量最高可提升 8.6 倍,处理超长文本时效率提升更可达 19 倍。基于强大的多模态与推理能力,千问 3.5 还能自主操作手机与电脑,显著提升跨应用任务处理与自动化流程执行的效率。
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据介绍,此次发布的千问 3.5 实现了从纯文本到原生多模态的跨越式升级。该模型基于视觉与文本混合 Token 预训练,引入更丰富的世界知识与推理数据,以不到 40% 的参数量,达到了超万亿参数基座模型的顶尖性能。
在权威评测中,千问 3.5 表现卓越:在知识推理 MMLU-Pro 评测中得分 87.8 分,超越 GPT-5.2;在博士级难题 GPQA 测评中斩获 88.4 分,高于 Claude 4.5;指令遵循能力更以 76.5 分刷新所有模型纪录。同时,其视觉能力在多模态推理、文本识别等多项评测中也均斩获最佳。
技术层面,千问 3.5 融合了曾获 NeurIPS 2025 最佳论文的自研门控技术,创新性地结合线性注意力与稀疏混合专家架构,实现了 397B 总参数下仅激活 17B 的极致效率。在 32K 上下文场景中,其推理吞吐量最高可提升 8.6 倍,处理超长文本时效率提升更可达 19 倍。基于强大的多模态与推理能力,千问 3.5 还能自主操作手机与电脑,显著提升跨应用任务处理与自动化流程执行的效率。
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在权威评测中,千问 3.5 表现卓越:在知识推理 MMLU-Pro 评测中得分 87.8 分,超越 GPT-5.2;在博士级难题 GPQA 测评中斩获 88.4 分,高于 Claude 4.5;指令遵循能力更以 76.5 分刷新所有模型纪录。同时,其视觉能力在多模态推理、文本识别等多项评测中也均斩获最佳。
技术层面,千问 3.5 融合了曾获 NeurIPS 2025 最佳论文的自研门控技术,创新性地结合线性注意力与稀疏混合专家架构,实现了 397B 总参数下仅激活 17B 的极致效率。在 32K 上下文场景中,其推理吞吐量最高可提升 8.6 倍,处理超长文本时效率提升更可达 19 倍。基于强大的多模态与推理能力,千问 3.5 还能自主操作手机与电脑,显著提升跨应用任务处理与自动化流程执行的效率。
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在权威评测中,千问 3.5 表现卓越:在知识推理 MMLU-Pro 评测中得分 87.8 分,超越 GPT-5.2;在博士级难题 GPQA 测评中斩获 88.4 分,高于 Claude 4.5;指令遵循能力更以 76.5 分刷新所有模型纪录。同时,其视觉能力在多模态推理、文本识别等多项评测中也均斩获最佳。
技术层面,千问 3.5 融合了曾获 NeurIPS 2025 最佳论文的自研门控技术,创新性地结合线性注意力与稀疏混合专家架构,实现了 397B 总参数下仅激活 17B 的极致效率。在 32K 上下文场景中,其推理吞吐量最高可提升 8.6 倍,处理超长文本时效率提升更可达 19 倍。基于强大的多模态与推理能力,千问 3.5 还能自主操作手机与电脑,显著提升跨应用任务处理与自动化流程执行的效率。




