大模子规模的“春晚”频率，依然快让从业者跟不上节律了。

2月16日除夜夜，阿里巴巴开源全新一代大模子千问Qwen3.5-Plus，性能忘形Gemini 3 Pro，登顶群众最强开源模子，不论从哪个方面，都不错说是给大模子行业的蛇年画上一个句号。

Qwen3.5-Plus总参数3970亿，但实质运行时的激活参数仅为170亿，性能就卓越了万亿参数的Qwen3-Max模子，算力部署资本裁汰60%，推理速率种植8倍，更别提如故一个原生多模态模子，Agent能力大幅加强，API价钱每百万Token低至0.8元。

更好、更快，还更省钱了，这天然不是千问非凡的特色，但千问是毫无争议的圭臬谜底，知谈何如作念和作念出来，是两回事——大模子即是一帮这个星球上最灵巧的大脑，在作念最复杂的收尾。

稍早时刻，字节进步、MiniMax、智谱等国内厂商发布了我方的大模子，GPT-5.3 Codex与Opus 4.6也先后亮相，两种发布作风其实挺有道理。

在硅谷，OpenAI或Anthropic还习气于饰演科技期间的预言者，他们的每一次更新都透着一种试图界说文静走向的广阔叙事感；而在国内，以阿里Qwen为典型代表，更像是一种极其求实且凶猛的工业膨胀，满眼都是何如让AI讹诈到具体场景。

聊到讹诈，天然就到了中国企业的欢娱区，这亦然为何春节AI大战，繁密讹诈被推到台前，与以往不同的是，往时是有了模子，摸索能作念什么讹诈，当今是讹诈场景的需求反过来去股东模子的发展。

在AI大帆海期间，独一那些更灵巧的船主，那些能以更顽劣耗飞行更远距离的船只，才能最终抵达前东谈主未至的新大陆。

变“小”的千问，何如还变强了？

往时两年，硅谷乃至群众的AI共鸣一直散失在Scaling Law的既定路基下，更多的算力、更大的参数、更多的数据，等于更好的大模子。

但这种“大干快上”的膨胀正在撞上两堵无形的墙，一堵是Transformer架构随序列长度加多而呈广博级爆炸的计较复杂度，另一堵则是让无数企业望而生畏的推理资本。

这很容易让东谈主联思到CPU期间的安迪-比尔定理（Andy and Bill’ s Law），硬件种植的性能，赶紧被更吃资源的软件毁坏殆尽，在大模子期间，架构迭代和算法优化开释出的算力红利，被参数目的通胀和落魄文长度的堆叠耗殆尽。

若是这件事注定无法幸免，那么千问3.5就让每一点算力都能解析出更大的价值。

传统的Transformer架构天然遒劲，但它在处理超长文本时极其“重”，每多读一转字，内存和算力的包袱就成倍加多。

为了结巴这个僵局，业界曾尝试过各式旅途，比如寥落注眼力、线性注眼力、气象空间模子等，但一样堕入“性能种植则精度下落”的二律背反，要么保住遵循，捐躯精度；要么保住性能，资本依旧腾贵；要么提议全新架构，却难以融入现存大模子体系。

千问3.5走出了一条“大路至简”的谈路，其性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的紧要改进突破。千问团队自研的门控技能限制，曾斩获群众AI顶会2025 NeurIPS最好论文。

这不是一篇表面性质的论文，该前沿技能已融入到千问3.5改进的搀杂架构中去，团队聚拢线性注眼力机制与寥落搀杂大家MoE模子架构，易游官网收尾了397B总参数激活仅17B的极致模子遵循。

若是用等闲的话来涌现，它并不提前剪辑信息，而是在注眼力计较确凿发生之前，引入一个可学习的“门控”（Gated Attention），先对信息作念一次动态评估，再决定哪些部分用竣工算力精算，哪些部分用更低资本处理。

从架构层面看，它还补上了MoE恒久存在的一块短板。往时的MoE天然依然收尾了参数层面的寥落激活，但注眼力计较自己依然是全量现实，确凿最重的那部分支拨并莫得被轰动。

Gated Attention则把“是否值得计较”这件事径直前移到了注眼力里面，让注眼力自己也具备了可礼聘计较旅途的能力。这意味着寥落化第一次不仅仅发生在前馈集结阶段，而是深入到了Transformer最中枢的计较单位里。

也正因为如斯，它粗略同期作念到往时行业很难兼得的三件事：推理更快、资本更低，同期性能上限不受损。

原生多模态，牵一发而动全身

在面前的大模子赛谈上，多模态依然成为新的焦点，但大多数现存决策仍停留在“模态叠罗汉、参数堆积”的老路上，试图把图像、文本、视频、表格等各式模态径直拼在一齐，再用海量参数去支捏这种重复，以求在Benchmark上刷出亮眼成绩。

可是，这种格式存在明显的局限，智力水平受限，推理遵循低下，原因也很苟简，每加多一个模态，计较量和内存需求呈指数级飞腾，模子的大脑被动同期激活更多部分，但推理能力却莫得成比例种植。

千问3.5是千问系列首个原生多模态模子，性能卓越上一代旗舰模子——万亿参数的Qwen3-Max，但参数目却不到其40%，这背后的技能突破，值得深挖。

原生多模态的难点，在于让模子同期涌现不同类型信息、斥地模态间逻辑，开云app并高效推理。

翰墨、图像、视频、音频各自的抒发格式各异巨大，要在湮灭空间中涌现它们的联系，自己即是技能挑战。更毒手的是跨模态对皆，图像与翰墨、视频与字幕、图表与讲明的逻辑对应，若是处理不好，模子就可能“睁眼瞎”。

数据稀缺和考验资本亦然瓶颈。高质料多模态标注费事，考验中，图像编码器、视频序列处理器和跨模态注眼力层让算力毁坏大，梯度易不稳，推理遵循低下。

长落魄文、多轮推理等任务，更条目模子动态调遣注眼力与算力，不然毁坏呈指数级增长而涌现能力种植有限。总之，苟简堆模态或扩参数无法处置这一中枢瓶颈。

如前所述，千问3.5的技能改进空洞耦合且相互增强，门控注眼力让模子在处理长文本和多模态信息时能按需分拨算力，保捏推理遵循与智力上限；线性注眼力与寥落MoE架构进一步裁汰长落魄文的计较资本，让超大模子在实质使用中也能高效运行；原生多模态考验则为模子展开“眼睛”，让翰墨、图像、视频等信息在湮灭个领略空间里天然交融，同期强化推理、任务目的和空间涌现能力。

这些改进并非孤独存在：高效的计较架构保证了多模态考验可行，跨模态能力反过来又股东注眼力机制的优化，推理遵循和领略能力相得益彰。

正因为如斯，千问3.5才能在文身手会、视觉分析、视频涌现、Agent现实、代码生成等多维任务中弘扬平衡而杰出，酿成一套竣工的、可落地的智能体系。

千问3.5在MMLU-Pro领略能力评测中得分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；在辅导校服IFBench以76.5分刷新通盘模子记录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5弘扬均超越Gemini 3 Pro。

原生多模态考验，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文献涌现（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频涌现（MLVU）等繁密巨擘评测中，千问3.5均斩获最好性能。

大模子期间，阿里的阳谋

技能层面的紧耦合，其实是政策意识的体现，阿里巴巴的芯片、大模子，云基础行径等，最终是要为阿里巴巴的改日价值而服务。

就像云计较期间决定格式的不是CPU主频，而是造谣化技能；出动互联网期间决定格式的不是带宽峰值，而是分发遵循；到了大模子期间，确凿决定讹诈爆发速率的，也不会是模子范围，更可能是每一次推理被调用的资本。

阿里巴巴比更多东谈主更早更深刻地看到了这少许，自此动身，就能涌现阿里巴巴的全盘布局。

在讹诈层面，1月15日，千问App发布群众首个消费级AI购物Agent。春节举止期间，宇宙卓越1.3亿东谈主第一次体验AI购物，说了50亿次“千问帮我”，千问一跃成为国民级AI助手。在群众初度收尾大范围确凿世界任务现实和贸易化考据。

动作千问App的基座模子，千问3.5的Agent能力也大幅增强，收尾了从Agent框架到Agent讹诈的新突破，可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在出动端支捏更多主流APP与辅导，在PC端可处理更复杂的多体式操作，如跨讹诈数据整理、自动化经过现实等，权臣种植操作遵循。

同期，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端可加快3到5倍，并将基于插件的智能体Agent支捏扩展至百万级范围，将进一步掀开大模子在使命和生涯中帮东谈主服务的思象空间。

另一方面，阿里不仅捏续推出SOTA级模子，同期通过开源怒放策略，让任何东谈主都能免费使用。这使千问赶紧成为群众最受接待的开源模子，也为改进提供了肥饶泥土，激勉了大批新的讹诈与创意。

面前，千问模子的开源数目超400个，养殖模子数目突破20万个，下载量突破10亿次，远超好意思国的Llama，包括李飞飞团队、爱彼迎等群众公司和机构都在使用千问模子。

范围化势必导致边缘资本的裁汰，这是阿里云基础行径的果断。依托阿里云与平头哥自研芯片的支捏，千问的推理遵循得以进一步种植，更好得志企业级讹诈需求。模子、芯片与云霄资源的深度耦合，收尾了“1+1+1>3”的协同效应，不仅充分开释了芯片算力后劲和集群遵循，也权臣提高了模子考验与推理的举座性能。

举例，真武芯片针对以Qwen3为代表的主流MoE架构模子作念了大批优化，可得志千问大模子对大范围计较的需求。获利于模子、芯片以及云的协同改进，千问3.5的价钱进一步探底，API每百万Token输入低至0.8元，是同等性能Gemini-3-pro的1/18。

这么的策略不仅让千问在企业端备受接待，也让阿里云再次参加高速增恒久。沙利文数据败露，千问在中国企业级大模子调用商场中位居第一，并成为阿里云新增需求的主要驱能源，带动计较、存储及数据库等基础资源毁坏的增长。

凭据商场调研机构Omdia数据，2025年第三季度，中国大陆云基础行径服务商场范围达到134亿好意思元，同比增长24%，商场已结合第二个季度收尾20%以上的同比增长，阿里云在中国云基础行径服务商场的份额则种植至36%，AI关联收入已结合九个季度收尾三位数同比增长，连接保捏商场率先地位且上风进一步扩大。

千问3.5这一轮技能跃迁的价值，更像是阿里巴巴一场早有预期的“阳谋”，不仅仅把性能作念上去，当长落魄文、多轮推理、Agent使命流启动变成默许成立时，模子才会确凿变成这个期间的基础行径，技能与贸易在这里协同，算力与领略在这里酿成闭环。

在大模子期间，阿里玩的是一盘既看得见的技能棋，又布局深入的贸易棋。

（作家｜张帅，编著｜盖虹达）