硅基流动上线多模态模型 Qwen3.5 系列

追求智能进步并不是一味将模型做得更大、更重，而是“更优架构 + 更高质量数据 + 强化学习”的优雅协同。

连马斯克都点赞的阿里 Qwen3.5 系列证明了这一点。它用令人惊喜的“智能密度”表明：尤其在推理、编码和视觉理解这些硬核任务上，即使是中小型模型，同样能拥有媲美上一代大型模型的实力。

从性能比肩万亿参数模型 Qwen3-Max-Base 的 Qwen3.5-397B-A17B，到在复杂智能体任务（如多步推理、工具调用、跨应用操作）中表现亮眼的中小型模型 Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B 与 Qwen3.5-27B，再到以小巧身材全面超越前代大模型的 Qwen3.5-9B 与 Qwen3.5-4B，每一个型号的模型，都不是简单的参数增减，而是一次大幅能力跃迁。

这份轻盈而强大的智能已在硅基流动 AI 云上线。我们上架了该系列的 3 款 MoE 模型与 3 款 Dense 模型的预览版，其中 4B 模型免费使用，让开发者实现 Token 自由。需要指出的是，预览版使用体验未达到预期效果，我们正在进一步深度适配与性能优化。

Qwen3.5 系列的“原生多模态”思维，摒弃了过去“视觉编码器+语言模型”的拼接式设计，而是让文本与图像在统一的语义空间里交融学习“看”与“说”，面对 GUI 理解、视频分析等多模态任务，一个模型即可端到端解决，彻底告别繁琐的多模型流水线。

相对于前代模型，Qwen3.5 的后训练性能提升来自对各类 RL 任务和环境的全面扩展，以及对泛化性的极致追求。它不再为特定指标优化，而是为应对真实世界的复杂性而生。

创新的 Qwen3-Next 混合架构为 Qwen3.5 带来了显著的效率提升。更高稀疏度的MoE、混合注意力机制与稳定性优化，共同铸就了该系列模型高吞吐、低延迟与低成本的优势。官方实测数据显示，Qwen3.5-397B-A17B 的解码吞吐量可达前代标杆模型 Qwen3-Max 的 8.6 倍/19.0 倍，性能却毫不逊色。

此外，它还支持多达 201 种语言与方言，特别关注非洲、南亚以及中国少数民族语等低资源语言，让技术普惠覆盖全球更广阔的地区。

这是硅基流动上线的第 157 个模型，全系列支持 256K 上下文。无论你是需要大模型来加速生产力，还是青睐“小而强、轻而快”的模型来敏捷验证创意、低成本深耕垂直场景，Qwen3.5 系列都已准备就绪。