在人工智能大模型领域，一场打破传统认知的变革正在上演。长期以来，顶级性能、完全开源、极致性价比被视为大模型难以同时实现的“不可能三角”，众多模型在性能、成本与开源的平衡中艰难探索，却始终未能找到完美解法。然而，阿里推出的千问3.5大模型，凭借一系列创新突破，成功打破了这一行业困局。
过去，大模型发展依赖Scaling Law，通过不断增加参数提升性能，但这一模式在2026年已陷入瓶颈。万亿参数模型继续向上发展，边际收益趋近于零，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，其API定价不断上涨，让中小企业和开发者望而却步。开源模型则在性能与性价比之间徘徊，难以突破。在此背景下，千问3.5的诞生，为行业带来了新的希望。
千问3.5总参数量仅3970亿，激活参数更是低至170亿，仅为上一代万亿参数模型Qwen3-Max的四分之一。然而，其性能却大幅提升，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不仅成为当下开源大模型的佼佼者，在认知能力、指令遵循、通用Agent评测等方面，更是超越了GPT5.2、Claude 4.5、Gemini-3-Pro等同期闭源模型。在成本方面，千问3.5每百万Token输入低至0.8元，仅为GPT5.2的1/15、Gemini-3-pro的1/18，真正实现了极致性价比。
千问3.5能够打破“不可能三角”，关键在于其架构创新。大模型的底层核心是Transformer架构的attention注意力 + FFN前馈网络双塔结构，千问团队从这一核心出发，进行了深入优化。在attention层，传统Transformer的全局注意力机制计算复杂度与上下文长度呈O(N²)关系，导致算力成本高昂。千问3.5采用全局注意力 + 线性注意力的混合架构，对非关键冗余信息用线性注意力处理，计算复杂度降至O(N)，算力消耗大幅下降；对核心语义、关键逻辑信息保留标准全局注意力，保证长文本依赖建模能力，推理精度几乎无损失。这一改进使千问3.5的上下文长度达到1M token，可支持600 - 800轮连续对话不遗忘。
在表达成本方面，千问3.5采用极致稀疏MoE架构。传统稠密大模型每次推理需激活全部参数，造成大量算力浪费。MoE架构将模型拆成多个专家子网络，只激活最对口的部分专家模型。千问3.5的极致稀疏MoE架构，总参数量3970亿，单次推理激活参数仅170亿，不到总参数的5%，即可调动全部知识储备，部署成本大降60%，最大推理吞吐量可提升至19倍。
架构创新的潜力离不开全栈协同的支持。阿里独有的阿里云、平头哥自研芯片与千问模型形成全栈协同能力，这是其他厂商难以复制的核心壁垒。阿里云的AI基础设施为文本 + 视觉混合预训练数据提供稳定高效的算力支撑，使大规模架构创新实验得以落地。平头哥真武810芯片针对MoE架构、混合注意力机制进行专项优化，充分发挥集群算力效率，提升模型训练和推理效率。千问团队的模型架构创新又为云基础设施、芯片优化指明方向，形成正向循环闭环，进一步降低了千问3.5的成本。
千问3.5不仅在性能和成本上表现卓越，在用户体验方面也进行了全面升级。在推理性能上，千问3.5从训练阶段就原生支持多Token联合预测，让模型从逐字生成进化为一次想好几步再说，在长文本生成、代码补全、多轮对话等高频场景带来质变体验。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，在注意力层输出端加智能降噪开关，根据信息重要程度智能调控传递，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的细节升级覆盖了从个人用户到企业开发者的全维度需求。它首次支持201种语言，预训练数据大幅新增中英文、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，千问3.5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端能处理跨应用数据整理、自动化流程执行等复杂操作。千问团队构建的可扩展Agent异步强化学习框架，端到端速度可加速3到5倍，并将基于插件的智能体支持扩展至百万级规模，为Agent规模化落地奠定基础。
在通往通用人工智能（AGI）的道路上，统一多模态是关键一步。千问3.5从预训练第一天起，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内深度融合，真正具备了跨模态的直觉理解力。为实现原生多模态融合，千问3.5革新训练架构，让视觉和语言模态各走最优路径，只在关键节点高效汇合，提升多模态混合训练效率。在多模态推理、通用视觉问答、文本识别和文件理解、空间智能、视频理解等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能，碾压同类开源模型，比肩顶级闭源模型。
千问3.5的问世，不仅打破了技术上的“不可能三角”，更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，性能和体验难以与闭源模型媲美。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，让开源、高性价比、最强成为可能。截至目前，阿里已开源400余个千问模型，覆盖全尺寸、全模态、全场景，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。千问生态的崛起，让中小企业、个人开发者和科研机构都能从中受益，AI不再是巨头的专属游戏，而是成为全行业、全开发者都能参与的创新浪潮。
