阿里除夕夜的野心：3970亿参数的Qwen3.5，凭什么"以小胜大"？

又是除夕夜，又是阿里的惊喜

记得去年除夕，阿里Qwen2.5-Max的发布让整个AI圈都沸腾了一年。今年除夕，他们又整了个大的。

当大家都在吃年夜饭、刷春晚的时候，阿里云悄悄开源了新一代千问大模型——Qwen3.5。这名字听起来只是个版本号升级，但实际上这次的技术突破让人不得不服。

3970亿参数，只激活170亿？这是什么骚操作

先说说这个数字：3970亿参数。

放在2025年，这就是妥妥的超大模型范畴了。但阿里这次玩了个花活——采用了极致稀疏的MoE（Mixture of Experts）架构，每次推理只激活其中的170亿参数。

这意味着什么？简单说就是：有超大模型的脑子，却只需要中小模型的算力。

阿里官方给的数据是：推理吞吐量最高提升19倍，部署成本砍半。

从开发者角度看，这简直就是把钱袋子往你脸上贴。之前用个几百亿参数的模型都得掂量掂量服务器够不够，现在3970亿参数的模型也能轻松跑起来了。

价格战卷出了新高度

说到钱袋子，就不得不提价格。

Qwen3.5-Plus的API定价：每百万Token只要0.8元。

还记得2024年吗？那时候GPT-4的价格还是2.4美元/百万Token，换算成人民币大概是17块。现在两年过去，价格直接打了零头。

而且这还不是阿里最狠的。他们还发布了三款中等规模的模型——Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，这些模型的API价格每百万Token只要0.2元。

0.2元是什么概念？一杯奶茶钱能处理500万个Token。

不只是会写字，还能"看"懂世界

Qwen3.5这次还有一个重要升级：原生多模态。

什么叫原生多模态？就是模型从训练开始就是图文一体的，而不是后面硬贴个视觉模块。

实测下来，Qwen3.5不仅能理解图片、视频，还支持视觉编程。想象一下这个场景：你拍张代码截图，直接问"这段代码有什么bug，怎么改"，模型就能直接看懂你的代码并给出修改建议。

对于开发者来说，这比单纯让模型写代码要实用太多了。毕竟很多时候我们不是从零开始写，而是在维护和优化现有代码。

256K上下文，这下真的能读完一本书了

上下文长度从之前的支持能力扩展到了256K。

这个数字可能不够直观。简单换算一下：一本《三体》大概30万字，Qwen3.5一次性能处理的内容相当于《三体》的1.5倍。

这意味着什么？你可以把整个技术文档、项目代码库扔给模型，让它帮你看、帮你改、帮你写。

之前还得拆分成多个片段，还得担心模型"忘记"前面说的内容。现在这些问题基本都解决了。

开源界的"霸榜"操作

有意思的是，Qwen系列在Hugging Face上的表现已经可以用"屠榜"来形容了。

根据公开数据，Qwen系列已经包揽了全球开源模型的前四名。春节期间千问APP的DAU（日活跃用户）暴涨940%，这说明用户用脚投票，真的在用这些模型。

开源社区的反馈也很积极。开发者可以在魔搭社区和Hugging Face上直接下载模型，也可以在阿里云百炼平台直接调用API。

这种"开源+商用"双轨策略，阿里玩得很溜。开发者可以自己玩，企业也可以直接用，各取所需。

写在最后：2026年的AI战场，已经变天了

回看2026年初的大语言模型格局，你会发现一个明显的变化：开源模型正在追上甚至超越闭源模型。

Qwen3.5的发布，就是这个趋势的一个缩影。

3970亿参数但只激活170亿，这种技术上的精打细算，本质上是对"堆参数就能出奇迹"这种思维的反叛。现在的AI更讲究效率、讲究性价比、讲究能否真正落地。

对于普通开发者和中小企业来说，这是个好时代。我们不再需要百万美元的预算才能用上顶级AI模型。

当然，闭源巨头们也没闲着。但开源社区的爆发力已经让整个AI生态变得更有活力、更多元化了。

至于Qwen3.5能不能在2026年继续保持领先，还得看接下来的市场反馈。但至少从目前来看，阿里这次是真的把诚意摆出来了。

对了，差点忘了说。千问APP和PC端已经接入了Qwen3.5-Plus，感兴趣的朋友可以直接去体验一下。毕竟，0.8元/百万Token的价格，不用白不用。