春节AI大魔王：千问摊牌，吞吐量狂飙19倍

选择了除夕这一天，Qwen3.5发布的时间点有些微妙。

马年春节在即，各家原生AI App红包大战已经进入白热化。与其说这是一次红包大战，不如说是一次应用入口的争夺。哪家AI厂商能先把模型能力嵌进现实场景，就可能在AGI竞逐的赛道上抢占先机。

所以，Qwen3.5选择在此时登场，无疑在“红包大战”的氛围中，完成了一次对自身AI技术和能力的背书。

最新数据显示，Qwen3.5-Plus只用了不到3970亿参数，激活仅170亿，性能就超过上一代万亿模型Qwen3.0-Max。

Qwen3.5延续了“发布即开源”的传统，在多模态理解、复杂推理与Agent能力上对标闭源第一梯队，这是一种能力与效率同时兑现的信号。

过去一段时间，行业内对于开源生态的认知在不断刷新。Hugging Face CEO德朗格此前公开表示，开源模型正在以前所未有的速度逼近闭源体系。

而在模型研发的策略上，单纯追求参数规模的时代已逐渐褪去。AI2资深研究员Nathan Lambert曾在一档访谈中提出：“单位算力释放多少智能，正在成为新的竞争核心。”

这一点在Qwen3.5上体现得尤为明显。通过架构层的系统优化，Qwen3.5-Plus推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。这正是AI超级入口背后真正需要的底层支撑。

换言之，Qwen3.5也许是AI春节档真正的“杀手锏”。

当模型足够强、成本足够低、算力栈足够完整，AI才有可能成为现实世界的映射与执行层。

某种程度上，阿里正在尝试构建一套类似Google的AI栈：上层是Qwen模型作为通用智能基座，中层是阿里云作为分发与算力平台，底层是以平头哥为代表的自研芯片体系。

随着AI“三驾马车”的产业布局成型，阿里有望在全球AI竞争格局已经构筑起名为“生态”的护城河。

01

突破开源上限，Qwen让千问充满想象

Qwen3.5不是一次简单迭代。从Qwen2.5补强多模态与长上下文，到Qwen3引入MoE与推理增强，再到Qwen3.5强化综合能力与真实场景表现，Qwen几乎每代都在关键能力上前进一步。

在技术指标上，Qwen3.5-Plus用397B总参数、17B激活规模完成一次“以小胜大”的架构跃迁。其性能媲美Gemini-3-pro、GPT-5.2等顶级闭源模型，同时相较上一代Qwen3-Max，部署成本下降60%、推理速度提升8倍。

据了解，Qwen3.5-Plus的API价格每百万Token低至0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18。这一效能提升得益于千问团队自研的门控技术成果，结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，才实现了近400B总参数，激活仅17B的极致模型效率。

对于在C端持续发力的千问而言，Qwen3.5的这一效能提升的意义不言自明。硅谷知名投资人Elad Gil几周前接受采访时指出，随着 AI 竞争进入成熟阶段，推动 AI 推理成本下降、提高模型部署效率将成为真正的竞争核心。

在春节红包大战的流量高峰下，这种效率跃迁变得尤为关键，想要成为C端的AI头部产品，模型服务一定要有能力承接真实用户的高频使用。

这个春节档，千问App也加入红包战局，以“请客送奶茶”等真实办事场景拉动交互体验，把能力直接推向生活场景，6天时间就帮用户完成了1.2亿笔订单，在全球首次实现大规模真实世界任务执行和商业化验证。

Qwen3.5落地后，有望进一步优化千问App的agent能力，提升“AI办事”的效率和准确性。当Agent能力、多模态理解与复杂推理被同时强化，Qwen正让千问APP的未来充满想象。

另一方面前几代的Qwen大语言模型不同，Qwen3.5在跨模态理解力上实现了能力跃迁，“原生多模态”让视觉与语言在同一空间内学习，减少拼装带来的割裂。

这意味着，Qwen3.5不只是识别图片，而能做像素级定位与精细处理，把视觉信息当作可推理的结构化输入。在视频理解上，Qwen3.5能对图像进行像素级空间定位与代码级精细处理，能理解长达2小时视频中的时序演变与因果关系。

更具产品想象力的是“草图到代码”：Qwen3.5可以把手绘意图直接转成可运行前端，甚至可以作为视觉智能体自主操控手机与电脑，跨应用完成多步骤复杂任务，让模型在创作与开发之间充当翻译器。

出色的视觉能力，让Qwen3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的突破。目前，千问团队构建了一个可扩展的Agent异步强化学习框架，端到端可加速3到5倍，并将插件式智能体Agent支持扩展至百万级规模。

事实上，Qwen3.5只是阿里多模态布局的冰山一角。目前，阿里在多模态理解和多模态生成领域均取得了突破性成果。

就在一周前，千问刚刚发布集生图和编辑能力于一身的Qwen-image-2.0，在权威榜单AI Arena中位居全球前三，被誉为国产Nano Banana Pro。如今，随Qwen3.5在视觉理解能力上又实现了突破，Qwen模型矩阵的全模态能力取得了跨越式进展。

到这一步，模型就已经开始具备执行现实操作”的雏形。如果说过去的千问更多承担“回答问题”，那么随着Qwen进入3.5版本，它更可能成为“解决问题”的核心引擎。

02

三驾马车牵引，阿里要做全能AI栈玩家

Qwen3.5所带来的效率跃迁，在本质上改变了模型与算力之间的依赖关系，模型优化的重心也从“规模竞赛”转向“系统协同”。

这一点与Google近年来的AI战略路径不谋而合。Google之所以能长期站在AI第一梯队，不是因为每一代模型都能领先行业，而在于“协同”二字。

在Google的AI战略中，Gemini的迭代一直与Vertex AI平台及TPU硬件协同演进，形成“模型—平台—算力”一体化结构。

阿里正在用“千问—阿里云—平头哥”的三驾马车，打造同一套全栈AI体系：模型负责能力密度，云负责规模化交付，芯片负责自主算力基座，同时增加供给侧的弹性。

在算力侧，平头哥作为阿里自研芯片体系的重要一环，持续推进AI芯片与系统级优化布局。新一代AI芯片如真武810E已在线上部署于阿里云集群，丰富了阿里在算力侧的自主能力，为大模型训练与部署提供更深层次算力集成基础。

根据Omdia的数据，阿里云在中国AI云市场份额已达到35.8%，说明阿里已经具备把模型变成“可交付服务”的平台底盘。

与此同时，全球知名IT研究与咨询机构Gartner在2025年“GenAI技术创新指南”中将阿里云在GenAI云基础设施、工程与模型等多个维度列入“Emerging Leaders（新兴领导者）”象限，意味着其产品成熟度与市场影响力已进入全球主流竞争区间。

纵观全球AI产业，Google与阿里是少数能在模型、平台、算力三条线同时给出体系答案的代表性玩家。

Vertex AI可以把模型能力封装成企业可持续调用的服务，同时提供新的商业化订阅入口。TPU的长期投入则体现了对单位推理成本与算力供给主动权的控制，这是Google AI竞争力的重要来源。

对照这一结构，Qwen3.5的效能提升为阿里云的规模化部署创造了条件，使模型能力可以在更低资源消耗下完成高并发服务。

与Google以闭源平台为核心的路径不同，阿里选择以开源驱动生态扩散，再通过云端承接规模化交付，形成另一种全栈逻辑，既更广泛、更低门槛的创新基础设施。

在开源生态层面，Qwen已成为全球下载量领先的开源模型之一。公开数据显示，其衍生模型数量突破20万，累计下载量超10亿次，Hugging Face开源榜单前列长期由通义系列占据；ModelScope聚集超12万模型，服务超2000万开发者。模型热度正在向产业落地转化。

传统闭源模式下，企业往往必须依赖平台提供方的API和许可，不仅成本随使用规模线性增长，还面临定制能力有限的问题。对比之下，开源模型能够在本地部署、深度微调，可以对不同行业场景进行纵向优化和创新迭代。

利用这种开放路线，阿里云已经迅速进入产业腹地。国家电网基于千问打造“光明电力大模型”，专业能力较基座模型提升20%；工商银行用Qwen-VL-Max落地“商户智能审核助手”，实现多模态风控自动化；宝马、比亚迪、荣耀等厂商把千问能力嵌入智能座舱与终端设备。

庞大的开源生态支持下，Qwen已经嵌入工业生产线、金融风控系统、能源调度平台与消费电子终端之中，成为真实场景背后的智能基座。

“阿里通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。”2025年云栖大会上，阿里巴巴CEO吴泳铭曾这样描述Qwen的未来愿景。如今，Qwen3.5正驱动着这一愿景逐渐照进现实。