强烈推荐大家关注一下Qwen3.5这次架构升级！

昨天，Qwen3.5-397B-A17B直接开源了权重。

一个397B参数的旗舰模型，实际跑起来只激活17B参数，但能力居然可以直接对标参数量超 1T 的 Qwen3-Max？

但比起这个技术细节，更值得关注的是这次更新背后折射出的行业趋势：
AI正在从追求极致性能，转向追求性能与可用性的平衡。

过去几年，大模型领域一直在追求更大的参数量、更强的能力。
但这条路走到今天，遇到了一个绕不过去的矛盾：旗舰模型虽然强大，却很难真正走进大多数开发者的工作流里。

背后的痛点在于：我们既需要AI足够聪明，又需要它足够实用。
这不是靠简单压缩模型能解决的，毕竟你把一个大模型粗暴地砍掉参数，性能往往会断崖式下跌。

Qwen3.5这次做的事情，本质上是在探索另一条路：不是让大模型变小，而是让旗舰能力变得更轻。

这次更新的核心是三个方向的同时升级：原生多模态、混合稀疏激活、长上下文效率。
我们拆开来看，背后的思路其实指向了AI应用的几个关键转折点。

1️⃣先说原生多模态。
Qwen3.5这次把文本和视觉在训练阶段就融合了，模型从学习的第一天起，就是用统一的方式理解图和文字。

这种做法的价值，在复杂任务中会特别明显。

比如你要让AI分析一段操作视频，传统方案需要先识别画面，再理解动作序列，再生成文字描述，最后整合成报告。
每个环节都是独立模块，串起来难免有信息损耗。

现在的方案是，AI会直接端到端完成整个任务，从看视频到输出分析，中间不用反复转换表征格式。
推理链条更连贯，出错的概率也低。

更关键的是，这种端到端的能力让AI开始真正能做事，而不只是会看图。
GUI理解、视频分析、多步视觉推理，这些以前需要拼接多个模型才能完成的任务，现在单模型就能闭环处理。

2️⃣ 混合稀疏激活解决的是另一个问题。
397B 总参数，但单次推理只激活 17B，这主要得益于更高稀疏度的 MoE 按需调用专家模块。

而整体性能的大幅提升，则是 Next 混合架构三项关键设计共同作用的结果：更高稀疏度的 MoE、门控 DeltaNet 与门控注意力混合机制（兼顾长序列处理速度与推理质量）、多 token 预测（单次前向推理预测多个 token，显著提升生成效率）。

这个设计直击旗舰模型最大的痛点：能力强但用不起。

以前你想用旗舰级别的能力，要么烧钱调用 API，要么自己部署但硬件成本让人望而却步。
现在用稀疏激活，能力保持旗舰水平，但算力需求大幅下降。

更直观的数据是：在 32k 上下文长度下，Qwen3.5 的吞吐量是 Qwen3-Max 的 8.6 倍。
同样处理一份长文档，以前可能要等几分钟，现在十几秒就能出结果。

而且这种设计还有一个隐藏的好处：它让模型在不同任务间切换时更高效。简单任务调用少量专家，复杂任务调用更多专家，资源分配更灵活。

3️⃣ 还有一点，长上下文这件事经常被低估。
因为在真实工作场景里，很少有任务能在几百字内解决。

多文档问答、长篇合同审查、代码仓库理解、视频内容分析，这些都需要处理几万甚至几十万token的上下文。
传统密集模型在长序列下速度直线下降，显存也撑不住。

Qwen3.5用了门控DeltaNet和门控注意力的混合机制，专门针对长序列优化。
它还支持多token预测，单次前向推理就能预测多个token，生成效率成倍提升。

这不是简单的速度提升，而是让一类以前做不了的任务变得可行。

比如以前你让AI分析一个小时的会议视频，光处理就得等半天，还可能因为上下文太长直接卡死。
现在不仅跑得动，还能保持推理质量，这是跑得快和跑得准的平衡点。

那么，这次更新指向的是什么？

第一，端到端多模态任务闭环开始成为可能。
以前做GUI自动化或视频分析，得拼接好几个模型，每个环节都是独立维护的。
这种架构的问题不仅在于工程复杂度高，更在于稳定性差，任何一个模块出问题，整个链路就断了。

现在单模型就能从理解到执行全链路完成，减少了无数个可能出错的环节。

第二，智能体开发的门槛正在实质性降低。
稀疏激活让旗舰能力不再是少数大厂的专属，中小团队也能用得起、跑得动。

更关键的是，模型开源了权重，开发者可以直接部署、微调、二次开发，不用受限于API调用。
这意味着更多开发者能在旗舰能力的基础上做深度定制，整个开源生态会有一波新的应用爆发。

第三，工具调用和技能组合的生态开始成型。
Qwen3.5支持在复杂任务中进行多轮规划和工具调用。

你可以让AI先搜索相关资料，再调用代码解释器分析数据，最后生成结构化报告。 整个流程是模型自主规划和执行的，不需要人工干预每一步。
这和Skills/Toolchain的趋势是匹配的，意味着可复用智能体工作流开始有了实现基础。

更值得关注的，是AI行业正在发生的一次底层逻辑重构。
而Qwen3.5这次的架构升级，恰好踩在了这个转折点上。它证明了一件事：通过聪明的设计，旗舰能力可以更轻、更快、更省资源。

而这种轻量化不是性能的妥协，而是可用性的跃升。

未来的AI可能不是一个超级大脑，而是无数个分布式的智能节点。有些在云端处理复杂任务，有些在设备端实时响应，有些在边缘计算协同工作。

而这种形态要真正成为现实，前提是旗舰能力能够轻量化部署。
Qwen3.5在2026开年开了个好头。