2月16日，阿里巴巴在网页链接页面低调发布了Qwen3.5-Plus和Qwen3.5-397B-A17B两款新模型。Qwen3.5-Plus作为Qwen3.5系列的最新大语言模型，而Qwen3.5-397B-A17B则是Qwen3.5开源系列的旗舰大语言模型，两者均支持文本和多模态任务。Qwen3.5-Plus版本拥有3970亿参数，激活170亿，性能超越了万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，推理效率显著提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。

Qwen3.5-397B-A17B在推理、编程、智能体能力与多模态理解等全方位基准评估中表现优异，助力开发者与企业显著提升生产力。该模型采用创新的混合架构，结合线性注意力（GatedDeltaNetworks）与稀疏混合专家（MoE），实现出色的推理效率。总参数量达3970亿，每次前向传播仅激活170亿参数，在保持能力的同时优化速度与成本。此外，语言与方言支持从119种扩展至201种，为全球用户提供更广泛的可用性与更完善的支持。

Qwen3.5在能力、效率与通用性三个维度上推进预训练，通过早期文本-视觉融合与扩展的视觉/STEM/视频数据实现原生多模态，在相近规模下优于Qwen3-VL。多语言覆盖从119增至201种语言/方言；25万词表（vs.15万）在多数语言上带来约10–60%的编码/解码效率提升。Qwen3.5凭借高效的混合架构与原生多模态推理，为通用数字智能体奠定了坚实基础。下一阶段的重点将从模型规模转向系统整合，构建具备跨会话持久记忆的智能体、面向真实世界交互的具身接口、自我改进机制，目标是能够长期自主运行、逻辑一致的系统，将当前以任务为边界的助手升级为可持续、可信任的伙伴。