以小胜大！千问Qwen3.5重磅发布，每百万Token仅0.8元_老虎社区_美港股上老虎

以小胜大！千问Qwen3.5重磅发布，每百万Token仅0.8元

阿里云02-16

刚刚，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus，登顶全球最强开源模型。该模型总参数为3970亿，激活仅170亿，以小胜大，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。目前，千问APP、PC端已接入Qwen3.5-Plus模型。开发者可在魔搭社区和HuggingFace下载新模型，同时可在阿里云百炼直接获取API服务...

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Pro。原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。创新门控技术小参数实现极致性能千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。千问3.5推理效率大幅提升最大吞吐量提升至19倍千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步提升了节约了模型训练成本、提升了训练效率。Agent应用进一步突破智能体支持扩展至百万级基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。同时，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，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了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。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。此外，不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布。性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max不久后也将发布，敬请期待。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":533529475625200,"gmtCreate":1771233161538,"gmtModify":1771233163821,"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/ccbee84d06c97c8ea354bff2e5c20b6d","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/2b6219675842600ebb42baa43c645832","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"wearingBadges":[],"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"htmlText":"没热度了，被字节和智谱按着锤","listText":"没热度了，被字节和智谱按着锤","text":"没热度了，被字节和智谱按着锤","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/533529475625200","repostId":1148657687,"repostType":2,"repost":{"id":"1148657687","kind":"news","pubTimestamp":1771232285,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1148657687?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-16 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justify;\">与前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。</p><p>千问3预训练在纯文本Tokens上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。</p><p>比如，千问3.5在MMLU-Pro认知能力评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro。</p><p style=\"text-align: justify;\">原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。</p><p><strong>创新门控技术</strong></p><p><strong>小参数实现极致性能</strong></p><p>千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9915856b7af3ee283954fc739369849a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"458\"/></p><p><em>千问3.5推理效率大幅提升<br/>最大吞吐量提升至19倍</em></p><p style=\"text-align: justify;\">千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步提升了节约了模型训练成本、提升了训练效率。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Agent应用进一步突破</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>智能体支持扩展至百万级</strong></p><p>基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。</p><p>千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。</p><p>同时，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，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。</p><p>1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了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。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。</p><p>自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。</p><p>面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布。性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max不久后也将发布，敬请期待。</p></body></html>","source":"lsy1726717805271","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro。原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。创新门控技术小参数实现极致性能千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。千问3.5推理效率大幅提升最大吞吐量提升至19倍千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步提升了节约了模型训练成本、提升了训练效率。Agent应用进一步突破智能体支持扩展至百万级基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。同时，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，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了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。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。此外，不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布。性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max不久后也将发布，敬请期待。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":2,"BABA":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":533347049284984,"gmtCreate":1771232571439,"gmtModify":1771232574388,"author":{"id":"3439498180568292","authorId":"3439498180568292","name":"源自","avatar":"https://static.tigerbbs.com/adf8535711666c83bb51b225d892a9b9","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/2dbc245fdbd9b115beaa630c8980fb6f","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":0,"wearingBadges":[],"idStr":"3439498180568292","authorIdStr":"3439498180568292"},"htmlText":"没人看了，啥用没有","listText":"没人看了，啥用没有","text":"没人看了，啥用没有","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/533347049284984","repostId":1148657687,"repostType":2,"repost":{"id":"1148657687","kind":"news","pubTimestamp":1771232285,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1148657687?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-02-16 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justify;\">与前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。</p><p>千问3预训练在纯文本Tokens上进行，而千问3.5则基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，让张开“眼睛”的大模型学会了更密集的世界知识和推理逻辑，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异。</p><p>比如，千问3.5在MMLU-Pro认知能力评测中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士级难题GPQA测评中斩获88.4分，高于Claude 4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro。</p><p style=\"text-align: justify;\">原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。</p><p><strong>创新门控技术</strong></p><p><strong>小参数实现极致性能</strong></p><p>千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9915856b7af3ee283954fc739369849a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"458\"/></p><p><em>千问3.5推理效率大幅提升<br/>最大吞吐量提升至19倍</em></p><p style=\"text-align: justify;\">千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步提升了节约了模型训练成本、提升了训练效率。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Agent应用进一步突破</strong></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>智能体支持扩展至百万级</strong></p><p>基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。</p><p>千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。</p><p>同时，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，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。</p><p>1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了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。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。</p><p>自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。</p><p>面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布。性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max不久后也将发布，敬请期待。</p></body></html>","source":"lsy1726717805271","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型纪录；而在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro。原生多模态训练，也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。在学科解题、任务规划与物理空间推理等任务上，千问3.5相比千问专项模型Qwen3-VL表现更好，空间定位推理和带图推理能力均大幅增强，推理分析更精细、精准；在视频理解方面，千问3.5支持长达2小时（1M token上下文）的视频直接输入，适用于长视频内容分析与摘要生成；同时，千问3.5实现了视觉理解与代码能力的原生融合，结合图搜和生图工具，可将手绘界面草图直接转为可用的前端代码，一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。创新门控技术小参数实现极致性能千问3.5性能跃升的背后，是对Transformer经典架构的重大创新突破。千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术已融入到千问3.5创新的混合架构中去，团队结合线性注意力机制与稀疏混合专家MoE模型架构，实现了397B总参数激活仅17B的极致模型效率；同时，千问3.5通过训练稳定优化以及多 token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率：在常用的32K上下文场景中，千问3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超长上下文情况下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。千问3.5推理效率大幅提升最大吞吐量提升至19倍千问3.5的原生多模态训练，是在阿里云AI基础设施上高效完成的。通过系列基础技术创新，千问3.5在文本、图像、视频等混合数据训练吞吐量，几近100%持平纯文本基座模型训练，大举降低了原生多模态训练的难度门槛；同时，通过设计精巧的FP8、FP32精度应用策略，在训练稳定扩展到数十万亿个token时，激活内存减少约50% ，训练还能提速10% ，进一步提升了节约了模型训练成本、提升了训练效率。Agent应用进一步突破智能体支持扩展至百万级基于顶级视觉能力，千问3.5也实现了从Agent框架到Agent应用的新突破。千问3.5可自主操作手机与电脑，高效完成日常任务，在移动端支持更多主流APP与指令，在PC端可处理更复杂的多步骤操作，如跨应用数据整理、自动化流程执行等，显著提升操作效率。同时，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，并将基于插件的智能体Agent支持扩展至百万级规模。1月15日，千问App发布全球首个消费级AI购物Agent。春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了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。Agent能力大幅增强的千问3.5，将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的想象空间。自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，单月下载量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智谱、Kimi、MiniMax等2到8名总和，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，是公认的全球第一开源模型，也是开发者最友好的开源大模型。面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从150k扩展到250K，可最高提升小语种60%的编码效率。此外，不同尺寸、不同功能的千问3.5系列模型也将陆续开源发布。性能更强的旗舰模型Qwen3.5-Max不久后也将发布，敬请期待。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":2,"BABA":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":11,"commentSize":2,"repostSize":2,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}