2026 年 2 月 5 日崇左海绵胶，春节前夕，阿里巴巴集团内部完成了项看似低调却意义远的调整：将旗下 AI 的总称和核心统为"千问"。

直到 2 月 16 日的大年三十，阿里发布了新的开源模型千问 3.5。用款模型整了原生多模态，在视觉理解、复杂理、Agent 智能体等核心能力维度整到统的预训练架构中。

Qwen3.5-Plus   总参数   3970   亿，但理时仅激活   170   亿，以不到   5   的参数撬动了全部智能。在多项基准测试中能媲美 GPT-5.2、Gemini-3-pro 等闭源梯队模型，甚至越了自上代万亿参数的 Qwen3-Max。用小的模型，跑出了强的能。而成本不升反降，API 价格仅为同等能 Gemini 3 Pro 的 1/18，部署显存占用相比上代降低 60，理率大幅提升，大理吞吐量可提升至 19 倍。

你会发现这不只是次的统，是组织的统、架构的统，终指向 AI 战略的统。

当"千问"成为个贯穿技术、产品与商业的统符号，当 Qwen3.5 用"款模型天下"的策略在春节档炸场，它不再只是又次榜单刷新，而是阿里 AI 战略从分散走向协同、从单点突破走向系统作战的集中呈现。

Qwen3.5 凭什么再掀巨浪？

Qwen3.5 的出现意味着，企业可以用过去几分之的成本，部署能顶的 AI 系统，参考 R1 曾经干的事，用小的参数规模、低的部署成本获得强的智能表现。

但这并非夜之间的灵光乍现，而是 Qwen 系列以贯之的战略延续：从 Qwen1.5 到 Qwen2.5，再到今天的 Qwen3.5，阿里巴巴的优化向从来不是"如何把模型做得大"，而是"如何用小的模型，做出顶的能"。

早在 Qwen1.5 时代，阿里就出了从 0.5B 到 110B 的完整参数谱系，在千亿模型上验证了规模与率的平衡之道。Qwen2.5 延续这思路，72B 模型以不到 Llama3 405B 五分之的参数规模实现能越，而 1.5B 量的小模型在数学理和编程等域同样展现出惊人的能力密度。这种"以小胜大"的能力，不是偶然的某次爆发，而是贯穿每代产品的稳定输出。

正是这种贯穿每代的战略定力，让 Qwen3.5 的突破有了层的意义：它不只是又次刷新榜单，而是将"以小胜大"的能力从单的语言智能，拓展到了广阔的多模态世界。

当前行业多模态模型多走"拼装"路线，语言模型外挂视觉模块崇左海绵胶，常致视觉增强而语言"降智"。而 Qwen3.5 选择了条入，也复杂的道路，从预训练天起就在海量的文本与视觉混数据上联学习，让视觉与语言在统参数空间度融，从而让模型真正具备跨模态直觉理解力，能像素定位图像、理解 2 小时时序、将手绘草图转前端代码，甚至作为视觉智能体操控手机电脑。

在复杂理与 Agent 能力上，Qwen3.5 通过混注意力机制、致稀疏 MoE 架构、原生多 Token 预测及注意力门控机制等核心技术协同作用，实现动态分配计资源、以不到 5 激活参数调动 397B 总参数知识储备，理速度翻倍的同时确保训练稳定可靠。

下面这个案例，是简单几步在 OpenClaw 里配置了 Qwen3.5，让它进行搜索过去个月内发布的新   AI   模型，将信息汇总成份报告，并终自动将生成   PDF   文件直接在聊天窗口中发送回给我。

从搜索、整信息到排版生成文件，再到跨平台发送，终输出的报告不仅列出了模型，还包含了  " SWE-Bench "   基准测试对比表，显示了各模型在解决软件工程问题上的表现。

4000 亿参数越万亿参数，API 价格仅为同等能 Gemini 3 Pro 的 1/18 ……这些数字单看是产品迭代，放在起看，则意味着个拐点的到来：顶 AI 能力不再是力、成本的闭环游戏，而是变成个人开发者、创业团队、中小企业也能触碰的基础能力。

个统的阿里

在全球所有模型厂商里，阿里都是个特殊的存在。大多数 AI 公司要么注模型研发，万能胶厂家要么耕芯片设计，要么依托云基础设施，但少有厂商能将这三者同时握在手中，并让它们在个统的战略目标下协同运转。

但阿里做到了。

Qwen3.5 的背后，站着整个阿里云的技术体系。Qwen3.5 的"致价比"并非孤立的技术成果，而是模型、芯片与云协同创新的产物。

在模型层面，千问大模型团队持续迭代，从 Qwen2.5 到 Qwen3 再到 Qwen3.5，每代都在关键能力维度上突破开源模型的天花板，稳定输出天花板产品。在芯片层面，平头哥自研的"真武"芯片针对 MoE 架构模型做了大量优化，可满足千问大模型对大规模计的需求，让芯片与模型联设计，发挥致力潜力。

重要的是，阿里云提供从训练到理的全链路优化，比如通过设计精巧的 FP8/FP32 精度应用策略，激活内存减少约 50，训练提速 10，且这套案被统部署到强化学习训练和理的全流程中，降低了多模态模型扩展的成本和复杂度。在智能体训练上，团队还门搭建了套大规模强化学习框架，覆盖纯文本、多模态和多轮对话等各种场景，整体率提升 3 到 5 倍，让模型能在海量真实场景中反复实战、持续进化。

这种模型、芯片和云的软硬件紧密耦，终实现了" 1+1+1>3 "的果，不仅能好发挥芯片的力潜力，提升集群的力率，还能有提升模型训练与理的率。得益于此，Qwen3.5 的 API 价格进步探底，而开源协议 Apache 2.0 的开放，让全球开发者得以门槛使用、研究甚至二次开发世界顶的多模态 AI 能力。

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放眼全球，有能力将这三者度耦的科技公司屈指可数，而阿里是其中之，也是唯走通开源路线的那个。

这种协同创新的成果，正在以惊人的速度转化为生态应。截至目前，千问模型的开源数量已 400 个，衍生模型突破 20 万个，下载量 10 亿次。

在企业大模型调用市场中，千问位居，并成为阿里云新增需求的主要驱动力，带动计、存储及数据库等基础资源消耗的增长。根据 Omdia 数据，2025 年上半年， AI 云整体市场规模达 223 亿元，阿里云占比 35.8，过二到四名总和；阿里云在云市场的整体份额也从 33 提升至 36，先优势持续扩大。

这些数字背后是个正在加速成型的正循环：开源吸引开发者，开发者催生应用，应用反哺云和芯片业务，业务收益再投入下代模型研发。而当技术本身足够，成本就不再是需要刻意压缩的东西，它自然就低了。Qwen3.5 让"强"和"便宜"，同时出现在了个模型上。

回看过去几十年的科技产业史，Linux 定义了服务器时代，Android 定义了移动时代，它们的共同点是开源、费、处不在，终成为整个产业默认的底层。

而它们的背后，都站着个能够调动全栈资源、保持战略定力的动者。今天的阿里，正在扮演这个角。

当组织统、战略统、技术协同成为常态，"千问"就不再只是个模型系列的名称崇左海绵胶，而是 AI 时代基础设施的代名词。