结论先行
Qwen 3.5 是 2026 年上半年最值得关注的开源模型系列：从 0.8B 端侧小模型到 397B-A17B 旗舰模型全覆盖，稀疏 MoE 架构在效率与性能之间找到了新的平衡点。如果你需要一个可自部署、可微调、支持多模态的开源方案，Qwen 3.5 是目前最完整的选择。
型号矩阵
Qwen 3.5 系列分三个尺寸层级：
小模型（0.8B – 9B）：面向端侧和嵌入式部署
- Qwen3.5-0.8B：超轻量，适合移动端推理
- Qwen3.5-2B：小型设备快速推理
- Qwen3.5-4B：平衡性能与资源
- Qwen3.5-9B：小模型中最强，接近上代 14B 水平
中等模型（27B – 122B）：面向服务器部署
- Qwen3.5-27B：标准服务器可用
- Qwen3.5-35B-A3B：稀疏激活仅 3B，性能超越上代 Qwen3-235B-A22B
- Qwen3.5-122B-A10B：稀疏激活 10B，适合高性能场景
旗舰模型（397B）
- Qwen3.5-397B-A17B：稀疏 MoE，激活参数 17B，总参 397B。在对话、推理、编程和 Agent 构建上表现强劲。
核心能力
| 维度 | 表现 | 说明 |
|---|---|---|
| 上下文 | 256K 默认 | 预训练阶段优化了视觉-文本语料对齐 |
| 多模态 | 原生支持 | 图像理解与生成、视觉推理 |
| 推理效率 | 显著提升 | 稀疏架构降低推理成本，同等性能下显存占用更小 |
| 编程能力 | 第一梯队 | SWE-bench 等编程基准中表现接近闭源模型 |
| API 定价 | 极具竞争力 | 阿里云 API 价格低于同类闭源模型 |
与竞品对比
| 对比项 | Qwen3.5-397B | DeepSeek V4 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| 开源 | ✅ | ✅（部分权重） | ❌ |
| 稀疏 MoE | ✅ A3B/A10B/A17B | ✅ | ❌ |
| 原生多模态 | ✅ | 部分 | ✅ |
| 部署成本 | 低（17B 激活） | 低 | N/A |
| 编程能力 | 接近前沿 | 接近前沿 | 领先 |
| 中文能力 | 原生优势 | 原生优势 | 良好 |
Qwen 3.5 的核心竞争力在于：用 17B 激活参数实现了接近 397B 总参数的性能，推理成本大幅下降。对于需要自部署的团队，这意味着可以在消费级 GPU 上运行旗舰级能力。
适用场景
- 端侧 AI：Qwen3.5-0.8B / 2B 适合手机、IoT 设备部署
- 企业自部署：Qwen3.5-35B-A3B 在单卡 A100 上即可运行，替代成本敏感的闭源 API
- 多模态应用：原生支持图文理解，适合视觉问答、文档分析等场景
- Agent 开发：256K 上下文 + 编程能力，适合构建复杂的 Agent 工作流
- 中文场景：训练数据中中文占比高，中文写作、理解、代码注释生成优于多数海外模型
选择建议
| 需求 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 端侧 / 嵌入式 | Qwen3.5-2B | 速度快，内存占用极低 |
| 成本敏感的服务器 | Qwen3.5-35B-A3B | 激活仅 3B，性价比最高 |
| 追求最强开源性能 | Qwen3.5-397B-A17B | 旗舰级能力，多模态全支持 |
| 需要微调 / 定制 | 全系列 | 开源权重，Apache 2.0 许可 |
| 纯中文应用 | Qwen3.5 全系列 | 中文训练数据最丰富 |