新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）2月25日，继除夕开源Qwen3.5-397B-A17B之后，阿里继续开源千问3.5系列模型。本次开源三款中等规模的新模型，包括Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。基于架构创新和训练突破，此次开源的三款千问3.5模型均创下中等尺寸模型的性能新高，超越了更大尺寸的上代旗舰模型Qwen3-235B-A22B和Qwen3-VL，多榜单表现均明显优于GPT-5 mini。

值得注意的是，千问3.5新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上线阿里云百炼，每百万Token输入低至0.2元。千问3.5模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现性能提升。

编辑 岳彩周

新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）2月25日，继除夕开源Qwen3.5-397B-A17B之后，阿里继续开源千问3.5系列模型。本次开源三款中等规模的新模型，包括Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B。基于架构创新和训练突破，此次开源的三款千问3.5模型均创下中等尺寸模型的性能新高，超越了更大尺寸的上代旗舰模型Qwen3-235B-A22B和Qwen3-VL，多榜单表现均明显优于GPT-5 mini。

值得注意的是，千问3.5新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上线阿里云百炼，每百万Token输入低至0.2元。千问3.5模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现性能提升。

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值得注意的是，千问3.5新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上线阿里云百炼，每百万Token输入低至0.2元。千问3.5模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现性能提升。

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值得注意的是，千问3.5新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上线阿里云百炼，每百万Token输入低至0.2元。千问3.5模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现性能提升。

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值得注意的是，千问3.5新模型甚至可直接部署于消费级显卡，对开发者极为友好。目前，基于Qwen3.5-35B-A3B的托管模型Qwen3.5-Flash已上线阿里云百炼，每百万Token输入低至0.2元。千问3.5模型采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，新模型以更小的总参数和激活参数量，实现性能提升。

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