3月3日消息，阿里昨晚开源四款千问3.5小尺寸模型系列，包括Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。基于模型技术创新及突破，小尺寸的千问3.5模型性能也极为强劲：Qwen3.5-9B综合性能媲美大其10倍参数量的gpt-oss-120b；Qwen3.5-4B的Agent能力超过GTP-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite，适合作为轻量级Agent的多模态底座；Qwen3.5-0.8B/2B体积小、速度快，特别适合手机、智能眼镜等端侧部署。开源发布后，马斯克第一时间在社交媒体上表示千问3.5“智能密度令人印象深刻”。

依托于模型架构创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密（Dense）模型中实现了强大的原生多模态能力，模型智能水平和视觉理解能力双双增强，小尺寸模型也开始拥有中型乃至大型模型的性能水平，智能密度再创新高。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、具身推理（ERQA）、复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，Qwen3.5-9B性能媲美规模大10倍的gpt-oss-120b、Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking等模型，大幅领先gpt-oss-20b、GPT-5-Nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等主流轻量级模型，是性价比极高的通用模型选择。

更小尺寸的4B模型，完美平衡了性能与资源消耗，拥有极强的Agent能力，适合作为轻量级Agent的多模态基座。在视觉智能体（ScreenSpot pro）评测中，Qwen3.5-4B性能与尺寸大它近8倍的Qwen3-VL-30B-A3B持平，可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问4b模型表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini 2.5 Flash-Lite。极致小尺寸的Qwen3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，或为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景将在端侧全面爆发。

目前，千问3.5已开源8款新模型，均实现了“以小胜大”，这也是让马斯克惊艳的“智能密度”提升，以更少的计算量提供更强大的智能。除夕发布的新一代原生多模态基模Qwen3.5-397B-A17B，不到4000亿参数超越上代万亿参数的千问3旗舰模型；上月底开源的三款中等尺寸模型Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，性能媲美GPT-5，消费级显卡就能跑。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，前五独占四席，引爆AI社区。有开发者实测发现，仅凭一台配备了M4芯片的普通笔记本电脑，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当；有开发者惊呼：“千问凭一己之力，把Claude Sonnet 4.5级别的模型装进电脑，而且免费。”

3月3日消息，阿里昨晚开源四款千问3.5小尺寸模型系列，包括Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。基于模型技术创新及突破，小尺寸的千问3.5模型性能也极为强劲：Qwen3.5-9B综合性能媲美大其10倍参数量的gpt-oss-120b；Qwen3.5-4B的Agent能力超过GTP-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite，适合作为轻量级Agent的多模态底座；Qwen3.5-0.8B/2B体积小、速度快，特别适合手机、智能眼镜等端侧部署。开源发布后，马斯克第一时间在社交媒体上表示千问3.5“智能密度令人印象深刻”。

依托于模型架构创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密（Dense）模型中实现了强大的原生多模态能力，模型智能水平和视觉理解能力双双增强，小尺寸模型也开始拥有中型乃至大型模型的性能水平，智能密度再创新高。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、具身推理（ERQA）、复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，Qwen3.5-9B性能媲美规模大10倍的gpt-oss-120b、Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking等模型，大幅领先gpt-oss-20b、GPT-5-Nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等主流轻量级模型，是性价比极高的通用模型选择。

更小尺寸的4B模型，完美平衡了性能与资源消耗，拥有极强的Agent能力，适合作为轻量级Agent的多模态基座。在视觉智能体（ScreenSpot pro）评测中，Qwen3.5-4B性能与尺寸大它近8倍的Qwen3-VL-30B-A3B持平，可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问4b模型表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini 2.5 Flash-Lite。极致小尺寸的Qwen3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，或为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景将在端侧全面爆发。

目前，千问3.5已开源8款新模型，均实现了“以小胜大”，这也是让马斯克惊艳的“智能密度”提升，以更少的计算量提供更强大的智能。除夕发布的新一代原生多模态基模Qwen3.5-397B-A17B，不到4000亿参数超越上代万亿参数的千问3旗舰模型；上月底开源的三款中等尺寸模型Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，性能媲美GPT-5，消费级显卡就能跑。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，前五独占四席，引爆AI社区。有开发者实测发现，仅凭一台配备了M4芯片的普通笔记本电脑，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当；有开发者惊呼：“千问凭一己之力，把Claude Sonnet 4.5级别的模型装进电脑，而且免费。”

3月3日消息，阿里昨晚开源四款千问3.5小尺寸模型系列，包括Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。基于模型技术创新及突破，小尺寸的千问3.5模型性能也极为强劲：Qwen3.5-9B综合性能媲美大其10倍参数量的gpt-oss-120b；Qwen3.5-4B的Agent能力超过GTP-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite，适合作为轻量级Agent的多模态底座；Qwen3.5-0.8B/2B体积小、速度快，特别适合手机、智能眼镜等端侧部署。开源发布后，马斯克第一时间在社交媒体上表示千问3.5“智能密度令人印象深刻”。

依托于模型架构创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密（Dense）模型中实现了强大的原生多模态能力，模型智能水平和视觉理解能力双双增强，小尺寸模型也开始拥有中型乃至大型模型的性能水平，智能密度再创新高。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、具身推理（ERQA）、复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，Qwen3.5-9B性能媲美规模大10倍的gpt-oss-120b、Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking等模型，大幅领先gpt-oss-20b、GPT-5-Nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等主流轻量级模型，是性价比极高的通用模型选择。

更小尺寸的4B模型，完美平衡了性能与资源消耗，拥有极强的Agent能力，适合作为轻量级Agent的多模态基座。在视觉智能体（ScreenSpot pro）评测中，Qwen3.5-4B性能与尺寸大它近8倍的Qwen3-VL-30B-A3B持平，可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问4b模型表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini 2.5 Flash-Lite。极致小尺寸的Qwen3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，或为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景将在端侧全面爆发。

目前，千问3.5已开源8款新模型，均实现了“以小胜大”，这也是让马斯克惊艳的“智能密度”提升，以更少的计算量提供更强大的智能。除夕发布的新一代原生多模态基模Qwen3.5-397B-A17B，不到4000亿参数超越上代万亿参数的千问3旗舰模型；上月底开源的三款中等尺寸模型Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，性能媲美GPT-5，消费级显卡就能跑。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，前五独占四席，引爆AI社区。有开发者实测发现，仅凭一台配备了M4芯片的普通笔记本电脑，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当；有开发者惊呼：“千问凭一己之力，把Claude Sonnet 4.5级别的模型装进电脑，而且免费。”

3月3日消息，阿里昨晚开源四款千问3.5小尺寸模型系列，包括Qwen3.5-0.8B/2B/4B/9B。基于模型技术创新及突破，小尺寸的千问3.5模型性能也极为强劲：Qwen3.5-9B综合性能媲美大其10倍参数量的gpt-oss-120b；Qwen3.5-4B的Agent能力超过GTP-5-nano、Gemini-2.5-Flash-Lite，适合作为轻量级Agent的多模态底座；Qwen3.5-0.8B/2B体积小、速度快，特别适合手机、智能眼镜等端侧部署。开源发布后，马斯克第一时间在社交媒体上表示千问3.5“智能密度令人印象深刻”。

依托于模型架构创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密（Dense）模型中实现了强大的原生多模态能力，模型智能水平和视觉理解能力双双增强，小尺寸模型也开始拥有中型乃至大型模型的性能水平，智能密度再创新高。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、具身推理（ERQA）、复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，Qwen3.5-9B性能媲美规模大10倍的gpt-oss-120b、Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking等模型，大幅领先gpt-oss-20b、GPT-5-Nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等主流轻量级模型，是性价比极高的通用模型选择。

更小尺寸的4B模型，完美平衡了性能与资源消耗，拥有极强的Agent能力，适合作为轻量级Agent的多模态基座。在视觉智能体（ScreenSpot pro）评测中，Qwen3.5-4B性能与尺寸大它近8倍的Qwen3-VL-30B-A3B持平，可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问4b模型表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini 2.5 Flash-Lite。极致小尺寸的Qwen3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，或为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景将在端侧全面爆发。

目前，千问3.5已开源8款新模型，均实现了“以小胜大”，这也是让马斯克惊艳的“智能密度”提升，以更少的计算量提供更强大的智能。除夕发布的新一代原生多模态基模Qwen3.5-397B-A17B，不到4000亿参数超越上代万亿参数的千问3旗舰模型；上月底开源的三款中等尺寸模型Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，性能媲美GPT-5，消费级显卡就能跑。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，前五独占四席，引爆AI社区。有开发者实测发现，仅凭一台配备了M4芯片的普通笔记本电脑，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当；有开发者惊呼：“千问凭一己之力，把Claude Sonnet 4.5级别的模型装进电脑，而且免费。”

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依托于模型架构创新和训练突破，千问3.5首次在小尺寸的稠密（Dense）模型中实现了强大的原生多模态能力，模型智能水平和视觉理解能力双双增强，小尺寸模型也开始拥有中型乃至大型模型的性能水平，智能密度再创新高。在涵盖指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、具身推理（ERQA）、复杂文档理解（OmniDocBench）等多个权威评测中，Qwen3.5-9B性能媲美规模大10倍的gpt-oss-120b、Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking等模型，大幅领先gpt-oss-20b、GPT-5-Nano、Gemini 2.5 Flash-Lite等主流轻量级模型，是性价比极高的通用模型选择。

更小尺寸的4B模型，完美平衡了性能与资源消耗，拥有极强的Agent能力，适合作为轻量级Agent的多模态基座。在视觉智能体（ScreenSpot pro）评测中，Qwen3.5-4B性能与尺寸大它近8倍的Qwen3-VL-30B-A3B持平，可以做到像真人一样自主操作手机与电脑；在工具调用（TIRE-Bench）评测中，千问4b模型表现大幅领先GPT-5-Nano-2025-08-07和Gemini 2.5 Flash-Lite。极致小尺寸的Qwen3.5-0.8B/2B模型，体积小，推理速度快，可直接部署在手机、平板、智能座舱、可穿戴设备等终端硬件上，或为离线语音交互、本地文档解析、实时感知决策等端侧AI应用开辟新可能。有专家表示，随着千问3.5小模型的出炉，未来AI核心落地场景将在端侧全面爆发。

目前，千问3.5已开源8款新模型，均实现了“以小胜大”，这也是让马斯克惊艳的“智能密度”提升，以更少的计算量提供更强大的智能。除夕发布的新一代原生多模态基模Qwen3.5-397B-A17B，不到4000亿参数超越上代万亿参数的千问3旗舰模型；上月底开源的三款中等尺寸模型Qwen3.5-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B，性能媲美GPT-5，消费级显卡就能跑。开源首月，千问3.5即横扫全球开源模型排行榜，前五独占四席，引爆AI社区。有开发者实测发现，仅凭一台配备了M4芯片的普通笔记本电脑，就能在本地高速运行中等尺寸的千问3.5模型，性能与顶级模型相当；有开发者惊呼：“千问凭一己之力，把Claude Sonnet 4.5级别的模型装进电脑，而且免费。”