阿里开源 Qwen3.5 首款模型：激活仅 17B，吞吐最高提速 19 倍

Qwen3.5-397B-A17B 是阿里 Qwen3.5 系列的首款开源权重模型，原生支持多模态，专门针对真实世界的 Agent 任务进行了训练。它最核心的设计在于极高的计算效率：总参数量高达 397B，但借助稀疏 MoE 架构，每次计算实际上只激活 17B 参数。

速度拉满的开源多模态

为了兼顾大模型的泛化能力与推理开销，该模型结合了混合线性注意力与稀疏专家混合（MoE）技术，并经过了大规模强化学习环境的扩展训练。

根据官方公布的数据，其解码吞吐量相比此前的 Qwen3-Max 提升了 8.6 倍到 19 倍，同时覆盖 201 种语言与方言。

模型遵循 Apache 2.0 协议开源。开发者现在可以直接在 GitHub、Hugging Face 或 ModelScope 上获取模型权重与相关代码，也可以通过网页端 Qwen Chat 和阿里云 API 直接调用测试。

为什么重要

我们认为，如果你正在寻找一个能够自托管、执行复杂多模态 Agent 任务的基底模型，它很值得第一时间测试。把近 400B 的知识规模压缩到单次仅 17B 的计算激活量，正好切中了高表现与低运行成本之间的甜点位。

不过也需要明确，激活参数少并不等于硬件门槛低。要完整加载 397B 的稀疏权重，依然需要庞大的显存与存储支持，对普通单卡个人开发者来说仍然有些沉重。