阿里开源 Qwen3.6-35B-A3B：35B 总参数仅激活 3B，编程能力堪比十倍体量

Qwen3.6-35B-A3B 是阿里 Qwen 团队以 Apache 2.0 协议开源的稀疏 MoE 模型，主打极高推理效率与代码智能体能力。

作为 2 月份 Qwen3.5 系列发布后推出的首个 Qwen3.6 开源权重版本，它把重点放在了稳定性和实际生产力上。

它能做什么

模型的总参数量为 350 亿（35B），但每次计算仅激活 30 亿（3B）参数。

在编程方面，官方表示它的智能体编程能力可以媲美激活参数量达到其 10 倍的模型。它能够更流畅、精准地处理前端工作流以及仓库级别的代码推理。

除了写代码，它还是一个多模态模型，具备图文感知与推理能力，并且同时支持多模态思考模式与常规的非思考推理模式。

怎么跑起来

Qwen3.6-35B-A3B 采用宽松的 Apache 2.0 协议开源，后训练权重和配置文件已经完整上传到了 Hugging Face 和魔搭社区 ModelScope。

推理生态方面支持很全面。它兼容 Hugging Face Transformers、vLLM、SGLang 和 KTransformers 等主流框架，也可以直接使用 Docker Model Runner 一键运行容器镜像。

如果你不想本地部署，可以直接在 Qwen Studio 网页端或者 HuggingChat 体验。此外，开发者也可以在 Google Colab、Kaggle 以及 AMD Developer Cloud 上快速启动笔记本。

阿里云百炼平台（Model Studio）的 API 即将上线，API 名称为 Qwen3.6-Flash。

为什么重要

对于个人开发者和边缘计算场景来说，这款模型值得重点关注。激活参数只有 3B，意味着运行时的计算延迟和吞吐消耗极低，却能获得接近大模型的代码生成和仓库理解效果。

我们认为，阿里在 MoE 架构上的这种打法很务实。虽然 35B 的总参数量依然需要占用相应的显存来存放权重，但激活成本被压到了极低水平，非常适合作为高并发、低成本的本地或私有化编程助手。

不过要注意，虽然官方宣称其性能匹敌 10 倍体量模型，但在面对极为复杂的跨文件逻辑或极端生僻的多模态任务时，3B 的实际激活容量是否会出现泛化瓶颈，还需要社区在真实开发环境里进一步验证。