阿里開源 Qwen3.5 首款模型：啟用僅 17B，吞吐最高提速 19 倍

Qwen3.5-397B-A17B 是阿里 Qwen3.5 系列的首款開源權重模型，原生支援多模態，專門針對真實世界的 Agent 任務進行了訓練。它最核心的設計在於極高的計算效率：總引數量高達 397B，但藉助稀疏 MoE 架構，每次計算實際上只啟用 17B 引數。

速度拉滿的開源多模態

為了兼顧大模型的泛化能力與推理開銷，該模型結合了混合線性注意力與稀疏專家混合（MoE）技術，並經過了大規模強化學習環境的擴充套件訓練。

根據官方公佈的資料，其解碼吞吐量相比此前的 Qwen3-Max 提升了 8.6 倍到 19 倍，同時覆蓋 201 種語言與方言。

模型遵循 Apache 2.0 協議開源。開發者現在可以直接在 GitHub、Hugging Face 或 ModelScope 上獲取模型權重與相關程式碼，也可以通過網頁端 Qwen Chat 和阿里雲 API 直接呼叫測試。

為什麼重要

我們認為，如果你正在尋找一個能夠自託管、執行復雜多模態 Agent 任務的基底模型，它很值得第一時間測試。把近 400B 的知識規模壓縮到單次僅 17B 的計算啟用量，正好切中了高表現與低執行成本之間的甜點位。

不過也需要明確，啟用引數少並不等於硬體門檻低。要完整載入 397B 的稀疏權重，依然需要龐大的視訊記憶體與儲存支援，對普通單卡個人開發者來說仍然有些沉重。