阿里千问推出Qwen3.5-Plus 实现原生多模态跨越式升级

阿里千问推出Qwen3.5-Plus 实现原生多模态跨越式升级

2026年2月16日，阿里千问正式发布全新一代大模型Qwen3.5-Plus，完成了从纯文本能力向原生多模态的关键跨越。该模型凭借视觉与文本混合Token预训练技术实现性能突破，以不到40%的参数量追平超万亿参数基座模型的顶尖水平，多项权威评测成绩领先GPT-5.2、Claude 4.5，用户现已可通过千问APP及PC端直接体验。

在大模型赛道竞争日趋白热化的当下，多模态能力早已成为衡量模型综合实力的核心指标之一。此前多数大模型的多模态能力多为文本基座叠加视觉模块的“拼接式”升级，不同模态间的信息融合存在壁垒，处理复杂图文任务时容易出现逻辑断层。而千问Qwen3.5-Plus则采用原生多模态架构，基于视觉与文本混合Token预训练技术将两种模态的信息从训练底层深度融合，这意味着它能更自然地处理图文结合的复杂任务——无论是解析科研论文中的图表数据、根据手绘草图生成产品设计方案，还是针对实拍照片进行多维度解读，模型的响应逻辑都更接近人类的认知过程，无需在文本和视觉模块间反复切换。

更值得关注的是，Qwen3.5-Plus实现了“轻量级高性能”的技术突破。行业内不少大模型为追求性能不断扩大参数量，动辄万亿级别的参数规模带来了高昂的训练和推理成本，也导致用户交互时的响应延迟。而阿里千问通过优化预训练数据结构，引入更丰富的世界知识与推理数据，让Qwen3.5-Plus仅用不到超万亿参数基座模型40%的参数量，就达到了与之比肩的顶尖性能。这种“降本增效”的技术路径，不仅能为用户带来更流畅的实时交互体验，也降低了企业端的部署门槛，有助于大模型技术向更多垂直场景渗透，比如在线教育中的图文答疑、电商平台的商品描述生成等。

权威评测数据进一步验证了Qwen3.5-Plus的实力。在覆盖57个学科的多任务语言理解评测MMLU-Pro中，该模型斩获87.8分，超过GPT-5.2的同期成绩；在针对博士级专业知识的GPQA测评中，Qwen3.5-Plus以88.4分的成绩领先Claude 4.5。这两项评测分别考验模型的跨学科知识储备和深度推理能力，优异的成绩说明Qwen3.5-Plus不仅在基础问答上表现出色，更能应对复杂的专业级难题，比如为科研人员梳理文献逻辑、为工程师提供技术方案建议等。

从用户端来看，Qwen3.5-Plus的体验门槛极低，即日起用户只需打开千问APP或登录PC端，在模型选择界面切换至Qwen3.5-Plus即可使用。这种即时切换的方式，让用户无需额外下载或注册就能体验最新的多模态能力，也为千问积累真实场景下的用户反馈提供了便利，进一步推动模型的迭代优化。

随着大模型技术从“军备竞赛”转向“实用落地”，Qwen3.5-Plus的推出为行业提供了新的思路——并非只有靠大参数才能实现高性能，通过技术创新优化模型效率，同样能打造出满足用户真实需求的AI产品。未来，原生多模态与轻量化技术的结合，或许将成为大模型普及的关键路径，而阿里千问的这次升级，无疑在这条路上迈出了坚实的一步。