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千問 3.5，用第一性原理打破大模型的不可能三角

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大模型行業走到 2026 年 ， 所有人都陷入了集體焦慮 。
Scaling Law 的紅利徹底見頂 ， 萬億參數模型繼續向上的邊際收益無限趨近于零 ， 行業陷入了參數越卷越高 ， 落地越來越難的死循環；
閉源巨頭牢牢把持著性能天花板 ， GPT、Claude 的 API 定價一漲再漲 ， 頂級模型的使用成本 ， 成了中小企業和開發者邁不過去的門檻 。
開源模型始終跳不出性能追平閉源 ， 就閉源收割；想要極致性價比 ， 就要犧牲性能的怪圈 。
久而久之 ， 行業形成了一條無人敢質疑的鐵律：頂級性能、完全開源、極致性價比 ， 構成了大模型的不可能三角 ， 三者最多選其二 。
于是 ， 一到年底 ， 國內外的萬億參數模型就一個接一個發布 ， 但普通企業是否用得上所謂的 SOTA 模型 ， 卻不在考慮范圍 。 半年多時間 ， GPT、Claude 的定價也一漲再漲 ， 哪怕作為頂級牛馬的程序員 ， 也需要公司報銷 ， 才用得起頂配 200 美金一月的 cursor 與 claude code 。
直到 ， 除夕當天阿里千問 Qwen3.5 的發布 。
千問 3.5 總參數量僅 3970 億 ， 激活參數更是只有 170 億 ， 不到上一代萬億參數模型 Qwen3-Max 的四分之一 ， 性能大幅提升、還順帶實現了原生多模態能力的代際躍遷 。
而橫向對比同行 ， 千問 3.5 不僅是當下的開源大模型 SOTA ， 同時也在認知能力、指令遵循、通用 Agent 評測等方面超越了 GPT5.2、Claude 4.5、Gemini-3-Pro 等同期閉源模型 。
但成本上 ， 千問 3.5 也做到了每百萬 Token 輸入低至 0.8 元 ， 是 GPT5.2 的 1/15、Gemini-3-pro 的 1/18 。
那么 ， 千問究竟如何做到的？答案藏在大模型的第一性原理中 。
【千問 3.5，用第一性原理打破大模型的不可能三角】01
回到第一性原理 ，
千問 3.5 如何打破不可能三角？
大模型的第一性原理是什么？
過去三年 ， 答案或許是 Scaling Law 。 包括上一代 Qwen3-Max ， 也是阿里是用 36T tokens 的海量預訓練數據訓練出的暴力美學的成果 。
但時至今日 ， Scaling Law 攀升的代價 ， 已經到了行業難以承受的臨界點 。 緊隨其后 ， 架構創新成為新的行業關鍵詞 。
剝掉所有參數、算力、跑分的外衣 ， 所有大模型的底層核心 ， 都是 Transformer 架構的attention 注意力 + FFN 前饋網絡雙塔結構：前者決定了模型的理解能力 ， 后者決定了模型的表達能力 。 而這兩者 ， 也是當前技術紅利最集中的突破點 。
先看決定理解能力的 attention 層 。
一直以來 ， 大模型長上下文落地的最大瓶頸 ， 從來不是窗口能開多大 ， 而是算力成本和性能的平衡 。
傳統 Transformer 的全局注意力機制 ， 計算復雜度與上下文長度呈O (N2) 關系 。 翻譯過來就是 ， 上下文長度翻 10 倍 ， 算力需求就要翻 100 倍 。 這就是為什么行業里很多模型號稱能支持百萬 token 上下文 ， 卻根本不敢開放商用：成本高到用戶用不起 ， 強行降價就要虧到吐血 。
為了解決這個問題 ， 行業做了無數嘗試：線性注意力把復雜度降到了 O (N) ， 卻損失了長文本的推理精度；稀疏注意力只計算部分 token 的注意力 ， 卻無法解決全局語義依賴的問題 ， 泛化能力大幅縮水 。
而 千問 3.5 的解法 ， 更像是人類思維模式在大模型上的遷移：既然人對不同事情可以有精力分配的不同 ， 那么對大模型來說 ， 也不是所有 token ， 都配得上同等的全局注意力 。
基于這個最樸素的原理 ， 千問團隊打造了全局注意力 + 線性注意力的混合架構：
對非關鍵的冗余信息 ， 采用線性注意力處理 ， 把計算復雜度從 O (N2) 直接砍到 O (N) ， 算力消耗呈指數級下降；
對核心語義、關鍵邏輯信息 ， 保留標準全局注意力 ， 保證模型的長文本依賴建模能力 ， 推理精度幾乎零損失 。
這一改動 ， 使得大模型在大幅減少算力消耗的同時 ， 提升了輸出的效率 ， 并帶來上下文窗口的大幅增加——千問 3.5 的上下文長度已經達到 1M token 。 約等于把劉慈欣的三體三部曲一起塞給模型 ， 或者在每輪對話 500 字上下的基礎上 ， 支持 600~800 輪連續對話不遺忘 。
如果說混合注意力解決了理解效率的問題 ， 那么極致稀疏 MoE 架構 ， 就解決了表達成本的痛點 。
傳統稠密大模型 ， 架構出場天生就帶著極致的浪費：不管你輸入的是一句早上好 ， 還是一篇十萬字的行業報告 ， 模型每次推理都要激活全部參數 。
這就意味著 ， 90% 以上的算力 ， 都被白白浪費了 。
MoE 混合專家架構的出現 ， 就是把模型拆成多個專家子網絡 ， 內容進來 ， 只激活最對口的那幾個專家模型 ， 不用全量參數跑一遍 。
但行業里絕大多數的 MoE 模型 ， 都陷入了兩個死穴：要么專家路由效率低下 ， 激活參數占比過高 ， 成本下降有限；要么專家之間的協同能力不足 ， 模型性能出現滑坡 。
而 千問 3.5 的極致稀疏 MoE 架構 ， 直接把這個路線的潛力榨到了極致：總參數量 3970 億 ， 單次推理的激活參數僅 170 億 ， 不到總參數的 5% ， 即可調動全部知識儲備 ， 順便實現部署成本大降 60% ， 最大推理吞吐量可提升至 19 倍 ，
到這里 ， 可能又有很多人會問 ， 同樣是混合注意力、MoE 架構 ， 為什么只有千問能做到這個程度？
答案是 ， 架構創新的潛力 ， 必須靠全棧協同才能徹底釋放 。 阿里獨有的阿里云、平頭哥自研芯片與千問模型全棧協同能力 ， 是其他廠商根本無法復刻的核心壁壘 。
其中 ， 阿里云的 AI 基礎設施 ， 為 文本 + 視覺混合預訓練數據 ， 提供了穩定、高效的算力支撐 ， 讓大規模的架構創新實驗得以落地 。
平頭哥真武 810 芯片 ， 針對 MoE 架構、混合注意力機制做了專項優化 ， 能充分發揮集群算力效率 ， 進一步把模型訓練和推理的效率拉到極致 。
千問團隊的模型架構創新 ， 又反過來給云基礎設施、芯片的優化指明了方向 ， 形成了正向循環的閉環 。
也正是這套閉環 ， 讓千問 3.5 的價格能進一步探底 ， 把 API 成本壓到 0.8 元/百萬 Token ， 徹底打破了國外模型的價格壟斷 ， 讓 sota 模型成為人人可用 ， 阿里云上用的成本還能更低的普惠存在 ， 也讓不可能三角成為可能 。
02
千問 3.5 ， 全民友好型模型如何練成的？
很多人會問：千問 3.5 把成本打下來 ， 是不是就會犧牲了推理性能？
恰恰相反 ， 千問 3.5 最亮眼的地方就在于 ， 它實現極致性價比的同時 ， 也把性能和體驗 ， 拉到了行業的新高度 。
對普通用戶來說 ， 最直觀的體驗升級 ， 就是即使用 sota 模型 ， 也能享受流暢的生成體驗 。
過去 ， 為了給模型生成提速 ， 大部分團隊都是在推理階段加個投機采樣的補丁 ， 先猜后面的內容 ， 猜對了就快一點 ， 猜錯了就回滾 ， 結果就是要么快但容易錯 ， 要么準但還是慢 。
而千問 3.5 的解法 ， 是從訓練階段就原生支持多 Token 聯合預測， 讓模型從一個字一個字地想 ， 進化成一次想好幾步再說 。 這個過程類似于人類說話 ， 先想好完整的語義 ， 然后在表達的過程中組織連貫的語言 。
這對長文本生成、代碼補全、多輪對話等高頻場景帶來的是質變的體驗升級：問一個復雜的科普問題 ， 10 秒內就能給出連貫的回答；寫一篇千字短文 ， 幾秒就能生成初稿 。
另一個被徹底解決的痛點 ， 是大模型的上下文腐爛問題 。
過去 ， 大模型輸入上下文越長 ， 就會讓模型的注意力越分散 ， 有效信息被無效噪聲淹沒 ， 輸出質量直線下降 。 一個完整的長內容 ， 模型往往只會注意到開頭和結尾的內容 ， 中間的關鍵信息被忽略 ， 或者多輪對話之后 ， 它會忘記你最初的問題或者要求 。
針對這個痛點 ， Qwen3.5 對模型做了系統級的訓練穩定性優化 ， 其中最核心的 ， 就是阿里千問團隊斬獲 NeurIPS 2025 最佳論文獎的注意力門控機制 。
這個機制 ， 本質上是在注意力層的輸出端 ， 加了一個智能降噪開關：它能根據信息的重要程度 ， 智能調控信息的傳遞 ， 有效信息被放大 ， 無效信息被過濾 。
最終的結果是 ， 哪怕是在 1M token 的超長上下文下 ， 模型依然能精準記住所有的關鍵信息 ， 開發者不用再把長文檔拆成十幾段反復投喂 ， 用戶不用再把需求翻來覆去重復三遍 ， 百萬級上下文的全量信息精準調用 ， 終于成為了現實 。
除了這些核心痛點的解決 ， 千問 3.5 的細節升級 ， 覆蓋了從個人用戶到企業開發者的全維度需求 。
比如 ， 它首次把支持的語言擴展到了 201 種 ， 預訓練數據里大幅新增了中英文、多語言、STEM 和推理類數據 ， 不管是小語種的精準翻譯 ， 還是復雜的數理化博士級難題 ， 都能輕松應對 。
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測試案例：STEM 表現
在 Agent 能力上 ， 千問 3.5 同樣實現了生產級的跨越式提升 。 目前 ， 千問 3.5 在移動端已經與多個主流 APP 與指令打通 ， PC 端則能處理跨應用數據整理、自動化流程執行等復雜多步驟操作 。
更關鍵的是 ， 千問團隊構建了可擴展的 Agent 異步強化學習框架 ， 端到端速度可加速 3 到 5 倍 ， 并將基于插件的智能體支持擴展至百萬級規模 ， 為后續 Agent 的規?；涞卮蛳铝嘶A 。
如果說其他模型 ， 還停留在開發者友好型 ， 那么千問 3.5 ， 就是全民友好型 。 它既照顧了開發者對成本、效率的需求 ， 也兼顧了普通用戶對體驗的期待 ， 讓大模型真正走進了日常生活 ， 而不是停留在實驗室里的黑科技 。
03
原生多模態 ，
千問 3.5 開始能讀懂復雜世界
如果說性能、成本、體驗的全面升級 ， 是千問 3.5 在解決當下大模型落地過程中的困境 ， 那么統一多模態 ， 就是 千問 3.5 把大模型推向 AGI 的重要一步探索 。
長期以來 ， 業界都有一個共識：統一多模態 ， 是通往通用人工智能（AGI）的必經之路 。 但直到今天 ， 行業里絕大多數的多模態模型 ， 都還是偽多模態：先訓好一個純語言大模型 ， 再外掛一個視覺編碼器 ， 靠適配層把兩個模塊粘在一起 ， 本質上就是兩個語言不通的人靠翻譯聊天 ， 信息傳遞必然出現折損 。
千問 3.5 的不同之處在于 ， 從預訓練第一天起 ， 就是在文本+視覺混合數據上聯合學習 ， 讓視覺與語言在統一的參數空間內深度融合 。
簡單說 ， 它看到一張圖 ， 就能自然理解圖中的語義 ， 不用先把圖像轉換成文本再進行理解；讀到一段文字 ， 就能在腦中構建出對應的畫面 ， 就像人一樣 ， 真正具備了跨模態的直覺理解力 。
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測試案例：輸入一張電影截圖 ， 千問 3.5 就能生成圖文并茂的電影解析
為了實現這種原生的多模態融合 ， 千問 3.5 對整個訓練架構都做了革新：它讓視覺和語言模態 ， 各走各的最優路徑 ， 只在關鍵節點上高效匯合 ， 既保證了兩個模態各自的性能上限 ， 又實現了真正的協同工作 ， 大幅提升了多模態混合訓練的效率 。
這種原生融合的架構 ， 帶來的是視覺能力的飛躍式提升：在多模態推理（MathVison）、通用視覺問答 VQA（RealWorldQA）、文本識別和文件理解（CC_OCR）、空間智能（RefCOCO-avg）、視頻理解（MLVU）等眾多權威評測中 ， Qwen3.5 均斬獲最佳性能 ， 碾壓同類開源模型 ， 甚至比肩頂級閉源模型 。
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測試案例：通用視覺問答
還有一個容易被忽略 ， 卻至關重要的細節優化 ， 是精度策略的設計：千問 3.5 采用了 FP8/FP32 的精度策略 ， 在保證模型性能零損失的前提下 ， 把激活內存減少了約 50% ， 訓練速度提升了 10% 。 更關鍵的是 ， 這套方案被統一部署到了強化學習訓練和推理的全流程里 ， 全面降低了多模態模型擴展的成本和復雜度 。
這些性能提升 ， 最終都轉化成了實實在在的生產力：
在學科解題、空間推理上 ， 它比千問此前的專項多模態模型 Qwen3-VL 表現還要更優 ， 空間定位、帶圖推理的精度大幅提升 。
在視頻理解上 ， 它支持長達 2 小時的視頻直接輸入 ， 剛好對應 1M token 的上下文窗口 ， 會議錄像、課程視頻、直播素材 ， 一次性投喂就能完成核心內容提取、腳本生成、待辦梳理 。
通過視覺與代碼的原生融合 ， 手繪的 APP 界面草圖 ， 也能直接轉化為可運行的前端代碼；機械圖紙、建筑結構圖、幾何題目 ， 全都能精準拆解空間關系、完成推理計算 。
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測試案例：復雜網頁生成
而這 ， 也是讓大模型從能聊天的工具 ， 變成看懂現實世界的基座 ， 最終通往 AGI 乃至 ASI 的關鍵一步 。
04
尾聲
如果說架構與多模態的創新 ， 讓 千問 3.5 打破了不可能三角的技術枷鎖 ， 那么開源生態 ， 讓千問 3.5 徹底顛覆了行業對開源模型的固有偏見 。
在此之前 ， 開源模型在行業里的定位 ， 永遠是閉源模型的替代品：性能追不上閉源 ， 體驗打不過閉源 ， 只能作為開發者的練手工具 ， 無法進入核心生產環境 。
現在千問 3.5 的問世 ， 徹底打破了這種偏見——它用開源的身份 ， 實現了超越同級閉源模型的性能 ， 再加上極致的性價比和完善的生態支持 ， 讓開源、高性價比、最強的不可能三角成為可能 。
一組可驗證的數據 ， 足以證明千問開源生態的行業影響力：截至目前 ， 阿里已開源 400 余個千問模型 ， 覆蓋全尺寸、全模態、全場景 ， 全球下載量突破 10 億次；全球開發者基于千問開發的衍生模型超 20 萬個 。
而站在千問生態的肩膀上 ， 中小企業不用再為頂級模型的 API 支付高昂的費用 ， 用極低的成本就能落地自己的 AI 應用；
個人開發者不用再被閉源模型的商用權限鎖死 ， 基于開源的千問 3.5 ， 就能打造創新的 AI 產品；
科研機構不用再重復造輪子 ， 基于開源的底座 ， 就能專注于前沿技術的創新 。
從此 ， AI 不再是巨頭的專屬游戲 ， 而是變成了全行業、全開發者都能參與的創新浪潮 。
*頭圖來源：視覺中國

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