本文是Qwen 3.5 的深度解读，Qwen3.5采用混合注意力机制与稀疏混合专家架构，显著提升了推理效率。模型支持 256k 至 100k 万 的超长上下文处理，并具备强大的原生多模态理解与 智能体（Agentic） 协作能力。基准测试显示其在编程、逻辑推理及视觉任务中表现卓越，甚至在部分领域超越了 Claude 和 GPT 的最新版本。此外，文档还讨论了 HackAIGC 等不受限 AI 平台的崛起，对比了这类模型在创作自由与数据安全方面的风险与收益。用户反馈指出，Qwen 3.5 在处理复杂代码项目时展现出优秀的横向思维，是开发者自建或集成高效 AI 流程的重要选择。
Qwen 3.5: 开启「原生Agent」新纪元 这标志着阿里巴巴于2026年2月16日发布的最新旗舰AI模型系列 Qwen 3.5 的正式亮相，该模型专门为“智能体AI（Agentic AI）”时代而开发。演示文稿开篇定调，本次解析将深入探讨 Qwen 3.5 在混合专家架构（MoE）、革命性的视觉代理能力方面的突破，同时探讨当前 AI 市场中企业级合规模型与无审查（Uncensored）AI 生态分化的行业现状
AI正经历从聊天机器人（Chatbots）到自主行动智能体（Action Agents）的演变。Qwen 3.5 实现了性能与效率的完美结合，它拥有 3970 亿总参数，但在推理时每个 token 仅激活 170 亿参数，从而将运行成本降低了 60%，并将处理大工作负载的吞吐量提升了 8 倍。在技术上，它实现了门控 Delta 网络（Gated Delta Networks）与原生多模态的深度融合，并引入了“视觉代理”能力。同时，AI 市场出现显著分化：一端是 Qwen 这样注重安全合规的企业级代理，另一端则是 HackAIGC 等主打无审查、绝对隐私和创作自由的平台
Qwen 3.5 摒弃了传统的标准 Transformer 架构，采用了一种称为“高效混合架构”的全新设计。在稀疏 MoE 方面，模型包含 512 个专家网络，每个 token 只需激活 11 个专家（10个路由专家+1个共享专家），实现了 397B 规模下仅激活 17B 的惊人能效。在注意力机制上，它采用了 3:1 的混合比例：60 层网络中，每 4 个模块有 3 个使用基于线性注意力的门控 Delta 网络（极大提升吞吐量），1 个使用标准门控注意力（确保全局上下文精度）。这种架构解决了长文本处理的算力瓶颈，将长上下文解码速度提升了 8.6倍至 19倍
不同于过去将视觉模型“外挂”在语言模型上的晚期融合（Late Fusion）方案，Qwen 3.5 采用了“原生多模态”的早期融合设计，从预训练第一阶段起就同时处理文本、图像和视频。这赋予了它极强的视觉和文档理解力：在 OmniDocBench 测试中得分高达 90.8（超越了 GPT-5.2 的 85.7）。此外，该模型能够直接处理长达两小时的视频内容，并具备像素级的定位能力（Pixel-Level Grounding），能够精准识别和理解屏幕上的 UI 元素
这是 Qwen 3.5 最具变革性的新功能。由于在训练中输入了大量的 UI 截图和结构化内容，Qwen 3.5 不仅能“看懂”屏幕，还能作为视觉代理自主跨越移动端和桌面应用执行多步骤操作。在这个“感知-规划-行动”的循环中，用户只需下达自然语言指令，AI 就能识别应用界面的交互逻辑，自动完成填写复杂表单、跨应用导航、更改系统设置以及整理文件等操作
在模型推理经济学方面，Qwen 3.5 重新定义了性价比。通过稀疏 MoE 和原生 FP8（8位精度）处理管道，模型所需的内存显存减少了 50%，在万亿 token 级别上的计算速度提升了 10% 以上。与前代相比，不仅推理速度在长文本下快了 19 倍，整体运行成本也大幅下降了 60%。其托管的 API 版本（Qwen 3.5-Plus）处理一百万 tokens 的成本仅约 0.18 美元，远低于西方主流前沿模型的定价
在权威基准测试中，Qwen 3.5 证明了开源模型同样能达到甚至超越当前顶级闭源模型的水平。它在 AIME26（数学）取得 91.3 分，GPQA Diamond（研究生级推理）取得 88.4 分，LiveCodeBench v6（编程）取得 83.6 分，BrowseComp（代理搜索）达到 78.6 分。根据阿里巴巴的官方报告，Qwen 3.5 在 80% 的测试维度上已经达到或超越了 GPT-5.2 和 Claude 4.5 Opus 级别的表现
Qwen 3.5 在软件工程和自动编程方面表现亮眼。在评估真实世界编码工作流的 SWE-bench Verified 中，它取得了 76.4 分的高分。在终端代理编程（Terminal-Bench 2.0）中更是获得了 52.5 分的成绩。更关键的是，模型原生支持模型上下文协议（MCP），能够进行强大的函数调用和工具集成，使其在不需要人工手动干预的情况下，自主调用外部数据库或代码解释器进行除错和开发
该页面展示了 Qwen 3.5 面向全球企业的巨大规模优势。开源版支持 25.6 万的上下文，而 Qwen 3.5-Plus 版本更是提供了高达 100 万 token 的庞大上下文窗口。全球化方面，其语言支持从前代的 119 种扩展到了 201 种语言和方言（包括更多南亚和非洲方言）。结合其高达 25 万的扩充词汇表，模型能用更少的 token 表达复杂的概念，使得非英语文本的 token 消耗成本降低了 10% 到 60%
与此同时，AI 市场正在发生分化。一端是像 Qwen、OpenAI 等高度关注安全护栏、合规并主攻企业代理市场的模型；另一端则是由于用户对隐私、言论自由以及突破主流模型严格审核限制的需求，而迅速崛起的无审查（Uncensored）AI 市场，如 HackAIGC 平台
HackAIGC 是这个新兴市场的典型代表。该平台将不受限制的创意作为核心卖点，提供完全无过滤的 NSFW AI 聊天（无需应对常规AI的拒绝回复机制）、无审查的图像生成以及 Image-to-Video NSFW 等多媒体生成服务。此外，平台主打**“隐私优先（Privacy First）”**技术，承诺端到端加密和严格的无日志记录政策（No-Log Policy），确保用户的交互 100% 匿名与安全
此类模型（往往基于开源架构如 Llama 或 Qwen 修改而来）的核心技术在于移除了外部审查干预和安全对齐机制。通过“去安全化（Ablation）”技术消除神经网络的拒绝行为，或使用未经过滤的边缘数据集进行微调，这些系统不会输出“作为AI语言模型，我无法回答...”之类的警告，而是直接执行用户的任何指令
无审查模型带来了剧烈的伦理争议。天平的左侧是其优势：保护了绝对的言论自由、支持不受外部偏见影响的学术或网络安全测试研究、去除了企业和政府干预、并为内容创作者提供了广阔的创作自由。天平的右侧则是巨大的风险：极易被用来生成虚假信息（Misinformation）、有害的宣传、非法黑客指令以及缺乏任何安全护栏的深度伪造内容，引发严重的法律和道德责任风险
这股技术浪潮正在重塑整个行业链条。对于企业而言，Qwen 3.5 的 Apache 2.0 免费商用协议以及极低的显存要求，引爆了企业级本地化和私有化部署的需求。对于开发者，AI 编程能力的进化促使工程师角色从“编写代码”向“规划架构与审核”转变。对于消费者，市场已被彻底二元化：用户将在受到安全保护的智能助手（如 Qwen/Claude）与主打绝对自由的无审查工具（如 HackAIGC）之间做出明确阵营选择
正如 Qwen 3.5 所证明的，开源模型已经完全具备与西方闭源科技巨头分庭抗礼的能力。随着视觉智能体的成熟，人机交互正在被彻底改变——从单纯的被动对话向 AI 跨应用自主执行迈进。未来的 AI 生态将不可避免地持续分化，企业级合规模型将处理复杂的商业和自动代理工作，而无审查模型将作为主流市场的影子伴生壮大，满足特定的创意和研究需求
