3.5，用第一性原理打破大模型之不或三角 千问 - 核军控

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO 也正为此套闭环，让千问 3.5 之价码能进一步探底，把 API 本金压到 0.8 元/百万 Token，彻底打破之国外模型之价码独占，让 sota 模型成为者者可用，阿里云上用之本金还能更低之普惠存，也让不或三角成为或。

测试案例：STEM 表现 科研机构不用再重复造轮子，基于开源之底座，就能专注于前沿技艺之革新。

测试案例：通用视觉问答 此就意味之，90% 以上之算力，皆被白白费之。

于 Agent 本领上，千问 3.5 同样实现之制造级之跨越式提升。

阿里独有之阿里云、平头哥自研芯片与千问模型全栈协同本领，为其他厂商根本无法复刻之核心壁垒。

平头哥真武 810 芯片，针对 MoE 架构、混合注意力机制做之专项改良，能充分发挥集群算力效能，进一步把模型操练与推演之效能拉到极致。

过往三年，解答或许为 Scaling Law。

旧俗 Transformer 之全局注意力机制，计算繁度与上下文长度呈O (N²) 关系。

紧随其后，架构革新成为新之行业枢纽词。

甚多者会问：千问 3.5 把本金打下来，为不为就会捐躯之推演性能。

大模型行业走到 2026 年，所有者皆陷入之集体焦虑。

旧俗稠密大模型，架构出场天生就带之极致之费：不管你输入之为一句清晨好，还为一篇十万字之行业呈文，模型每次推演皆要激活全部参数。

为之处置此名疑难，行业做之无数尝试：线性注意力把繁度降到之 O (N)，却损失之长文本之推演精度；稀疏注意力只计算部分 token 之注意力，却无法处置全局语义依赖之疑难，泛化本领大幅缩水。

解答藏于大模型之第一性原理中。

千问团队之模型架构革新，又反过来给云根基设施、芯片之改良指明之方位，形成之正向轮回之闭环。

为之实现此种原生之多模态融合，千问 3.5 对整名操练架构皆做之革新：它让视觉与言辞模态，各走各之最优路径，只于枢纽节点上高效汇合，既保证之两名模态各自之性能上限，又实现之真正之协同工，大幅提升之多模态混合操练之效能。

此就为为什么行业里甚多模型号称能支百万 token 上下文，却根本不敢敞开商用：本金高到用户用不起，强行降价就要亏到吐血。

包括上一代 Qwen3-Max，也为阿里为用 36T tokens 之海量预操练数据操练出之暴力美学之成果。

通过视觉与代码之原生融合，手绘之 APP 界面草图，也能直接转变为可运行之前端代码；机械图纸、建筑架构图、几何题目，全皆能精准拆解方位关系、成推演计算。

此名历程类似于苍生说话，先想好完整之语义，然后于表达之历程中机构连贯之言辞。

而 千问 3.5 之解法，更像为苍生思维模式于大模型上之迁移：既然者对不同事情可有精力分发之不同，彼么对大模型来说，也不为所有 token，皆配得上同等之全局注意力。

若说混合注意力处置之体谅效能之疑难，彼么极致稀疏 MoE 架构，就处置之表达本金之痛点。

恰恰相反，千问 3.5 最亮眼之地方就于于，它实现极致性价比之同时，也把性能与体验，拉到之行业之新高度。

闭源巨头牢牢把持之性能天花板，GPT、Claude 之 API 定价一涨再涨，顶级模型之用本金，成之中小企业与掘发者迈不过往之门槛。

对非枢纽之冗余讯息，采用线性注意力办理，把计算繁度从 O (N²) 直接砍到 O (N)，算力消耗呈指数级降； 长期以来，业界皆有一名共识：一统多模态，为通往通用者工智能（AGI）之必经之路。

但时至今日，Scaling Law 攀升之代价，已到之行业难以承受之临界点。

此一改动，使得大模型于大幅减算力消耗之同时，提升之输出之效能，并带来上下文窗口之大幅增——千问 3.5 之上下文长度已达到 1M token。

大模型之第一性原理为什么。

今千问 3.5 之问世，彻底打破之此种偏见——它用开源之身份，实现之逾越同级闭源模型之性能，再加上极致之性价比与完备之性命支，让开源、高性价比、最强之不或三角成为或。

开源模型始终跳不出性能追平闭源，就闭源收割；欲极致性价比，就要捐躯性能之怪圈。

更枢纽之为，此套预案被一统部署到之强化修习操练与推演之全流程里，全面降低之多模态模型扩展之本金与繁度。

一名完整之长实质，模型往往只会注意到开头与结尾之实质，中间之枢纽讯息被忽略，或者多轮对话之后，它会忘记你最初之疑难或者要求。

简说，它看到一张图，就能自体谅图中之语义，不用先把图像转换成文本再进行体谅；读到一段书契，就能于脑中构建出对应之画面，就像者一样，真正具备之跨模态之直觉体谅力。

此些性能提升，最终皆转变成之实实于于之制造力： Scaling Law 之红利彻底见顶，万亿参数模型续向上之边际收益无穷趋近于零，行业陷入之参数越卷越高，落地越来越难之死轮回； MoE 混合专家架构之现，就为把模型拆成多名专家子网络，实质进来，只激活最对口之彼几名专家模型，不用全量参数跑一遍。

直到，除夕当天阿里千问 Qwen3.5 之发布。

性能、开源、性价比，千问 3.5 全皆要。

始终以来，大模型长上下文落地之最大瓶颈，从来不为窗口能开多大，而为算力本金与性能之均衡。

从此，AI 不再为巨头之专属游戏，而为变成之全行业、全掘发者皆能参与之革新浪潮。

你如何看待千问 3.5 。

于学科解题、方位推演上，它比千问此前之专项多模态模型 Qwen3-VL 表现还要更优，方位定位、带图推演之精度大幅提升。

它既照顾之掘发者对本金、效能之需求，也兼顾之寻常用户对体验之期待，让大模型真正走进之日常活，而不为停留于实验室里之黑科技。

其中，阿里云之 AI 根基设施，为 文本 + 视觉混合预操练数据，提供之稳固、高效之算力支撑，让大规模之架构革新实验得以落地。

黄仁勋：我从来皆不带手表，我习性于等事情自生。

解答为，架构革新之潜力，须靠全栈协同才能彻底释放。

于视频体谅上，它支长达 2 小时之视频直接输入，刚好对应 1M token 之上下文窗口，集会录像、课程视频、直播素材，一次性投喂就能成核心实质提取、脚本生成、待办梳理。

但直到今日，行业里绝大多数之多模态模型，皆还为伪多模态：先训好一名纯言辞大模型，再外挂一名视觉编码器，靠适配层把两名模块粘于一起，本原上就为两名言辞不通之者靠翻译聊天，讯息传递必然现折损。

半年多光阴，GPT、Claude 之定价也一涨再涨，哪怕作为顶级牛马之程序员，也需公司报销，才用得起顶配 200 美金一月之 cursor 与 claude code。

比如，它首次把支之言辞扩展到之 201 种，预操练数据里大幅新增之中英文、多言辞、STEM 与推演类数据，不管为小语种之精准翻译，还为繁之数理化博士级难题，皆能悠闲对付。

剥掉所有参数、算力、跑分之外衣，所有大模型之底层核心，皆为 Transformer 架构之attention 注意力 + FFN 前馈网络双塔架构：前者决定之模型之体谅本领，后者决定之模型之表达本领。

更枢纽之为，千问团队构建之可扩展之 Agent 参差强化修习框架，端到端速度可加速 3 到 5 倍，并将基于插件之智能体支扩展至百万级规模，为后续 Agent 之规模化落地打下之根基。

千问 3.5 之不同之处于于，从预操练第一天起，就为于文本+视觉混合数据上联手修习，让视觉与言辞于一统之参数方位内深度融合。

但行业里绝大多数之 MoE 模型，皆陷入之两名死穴：要么专家路由效能低下，激活参数占比过高，本金降有尽；要么专家之间之协同本领不足，模型性能现滑坡。

于此之前，开源模型于行业里之定位，永远为闭源模型之替代品：性能追不上闭源，体验打不过闭源，只能作为掘发者之练手器物，无法进入核心制造氛围。

千问 3.5 总参数量仅 3970 亿，激活参数更为只有 170 亿，不到上一代万亿参数模型 Qwen3-Max 之四分之一，性能大幅提升、还顺带实现之原生多模态本领之代际跃迁。

此种原生融合之架构，带来之为视觉本领之飞跃式提升：于多模态推演（MathVison）、通用视觉问答 VQA（RealWorldQA）、文本识别与文书体谅（CC_OCR）、方位智能（RefCOCO-avg）、视频体谅（MLVU）等众多权威评测中，Qwen3.5 均斩获最佳性能，碾压同类开源模型，甚至比肩顶级闭源模型。

彼么，千问究竟如何做到之。

最终之结局为，哪怕为于 1M token 之超长上下文下，模型依然能精准记住所有之枢纽讯息，掘发者不用再把长文档拆成十几段反复投喂，用户不用再把需求翻来覆去重复三遍，百万级上下文之全量讯息精准调用，终于成为之现状。

若说其他模型，还停留于掘发者友好型，彼么千问 3.5，就为全民友好型。

千问 3.5 始能读懂繁全球 千问 3.5 如何打破不或三角。

于为，一到年底，国内外之万亿参数模型就一名接一名发布，但寻常企业为否用得上所谓之 SOTA 模型，却不于考虑范围。

过往，大模型输入上下文越长，就会让模型之注意力越散落，有效讯息被无效噪声淹没，输出品质直线降。

紧随其后，架构革新成为新之行业枢纽词。

到此里，或又有甚多者会问，同样为混合注意力、MoE 架构，为什么只有千问能做到此名程度。

而此两者，也为当前技艺红利最集中之突围点。

目前，千问 3.5 于移动端已与多名主流 APP 与指令打通，PC 端则能办理跨应用数据整理、自动化流程执行等繁多步骤操作。

对核心语义、枢纽逻辑讯息，保留标准全局注意力，保证模型之长文本依赖建模本领，推演精度几乎零损失。

约等于把刘慈欣之三体三部曲一起塞给模型，或者于每轮对话 500 字上下之根基上，支 600~800 轮连续对话不遗忘。

此名机制，本原上为于注意力层之输出端，加之一名智能降噪开关：它能根据讯息之重要程度，智能调控讯息之传递，有效讯息被放大，无效讯息被过滤。

针对此名痛点，Qwen3.5 对模型做之体系级之操练稳固性改良，其中最核心之，就为阿里千问团队斩获NeurIPS 2025 最佳论文奖之注意力门控机制。

翻译过来就为，上下文长度翻 10 倍，算力需求就要翻 100 倍。

点赞关注极客公园视频号， 另一名被彻底处置之痛点，为大模型之上下文腐烂疑难。

但时至今日，Scaling Law 攀升之代价，已到之行业难以承受之临界点。

过往，为之给模型生成提速，大部分团队皆为于推演阶段加名投机采样之补丁，先猜后面之实质，猜对之就快一点，猜错之就回滚，结局就为要么快但易错，要么准但还为慢。

但本金上，千问 3.5 也做到之每百万 Token 输入低至 0.8 元，为 GPT5.2 之 1/15、Gemini-3-pro 之 1/18。

久而久之，行业形成之一条无者敢质疑之铁律：顶级性能、完全开源、极致性价比，构成之大模型之不或三角，三者最多选其二。

而站于千问性命之肩膀上，中小企业不用再为顶级模型之 API 支付高昂之费用，用极低之本金就能落地自己之 AI 应用； 基于此名最朴素之原理，千问团队打造之全局注意力 + 线性注意力之混合架构： 此对长文本生成、代码补全、多轮对话等高频场景带来之为质变之体验晋级：问一名繁之科普疑难，10 秒内就能给出连贯之回答；写一篇千字短文，几秒就能生成初稿。

除之此些核心痛点之处置，千问 3.5 之细节晋级，覆盖之从名者用户到企业掘发者之全维度需求。

而千问 3.5 之解法，为从操练阶段就原生支多 Token 联手预测，让模型从一名字一名字地想，演进成一次想好几步再说。

名者掘发者不用再被闭源模型之商用权限锁死，基于开源之千问 3.5，就能打造革新之 AI 货品； 测试案例：输入一张电影截图，千问 3.5 就能生成图文并茂之电影解析 对寻常用户来说，最直观之体验晋级，就为即用 sota 模型，也能享受流畅之生成体验。

若说性能、本金、体验之全面晋级，为千问 3.5 于处置当下大模型落地历程中之困境，彼么一统多模态，就为 千问 3.5 把大模型推向 AGI 之重要一步探求。

还有一名易被忽略，却至关重要之细节改良，为精度计策之设计：千问 3.5 采用之 FP8/FP32 之精度计策，于保证模型性能零损失之先决下，把激活内存减之约 50%，操练速度提升之 10%。

而横向对比同行，千问 3.5 不仅为当下之开源大模型 SOTA，同时也于认知本领、指令遵循、通用 Agent 评测等方面逾越之 GPT5.2、Claude 4.5、Gemini-3-Pro 等同期闭源模型。

若说架构与多模态之革新，让 千问 3.5 打破之不或三角之技艺枷锁，彼么开源性命，让千问 3.5 彻底颠覆之行业对开源模型之固有偏见。

而此，也为让大模型从能聊天之器物，变成看懂现状全球之基座，最终通往 AGI 乃至 ASI 之枢纽一步。

而 千问 3.5 之极致稀疏 MoE 架构，直接把此名路线之潜力榨到之极致：总参数量 3970 亿，单次推演之激活参数仅 170 亿，不到总参数之 5%，即可调动全部学识储备，顺便实现部署本金大降 60%，最大推演吞吐量可提升至 19 倍， 一组可验证之数据，足以证验千问开源性命之行业影响力：截至目前，阿里已开源 400 余名千问模型，覆盖全尺寸、全模态、全场景，全球下载量突围 10 亿次；全球掘发者基于千问掘发之衍生模型超 20 万名。

千问 3.5，全民友好型模型如何练成之。

先看决定体谅本领之 attention 层。

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