除夕夜阿里发布千问Qwen3.5，引发行业震动，五角大楼也关注

2026年除夕夜，当大多数中国人还沉浸在春节的喜庆气氛中时，阿里巴巴却向全球AI圈扔出了一枚重磅炸弹。千问Qwen3.5的发布，不仅让国内AI从业者激动不已，更在国际社会引发了巨大震动，就连美国五角大楼都对阿里的这项技术进步格外关注。

仅用3970亿参数，激活参数更是只有170亿的千问3.5，性能却超越了上一代万亿参数模型，同时在多项权威测评中力压GPT5.2、Claude4.5和Gemini3-Pro等闭源巨头？这个看似不可能完成的任务，阿里是如何做到的，又为何能在全球范围内掀起如此大的波澜。

技术突破打破行业铁律，开源性能首次超越闭源

在千问3.5发布之前，整个AI行业都默认一条铁律：顶级性能、完全开源、极致性价比，这三者只能选其二。想要最强性能就得用闭源模型，想要开源就得接受性能妥协，想要便宜就别奢望顶级体验。

但千问3.5的出现，彻底撕碎了这个所谓的"不可能三角"，它的核心突破点在于架构层面的系统性创新。首先是混合注意力机制的应用，千问3.5将全局注意力和线性注意力结合起来，对关键信息保持精准捕捉，对冗余内容则快速处理，把计算复杂度从O(N²)直接降到O(N)，算力消耗呈指数级下降。这就像人脑一样，不是所有信息都需要同等精力去处理，有详有略才是效率的关键。

其次是极致稀疏的MoE混合专家架构。传统稠密模型每次推理都要激活全部参数，90%以上的算力都被白白浪费了。而千问3.5通过智能路由机制，让单次推理的激活参数占比不到总参数的5%，却能调动全部知识储备，这使得部署成本直降60%，最大推理吞吐量提升至19倍。

更关键的是原生多模态能力的实现。千问3.5从预训练第一天起，就在文本和视觉混合数据上联合学习，让视觉与语言在统一的参数空间内深度融合。这种真正的多模态融合，让它在多模态推理、通用视觉问答、文本识别和空间智能等众多评测中均斩获最佳性能，碾压同类开源模型，甚至比肩顶级闭源模型，

最终的结果令人震撼：API成本低至0.8元/百万Token，是GPT5.2的1/15、Gemini3-Pro的1/18。但性能上，千问3.5在认知能力、指令遵循、通用Agent评测等方面，全面超越了这些国际闭源巨头。这也是开源模型历史上第一次在性能、成本、开放性三个维度同时达到顶峰。

国际反响强烈，五角大楼高度关注

千问3.5的发布在国际社会引起的反响远超预期。根据LinkedIn上AI专业人士的讨论，这次可能是2026年中国AI发展最重要的一周，多个中国实验室同时推出旗舰模型，其中千问3.5获得的关注度最高，被认为是中国对OpenAI最有力的回应。

国外开发者社区对千问3.5的评价相当积极。Reddit上的AI讨论区里，不少用户认为千问系列模型一直以来都以出色的性价比著称，但3.5版本的代码能力已经追平Claude水平，多模态能力更是实现了质的飞跃。特别是在数学运算、代码生成和多语言理解等领域，千问3.5的表现超越了GPT-3.5，在部分任务上甚至匹敌GPT-4。

值得注意的是，美国五角大楼对阿里和千问3.5给予了高度关注、虽然阿里曾短暂被列入美国国防部所谓"涉中国军方企业"名单，但这反而从侧面证明了千问技术的战略价值。美国防部的年度报告特别提到了中国在大语言模型领域的快速进展，千问作为其中的代表性产品，其在多模态智能、Agent协同等方面的突破，被认为具有潜在的军民两用价值。

国际投资机构也纷纷调高了对阿里的评级。花旗、高盛、摩根大通、摩根士丹利等华尔街巨头，都将"重估阿里"作为2026年的主流投资逻辑。阿里宣布未来三年投入3800亿元用于建设云和AI基础设施，这个数字超过过去十年的总和，显示出在AI赛道持续加码的决心。

生态优势构筑护城河，全球下载量破10亿

技术突破固然重要，但真正让千问3.5能够撼动行业格局的，还是其背后强大的生态支撑。截至目前，阿里已开源400余个千问模型，覆盖全尺寸、全模态、全场景，全球下载量突破10亿次，全球开发者基于千问开发的衍生模型超20万个。这个数据规模，即使放在全球范围内也是首屈一指的。

千问3.5的原生多模态能力，让它能够支持长达2小时的视频直接输入，刚好对应1M token的上下文窗口。会议录像、课程视频、直播素材，一次性投喂就能完成核心内容提取、脚本生成、待办梳理。手绘的APP界面草图，也能直接转化为可运行的前端代码；机械图纸、建筑结构图、几何题目，全都能精准拆解空间关系、完成推理计算。

更重要的是，千问3.5把支持的语言扩展到了201种，预训练数据里大幅新增了中英文、多语言、STEM和推理类数据。这种全球化的语言覆盖，让千问不再只是一个中文优化的模型，而是真正意义上的全球化AI基座，为在国际市场的推广和应用打下了坚实基础。

阿里云、平头哥自研芯片与千问模型的全栈协同能力，也是其他厂商根本无法复刻的核心壁垒？平头哥真武810芯片针对MoE架构、混合注意力机制做了专项优化，能充分发挥集群算力效率，进一步把模型训练和推理的效率拉到极致。这种软硬件一体化的优势，让千问在性能和成本控制上都拥有了绝对的竞争力。

国外科技媒体在评价千问3.5时，特别强调了其对中小企业和个人开发者的意义。过去，顶级AI能力只掌握在少数科技巨头手中，高昂的API费用让大多数创业团队望而却步。但千问3.5的极致性价比和完全开源，让AI真正变成了普惠技术。中小企业不用再为顶级模型的API支付高昂费用，个人开发者也能基于开源底座打造创新产品，整个AI生态变得更加繁荣和多元。

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