2月25日消息，据千问大模型官方微博，今天，千问大模型正式开源千问3.5最新中等规模模型：Qwen3.5-35B-A3B 、Qwen3.5-122B -A10B 、Qwen3.5-27B。
千问大模型表示，Qwen3.5-35B-A3B 的表现已超越前代更大规模模型Qwen3-235B-A22B-2507 及 Qwen3-VL-235B-A22B，而Qwen3.5-122B-A10B 与 27B 版本进一步缩小了中等规模模型与前沿模型的差距，尤其在复杂代理场景中表现优异。这表明性能超越规模，不再单纯依赖参数堆叠，而是通过架构优化、数据质量提升及强化学习推动智能发展。为了更好地帮助开源社区的深入研究，我们同步开源Qwen3.5-35B-A3B-Base供大家使用。
以下为微博原文：
Qwen3.5-Flash来袭！三款中等规模模型全开源
今天，我们正式开源千问3.5最新中等规模模型：Qwen3.5-35B-A3B 、Qwen3.5-122B -A10B 、Qwen3.5-27B。
Qwen3.5-35B-A3B 的表现已超越前代更大规模模型Qwen3-235B-A22B-2507 及 Qwen3-VL-235B-A22B，而Qwen3.5-122B-A10B 与 27B 版本进一步缩小了中等规模模型与前沿模型的差距，尤其在复杂代理场景中表现优异。这表明性能超越规模，不再单纯依赖参数堆叠，而是通过架构优化、数据质量提升及强化学习推动智能发展。为了更好地帮助开源社区的深入研究，我们同步开源Qwen3.5-35B-A3B-Base供大家使用。
🚀 架构进化，性能突破：
Qwen3.5采用混合注意力机制，结合高稀疏的MoE架构创新，并基于更大规模的文本和视觉混合Token上训练，Qwen3.5-122B-A10B与Qwen3.5-35B-A3B以更小的总参数和激活参数量，实现了更大的性能提升。
在指令遵循（IFBench）、博士级别推理（GPQA）、数学推理（HMMT 25）、多语言知识（MMMLU）、Agent工具调用（BFCL v4）、Agentic Coding（SWE-bench Verified）等多个权威榜单上，新模型均超越了远大于其规模的Qwen3-235B-A22B模型及Qwen3-VL，以及GPT-5 mini、gpt-oss-120b等模型。
🛠️ 开发者友好，适合本地部署：
Qwen3.5的首个密集（Dense）模型Qwen3.5-27B此次惊艳亮相，拥有更强的Agent能力和原生多模态能力，在工具调用、搜索、编程等多个Agent评测中均超过了GPT-5 mini，在视觉推理、文本识别和理解、视频推理等多项视觉理解榜单中，超过了Qwen3-VL旗舰模型和Claude Sonnet 4.5。Qwen3.5-27B可运行于单个GPU，对于本地部署极为友好。
🔧Qwen3.5-Flash（Qwen3.5-35B-A3B 生产版本）API服务 ：
● Qwen3.5-Flash在阿里云百炼上线，每百万Token价格低至0.2元，性能强，速度快，性价比极高，适合开发者和企业的规模化、生产级的模型需求。
● 默认支持 1M 超长上下文长度，满足长文档与复杂任务处理需求。
● 官方内置工具支持，降低集成成本，加速应用落地。
目前，3款模型均已在魔搭社区、Hugging Face开源上线，同时，我们还一并开源了Qwen3.5-35B-A3B-Base基座模型，以支持社区研究、微调创新与二次开发。开发者可前往Qwen Chat免费体验新模型，或通过阿里云百炼获取Qwen3.5-Flash模型API服务。
