除夕当天，阿里巴巴开源的千问3.5-Plus，以“全球最强开源大模型”的身份刷爆AI圈。这款模型不仅在多项权威评测中超越GPT-5.2、Claude 4.5等头部闭源模型，更用“3970亿总参数仅激活170亿”的亮眼数据，为大模型行业的“参数竞赛”踩下了急刹车。
从“堆参数”到“提效率”，千问3.5的底层革新才是真正的破局点。其核心在于融合了NeurIPS最佳论文级别的自研门控技术，搭配稀疏混合专家MoE架构，实现了“以小胜大”的性能奇迹——用不到40%的参数量，超越了万亿参数的千问3-Max。更关键的是，它的推理效率最高提升19倍，部署显存占用降低60%，这意味着企业无需动辄百万的算力集群，就能用上顶尖大模型能力。
原生多模态的代际跃迁，让千问3.5从“会说话”变成了“能感知”。不同于此前先做文本模型再补视觉能力的“拼接式”方案，千问3.5从预训练阶段就打通了文本与视觉数据，不仅在多模态推理、OCR识别等评测中拿下第一，还实现了2小时长视频直接输入、手绘草图转前端代码等实用功能。这种原生融合带来的，是更精准的空间定位推理和跨模态协同能力，比如一张截图就能定位并修复UI问题，让视觉编程真正成为生产力工具。
API定价的诚意，让千问3.5的落地门槛再降一级。每百万Token仅0.8元的价格，是Gemini 3 Pro的1/18，甚至比不少中小模型的定价还低。对于开发者和中小企业来说，这意味着用同样的成本，能调用18倍的顶尖模型能力，大幅降低了AI应用的研发和运营成本，也让“AI普惠”不再是一句空话。
Agent智能体的突破，让千问3.5从“回答问题”走向“解决问题”。它能自主操作手机和电脑，完成跨应用数据整理、自动化流程执行等复杂任务，更构建了可支持百万级插件的异步强化学习框架。春节期间，千问AI购物Agent6天完成1.2亿笔订单，已经验证了其大规模商业化落地的可能，而千问3.5的升级，无疑会打开更多“AI帮人办事”的场景想象空间。
开源生态的积累，让千问3.5的影响力从技术圈辐射到全产业。自2023年开源以来，千问家族已经发布400多个模型，全球下载量突破10亿次，衍生模型超20万。这次千问3.5的开源，不仅会让开发者获得更强的基础能力，更能依托阿里的云基础设施和商业化场景，形成“技术-应用-反馈”的正向循环，加速AI从实验室走向产业一线。
当然，千问3.5的登场，也给全球大模型行业带来了新的竞争压力。当开源模型能在性能、效率和成本上全面对标闭源巨头，未来的大模型赛道，比拼的将不再是谁的参数更多，而是谁的技术更高效、生态更开放、落地更扎实。对于整个AI行业来说，这无疑是一场从“追求极致性能”到“追求实用价值”的转向，而这样的转向，才是AI真正改变世界的开始。