Qwen3.5-397B MoE 模型

开源参数规模最大最强的 MoE多模态模型之一

除夕夜，阿里低调扔出一颗核弹级开源模型

2026年春节前夕，大家还在刷红包、发拜年的时候，通义千问团队在chat.qwen.ai页面悄然上线了两款新模型：

Qwen3.5-Plus 

Qwen3.5-397B-A17B

结果一夜之间，知乎、国内外社交媒体平台全炸了。

Qwen3.5-397B-A17B，3970亿总参数、仅激活17亿的MoE设计，直接把推理效率拉到新高度——比自家Qwen3-Max快8~19倍，部署显存大幅节省，API价格也比较低（PS：输入每百万token才0.6美元左右）。

更夸张的是：它还是原生多模态（文本+图像+视频+GUI理解），上下文长，同时支持同一个模型无缝切换“思考模式”和“快速模式”，再也不用像以前那样拆两个版本了。

新模型在多个前沿基准（benchmark）上的表现及其与闭源模型的对比

新模型概览图

Qwen3.5-397B MoE功能与特点

多模态+Agent能力有多强？

Qwen3.5-397B-A17B是原生视觉-语言模型（early fusion方式），不是后接个CLIP那么简单。

它在以下几个典型场景里特别亮眼：

复杂GUI操作与屏幕理解能直接看手机/电脑截图，理解界面元素、图标位置、按钮关系，然后给出精确的操作步骤。很多评测显示，它在视觉Agent任务上已经接近甚至超过部分闭源SOTA。

视频理解与时序推理支持原生视频输入，能分析多帧内容、理解动作顺序、提取关键信息。

长文档+多图RAG1M上下文+多张图片同时输入，适合处理财报、论文、专利、设计稿等“图文混排”长资料。

多语言覆盖从Qwen3的119种语言/方言，直接跳到201种，新增大量南亚、非洲、大洋洲低资源语言（夏威夷语、斐济语、尼日尔-刚果语系等）。

多模态Agent能力

与其他付费闭源模型对比

Qwen3.5-397B-A17B 现已成为Text Arena中与 GLM-5 和 Kimi-K2.5 齐名的前三名开放型号。

该模型在社交媒体上赢得了开发者的好评

Qwen3.5-397B MoE Demo

如今，具备 agent 能力的 Qwen3.5 能够结合多模态做到边思考、边搜索、边调用工具。

在vibe coding方面

Qwen3.5 可与 OpenClaw 集成，驱动编程任务。通过将 OpenClaw 作为第三方智能体环境集成，Qwen3.5 能够进行网页搜索、信息收集和结构化报告生成——它结合自身的推理与工具调用能力，以及 OpenClaw 的接口，为用户带来流畅的编码和研究体验。

最后彩蛋

官方说：Qwen3.5系列后续模型将在未来几周陆续开源。

也就是说，这只是开头。

2026年的开源大战，才刚刚拉开帷幕。