我有个习惯，每年大年三十，吃完年夜饭就刷手机。
2026年2月16日，除夕夜。
当所有人都在抢红包、看春晚时，阿里直接往AI圈扔了一颗“洲际导弹”：千问 Qwen3.5 系列首款模型——Qwen3.5-397B-A17B，全量开源！
这哪是发布会？
这简直是“不让同行过好年”。
先说说，这次到底发生了什么。
你可能听说过DeepSeek，也知道去年国产大模型一路追赶GPT的故事。
但说实话，在真正的顶级基准测试上，咱们和GPT-5.2之间，一直有一条清晰可见的缝。
这条缝，在今晚，第一次出现了松动的迹象。
MMLU-Pro综合认知测评：Qwen3.5拿了87.8，GPT-5.2是87.4。
IFBench指令遵循：Qwen3.5拿了76.5，刷新了全球所有模型的纪录。
BrowseComp搜索智能体：Qwen3.5拿了78.6，GPT-5.2是65.8，Claude Opus 4.5是67.8。
你没看错！
在搜索这个单项上，Qwen3.5，把所有顶级闭源模型，全部踩在了脚下。
觉醒：这头 397B 的“猛兽”到底强在哪？
Qwen3.5-397B-A17B，听名字很复杂，其实就看两个核心数：397B 总参数，17B 激活。
这就像是一个天才团队有 397 个顶尖专家，但每次处理问题，只需最精准的 17 个人出面。
这种**“极致稀疏 MoE 架构”**带来了三个直接后果：
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快到飞起： 32K 上下文吞吐量是上一代的 8.6 倍；
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省到惊人： 部署成本直接砍掉 60%；
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猛到离谱： 性能直接干翻了上一代万亿参数的“巨无霸” Qwen3-Max；
突破：两个“原生”，让 AI 从“复读机”变成“观察员”
过去的大模型像是在玩“拼图”，先训语言，再外挂一个眼睛。
Qwen3.5 走了一条完全不同的路：原生全模态。
“什么是原生？
就是它从出生（预训练）的第一天起，看到的就是文字 + 图像的混合体。它不是“学会了说话再去学看图”，而是“边看边学”。
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1M Token 超长上下文： 你把一整部 2 小时的电影《当幸福来敲门》扔给它，它能一秒钟找出第 45 分钟男主角穿了什么颜色的袜子。
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空间定位之王： 别说找不同了，给它一张混乱的电路图或者 3D 室内图，它的定位精度甚至超过了专门的视觉模型。
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多 Token 预测： 以前是蹦豆子一样一个词一个词往外吐，现在是“成串”往外冒，速度直接翻倍。
核心方法论：为什么说它是“价格屠夫”+“开源标杆”？
最让我心动的，不是性能，是那个价格。
我做了一个简单计算。
模型
输入价格（每百万Token）
Qwen3.5-Plus
0.8元
GPT-5.2
约12.7元
Gemini 3 Pro
约14.4元
Claude Opus 4.5
约9.6元
Qwen3.5，是GPT-5.2的1/15，是Gemini的1/18。
我不知道该怎么形容这种定价，视频里那个博主说“价格蜜雪冰城”，我觉得挺准的。
一杯奶茶的钱，你可以调用一百万个Token的顶级大模型。
对于普通用户，千问App和PC端直接免费体验。
对于开发者，Apache 2.0完全开源，魔搭社区和HuggingFace都可以下载，商用不需要申请，没有隐藏门槛。
很多朋友可能会问，前天发布的豆包 2.0 也很强，怎么选？
我整理了一张对比表，看完你就懂了：
维度
Qwen3.5-Plus (API)
GPT-5.2
豆包 2.0 (Seed2)
定价 (百万Token)
0.8 元 (仅为GPT的1/15)
约 12.7 元
3.2 元 (Pro版输入)
开源协议
Apache 2.0 (完全自由商用)
严密封锁
闭源 (仅限API)
拿手好戏
原生多模态、极致推理吞吐
竞赛数学、综合逻辑
实时交互、医疗/教育专项
我的看法很直接：
如果你是个人开发者或追求隐私的企业，Qwen3.5 是唯一的正解。
它不仅把“大模型”变成了“廉价水电煤”，还给了你“魔改”它的权利。
这次发布，有几个细节值得玩味
细节一：搜索智能体BrowseComp，Qwen3.5得了78.6，GPT-5.2只有65.8。
在“让AI去搜索互联网、整合信息、生成报告”这件事上，国产开源模型已经超过了所有闭源对手。
这意味着拿它来做信息收集、竞品分析、深度研究，效果反而比ChatGPT还要好。
细节二：这不是Qwen3.5系列的旗舰。
官方明确说了，这次发布的397B-A17B只是这个系列的第一款。
真正的旗舰Qwen3.5-Max，还没出来。
按照这条发展曲线，后面那个会是什么水平？
细节三：阿里在除夕夜发布，不是偶然。
春节期间，千问App上已经有超过一亿月活用户用AI买年货、订电影、点奶茶。六天内完成了1.2亿笔AI购物订单。
他们在用最强的基础模型，喂养一个正在真实世界里跑起来的个人智能体系统。
技术发布和产品落地，同步推进，这才是阿里这次真正的野心。
当然，它也不是没有短板
说了这么多好话，我也说几个问题，省得大家误会这是软文。
竞赛数学，差距还很明显。
AIME26上，Qwen3.5是91.3，GPT-5.2是96.7。
HMMT这种顶级数学竞赛，GPT-5.2接近满分，Qwen3.5还差一口气。
代码能力，还没到最顶。
SWE-bench Verified上，Qwen3.5是76.4，Claude Opus 4.5是80.9，GPT-5.2是80.0。
代码工程能力还有提升空间。
长文本处理，还有进步余地。
LongBench v2 63.2，与Gemini-3 Pro和Claude Opus 4.5仍有差距。
这些短板，官方没有回避，在技术报告里写得很清楚。
我觉得这种坦诚，反而是好事。
现状与愿景：从“动口”到“动手”的言出法随
现在的千问，已经不是那个只会写诗的 AI 了。
春节期间，千问 APP 已经在真实世界里“帮人干活”：点奶茶、订电影票、买年货。
这是马云说的那句“呵护人间烟火”的落地。
模型能力的爆发，最终是为了让我们在 iPhone、PC 上通过 Vibe Coding（氛围编程），只靠嘴说，就能让 AI 帮我们自动写代码、做报表、刷视频摘要。
所以，现在该怎么用它？
你是普通用户：
直接下载千问App，或者访问 chat.qwen.ai ，免费体验Qwen3.5-Plus。
想让AI帮你整理资料、分析文档、处理图片，扔进去就行。
你是开发者：
HuggingFace和魔搭社区都可以直接下载，Apache 2.0协议，商用无限制。
**官方推荐参数：**思考模式 Temperature=0.6，非思考模式Temperature=0.7。
支持SGLang、vLLM、Transformers、llama.cpp等主流框架，微调用UnSloth或Llama-Factory都行。
百炼API兼容OpenAI和Anthropic格式，Claude Code、Cline直接接入，无缝切换。
你是企业用户：
0.8元/百万Token的API，加上完全可私有化部署的开源权限，隐私问题和成本问题同时解决。
想说一句有点煽情的话
十年前，我们还在讨论“中国能不能做出自己的芯片”。
五年前，我们在问“国产大模型什么时候能追上GPT”。
今年除夕夜，我们看到了一个国产开源模型，在搜索智能体上，把GPT-5.2甩在了后面，然后以1/15的价格，把自己完全开源给了全世界。
我说不好这是不是“引领”，但我知道，“跟随”这个词，已经不再准确了。
互动一下
你觉得 Qwen3.5 这种“除夕突袭”的打法，会让国产 AI 在 2026 年彻底超车吗？
欢迎在评论区留言，我会抽取 3 位粉丝送出我的私藏 AI 提示词库！
祝大家新春大吉，2026，一起“言出法随”！
**“**🔗 模型开源地址：huggingface.co/Qwen
🔗 在线免费体验：chat.qwen.ai
🔗 国内镜像下载：modelscope.cn/organizatio…
