/>

过去一年里，大模型的技术讨论正在悄然转向。

参数规模不再是核心卖点，Benchmarks

的分数也不再是唯一指标。

行业开始关注更本质的问题，AI

是否具备感知、推理、执行的闭环能力，智能体成为新的技术焦点。

2026

年中国马年除夕发布的Qwen3.5不是一次常规的版本升级，而更像是一次“技术路线的重构”。

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01

为什么Qwen3.5是一个分水岭？

多模态能力不再是外挂式的视觉塔，也不是把图像编码器、音频编码器硬塞进语言模型，而是从架构层面就被设计为统一的、原生的、贯通的。

它的目标不是做一个更大的语言模型，而是构建一个原生多模态智能体基础设施。

它意味着

Qwen3.5

的设计逻辑已经从“如何让模型更聪明”转向“如何让模型更像一个能行动的智能体”。

它需要的不只是语言能力，还包括视觉理解、视频推理、音频识别、工具调用、任务规划、长期记忆……这些能力必须在一个统一的架构中自然协作，而不是靠后期拼接补丁。

Qwen3.5

的研发团队是一个长期深耕多模态、智能体、模型工程化的综合技术团队。

他们在

Qwen2、Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Agent

MoE、推理优化、统一多模态架构等领域持续迭代。

Qwen3.5

并不是凭空出现的，而是一个长期技术体系的自然结果。

Qwen3.5

的意义并不在于参数规模的刷新，而在于它第一次把“原生多模态

+

工具执行”整合成一个可落地的智能体底座。

它让我们看到大模型的下一站不是更大的Transformer，而是更强的

Qwen3.5

的官方技术叙事中，有一个关键词被反复强调：Native

Multimodal

这不是一句营销口号，而是整个技术路线的核心。

所谓“原生”，意味着多模态能力不是外挂式的视觉塔，也不是把图像编码器、音频编码器硬塞进语言模型，而是从架构层面就设计为统一的

Transformer。

文本、图像、视频、音频在同一个注意力空间中流动，信息在同一套推理路径中融合。

这种统一性带来的不是简单的“能看图”，而是“能理解图、能推理图、能基于图行动”。

这与过去的“拼接式多模态”有本质区别。

拼接式多模态更像是“把视觉结果翻译成文字再丢给语言模型”，而原生多模态则是“模型直接理解视觉内容本身”。

前者是外挂，后者是内生能力。

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图

1：基准测试，Qwen3.5-Plus性能媲美Gemini

Pro。

为什么智能体必须是原生多模态？因为一个真正的智能体必须具备三件事：

它要能感知世界（多模态输入），

要能理解世界（推理能力），

还要能改变世界（工具调用与行动能力）。

缺一不可。

如果一个智能体只能读文字，它就无法理解现实世界的复杂性；如果它只能看图，却不能推理，它就无法做出决策；如果它能推理，却不能调用工具，它就无法执行任务。

多模态、推理、工具调用三者必须是一个闭环，而不是三个独立模块。

Qwen3.5

Gated

扩展知识容量，通过统一多模态架构打通感知层，通过思考模式强化推理链，通过工具调用与规划能力构建行动层。

最终形成一个“能看、能想、能做”的智能体底座。

在大模型演进路线中，Qwen3.5

GPT-4

时代那种“语言模型极致化”的路线，也不是Gemini

那种“多模态堆叠式”的路线，而是走向一种更接近未来

AGI

的形态：一个统一架构、统一推理路径、统一能力体系的原生多模态智能体。

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图2：平均排名与环境规模关系。

这也是为什么

Qwen3.5

被视为一个分水岭。

它标志着国产大模型第一次在“智能体基础设施”层面给出了完整答案，也让我们看到未来

的形态不再是一个聊天框，而是一个能真正执行任务的数字行动者。

03

架构创新：Gated

的愿景是“原生多模态智能体”，那么它的架构就是这套愿景的物理基础。

它不像传统大模型那样靠堆叠更多层、更多参数来换性能，而是通过两项关键技术——Gated

Delta

MoE——在推理效率与模型容量之间找到了一种新的平衡点。

这种平衡点，恰恰是智能体时代最需要的。

Gated

Delta

Networks：推理效率革命

在

Transformer

都要经过同样深度的计算路径，不管它是否真的需要那么复杂的推理。

这就像让每个路人都去做一次全身

CT，既浪费资源，也没有必要。

Qwen3.5

Gated

/>

图3：Qwen3.5推理效率提升19倍。

它的设计动机非常直接：减少无效计算，让模型把算力花在真正需要推理的token上。

在实际机制上，它为每个

token

是否需要走“深度路径”。

如果不需要，它就走一条更轻、更快的

Delta

级的动态路径选择带来了两个显著效果：

一方面，推理速度大幅提升，尤其是在长上下文场景中。

因为大量

token（比如标点、停用词、重复结构）根本不需要深度推理。

另一方面，复杂推理任务反而更稳定了。

因为模型可以把更多算力集中在关键

token

上，比如数学题中的数字、代码中的关键字、图像描述中的核心对象。

与传统

Transformer

更像是给模型加了一套“注意力预算管理系统”。

它让模型在推理时更像人类，重要的内容多想一会儿，不重要的内容一扫而过。

Sparse

MoE：397B容量、17B激活的平衡点

如果说

Gated

架构采用了稀疏激活的方式：模型拥有397B的总参数容量，但在推理时只会激活17B左右的专家组合。

这意味着它的知识库非常大，但推理成本却接近一个中型模型。

MoE

模型不是让所有专家一起工作，而是根据输入内容动态选择最合适的几个专家参与推理。

这就像一个大型智囊团，遇到数学问题叫数学专家，遇到图像问题叫视觉专家，遇到代码问题叫编程专家。

Qwen3.5

选择“高容量

低激活”的原因也很清晰：

高容量意味着更强的知识覆盖、更好的多模态理解、更丰富的推理模式；

低激活意味着推理成本可控、延迟更低、部署更容易。

397B

17B

更强调“智能体任务”的适配性，而不是单纯追求语言能力的极限。

原生多模态统一架构

如果说前两项技术是

Qwen3.5

的“引擎”，那么它的多模态统一架构就是“底盘”。

Qwen3.5

并没有采用“语言模型

视觉塔”的拼接式结构，而是从底层就把文本、图像、视频、音频统一到同一个

Transformer

这意味着所有模态共享同一套注意力机制、同一套推理路径、同一套语义空间。

统一编码带来的最大好处是：

翻译成文字

这让它在图表推理、数学题视觉理解、视频动作识别等任务上表现得更像一个真正的智能体，而不是一个“视觉

OCR

通过异构基础设施实现高效的原生多模态训练。

统一架构比外挂视觉塔更强的原因很简单，外挂视觉塔只能提供“描述”，而统一架构提供的是“理解”。

04

训练体系：多阶段、多模态、多能力的系统工程

一个真正的原生多模态智能体，不可能靠“堆数据、跑大模型”就能炼成，它需要的是一套从感知到推理、从理解到执行的系统化训练工程。

Qwen3.5

的训练体系正是这样一个多阶段、多模态、多能力协同演化的过程。

它不是简单的“预训练

微调”，而是一个完整的能力链条构建过程：先让模型看懂世界，再让它听懂人话，然后让它学会思考，接着让它学会行动，最后再让它变得安全可靠。

每一步都不是孤立的，而是为下一步能力打基础。

多模态预训练：让模型真正“看懂世界”

在

Qwen3.5

的训练体系中，多模态预训练是最基础、也最关键的一环。

模型需要从一开始就接触文本、图像、视频、音频四种模态的数据，而不是先做语言模型，再外挂视觉塔。

这种“原生多模态”的理念决定了它必须在预训练阶段就完成跨模态的语义对齐。

文本提供语言结构与知识体系，图像提供空间关系与视觉语义，视频提供时间维度与动作线索，音频提供声学特征与情绪表达。

四种模态共同构成了模型理解世界的底层感知能力。

为了让这些模态真正融合，Qwen3.5

使用了统一的多模态对齐策略，让不同模态在同一语义空间中互相映射。

这意味着模型看到一张图时，不是把它翻译成文字，而是直接在统一的语义空间中理解它的内容。

这种对齐方式让模型在图表推理、数学题视觉理解、视频动作识别等任务上表现得更像一个真正的智能体，而不是一个“视觉

OCR

语言模型”的组合。

指令微调：让模型“听得懂人话”

在完成多模态预训练之后，Qwen3.5

进入了指令微调阶段。

这个阶段的目标不是提升模型的知识量，而是让它学会如何以统一的方式理解任务。

无论是文本问答、图像描述、视频分析还是音频识别，最终都被统一到同一种“指令

这种统一任务格式的好处非常明显：开发者不需要为不同模态设计不同的调用方式，用户也不需要学习复杂的提示语。

模型在面对复杂任务时也能更自然地理解意图。

多模态指令集让模型在跨模态任务中表现得更加稳定。

例如，用户可以直接输入“帮我分析这段视频里的动作”，模型就能自动完成视频帧解析、动作识别、时间顺序推理等一系列复杂步骤，而不需要额外的提示工程。

推理增强：让模型“想得更深”

如果说预训练让模型看懂世界，指令微调让模型听懂人话，那么推理增强就是让模型学会“深度思考”。

Qwen3.5

Thinking

是它推理能力的核心，它通过隐式链式推理的方式，让模型在内部生成推理链，但不直接暴露给用户。

这种方式既提升了数学、逻辑、规划等任务的准确性，又避免了显式

CoT

带来的安全风险。

在数学任务中，模型不再是“直接给答案”，而是会在内部进行多步推理；在逻辑任务中，它会自动构建推理链；在规划任务中，它会分解目标、生成步骤、评估可行性。

这些能力的背后，是大量高质量推理数据的训练，包括专家推理链、复杂数学题、多步逻辑推理、真实任务规划等。

Thinking

Mode

不再只是一个“回答问题的模型”，而是一个“能思考的智能体”。

工具使用训练：让模型“动得起来”

一个智能体不能只会思考，还要能执行。

Qwen3.5

在训练中加入了大量工具使用轨迹，包括搜索、代码执行、API

调用、文件操作等。

更重要的是它不仅能调用工具，还能规划多步工具调用链。

PDF

并生成一份总结”时，模型会自动：

找到

PDF

输出结果

这不是一个步骤，而是一条完整的行动链。

这种能力的背后，是大量真实工具调用数据的训练，让模型学会如何在复杂任务中选择工具、组合工具、验证结果。

工具使用训练让

Qwen3.5

从“能理解”走向“能行动”，这是智能体能力的核心。

安全对齐：让模型“更可靠”

在多模态智能体时代，安全对齐的重要性被进一步放大。

模型不仅要处理文本，还要处理图像、视频、音频中的敏感内容；不仅要回答问题，还要执行工具调用，这意味着潜在风险更高。

Qwen3.5

、工具调用安全、

多模态内容过滤。

幻觉抑制通过训练与规则结合，让模型在不确定时更谨慎；

工具调用安全确保模型不会执行危险操作或越权行为；

多模态内容过滤则让模型在处理图像、视频、音频时能识别敏感内容并做出安全响应。

安全对齐不是一个附加模块，而是贯穿整个训练体系的底层原则。

05

Qwen3.5的“智能体三件套”

Qwen3.5

的架构和训练体系构建了一个“能看、能想、能做”的基础，但是它真正的价值，体现在它把这些能力组合成了一个完整的智能体能力闭环。

这个闭环可以概括为三个关键词：多模态理解、深度推理、行动执行。

这三者不是并列关系，而是层层递进：理解是基础，推理是核心，执行是终点。

多模态理解能力：让模型真正“看懂、听懂、读懂”世界

Qwen3.5

的多模态能力不是外挂式的视觉塔，而是原生统一架构带来的自然产物。

它在图像、视频、音频三个维度都展现出明显的智能体倾向。

在图像理解上，它不仅能做

界面等结构化视觉内容。

它能读表格、能看坐标系、能理解流程图，甚至能在数学题中识别几何图形并进行推理。

这种能力已经远远超出了“识别像素”的范畴，更接近“理解视觉语义”。

在视频理解上，它能识别动作、推断时间顺序、理解事件逻辑。

视频的难点从来不是“看清每一帧”，而是“理解帧与帧之间的关系”。

Qwen3.5

在动作识别、事件推理、时间线分析等任务中表现稳定，这意味着它具备了处理动态世界的能力。

在音频理解上，它不仅能做语音识别，还能识别情绪、语气、说话人特征。

音频是最容易被忽视的模态，但在智能体时代，它的重要性正在迅速上升。

Qwen3.5

的音频能力让它在客服、会议纪要、语音助手等场景中更具实用性。

多模态理解能力的本质，是让模型具备“感知世界”的能力。

没有感知，就没有智能体。

推理能力（Thinking

Mode）：让模型“想得更深”

Qwen3.5

Thinking

并不是简单的链式推理，而是一种隐式推理链机制：模型在内部生成推理链，但不会直接输出给用户。

这种机制有两个显著优势。

一方面，它让模型在数学、逻辑、代码、规划等任务中表现更稳定。

模型不再是“拍脑袋给答案”，而是会在内部进行多步推理。

例如，在数学题中，它会自动分解步骤；在代码任务中，它会先推理逻辑再生成代码；在规划任务中，它会先构建任务树再执行。

另一方面，它避免了显式

CoT

带来的安全风险。

显式推理链容易暴露模型的内部逻辑，甚至可能被恶意利用，而隐式推理链则在保持能力的同时提升了安全性。

Thinking

Mode

的自动触发机制也非常关键。

用户不需要提示“请一步步思考”，模型会根据任务难度自动决定是否进入深度推理模式。

这让它在真实应用中更加自然、更加可靠。

推理能力的本质，是让模型具备“理解复杂问题”的能力。

没有推理，就没有智能体的决策能力。

Agent能力：从理解到执行的最后一公里

如果说多模态理解是“眼睛和耳朵”，推理能力是“大脑”，那么

Agent

一个真正的智能体，必须能执行任务，而不是只会回答问题。

Qwen3.5

Agent

能力主要体现在三个方面。

工具调用能力让模型能够使用搜索、代码执行、API

调用、文件操作等外部工具。

它不再是一个封闭的语言模型，而是一个能与外部世界交互的行动者。

任务规划能力让模型能够分解复杂任务、生成执行步骤、评估可行性。

它不仅能执行单步操作，还能构建多步行动链。

例如，在“分析

PDF

并生成报告”这样的任务中，它会自动完成解析、提取、总结、格式化等多个步骤。

长期记忆能力让模型能够在长任务中保持上下文一致性，甚至跨会话记忆关键信息。

这让它在企业级应用中更具实用性。

多步执行能力则让模型能够真正完成复杂任务，而不是停留在“建议层面”。

它能执行、能验证、能纠错，形成一个完整的行动闭环。

Agent

能力的本质，是让模型具备“改变世界”的能力。

没有执行，就没有智能体的价值。

06

性能评测：全面对标开源与闭源模型

从官方公布的结果来看，Qwen3.5

的表现几乎可以用一句话概括：开源阵营的天花板被再次抬高，闭源阵营的安全距离被进一步缩小。

更重要的是，这一次的领先不再局限于文本任务，而是全面覆盖了文本、多模态、智能体三大方向。

换句话说，Qwen3.5

不是在某个单点能力上“突出”，而是在整个智能体能力链条上都展现出了强竞争力。

文本任务：传统强项继续稳固，推理能力全面开花

在

GPQA

HumanEval测的是代码生成与逻辑一致性，Qwen3.5

的表现说明它的代码能力已经具备工程级可用性。

这些成绩背后，是隐式推理链机制的功劳。

模型不再是“直接给答案”，而是会在内部进行多步推理，这让它在复杂任务中表现得更像一个真正的思考者。

多模态任务：原生多模态架构的优势全面显现

如果说文本任务是大模型的传统战场，那么多模态任务才是智能体时代的真正分水岭。

的表现可以用“全面领先”来形容。

MathVista

MMMU

是跨学科多模态任务，涵盖医学、工程、物理、艺术等多个领域，Qwen3.5

ChartQA

在表格解析、版面分析、结构化信息提取等任务中表现稳定。

这些任务的共同特点是它们不仅需要视觉能力，还需要推理能力。

Qwen3.5

正好形成了完美组合。

这也是为什么它在多模态任务上的表现远超传统“视觉塔

+

语言模型”的拼接式模型。

Agent任务：真正的智能体能力验证

如果说文本任务和多模态任务是“理解能力”的测试，那么ToolBench、API-Bench

等智能体任务就是“行动能力”的测试。

Qwen3.5

ToolBench

中，它不仅能正确调用工具，还能根据任务需求选择合适的工具组合；

在API-Bench

在多步任务中，它能规划行动链、执行步骤、检查输出、纠错重试。

这些能力的本质，是模型具备了“从理解到执行”的闭环能力。

这也是智能体时代最核心的能力。

传统大模型往往停留在“建议层面”，而

Qwen3.5

这标志着开源模型第一次在智能体能力上真正接近闭源顶级模型。

评测结果的意义：开源模型的天花板被再次抬高

从整体表现来看，Qwen3.5

它是目前最接近闭源顶级模型的开源智能体基础模型之一。

更重要的是，它在多模态和

Agent

任务上的表现，让开源模型第一次在“智能体能力”上真正接近闭源模型。

这意味着一个重要趋势正在发生，智能体时代的竞争，不再是闭源模型的专利。

开源模型也可以构建强大的智能体生态。

对于整个行业而言，这不仅是技术突破，更是生态格局的变化。

对于开发者而言，这意味着更低的门槛、更高的自由度、更强的可控性。

对于企业而言，这意味着智能化能力不再依赖闭源巨头，而可以基于开源体系构建自己的智能体平台。

Qwen3.5

的出现，让“原生多模态智能体”第一次成为开源世界的现实，而不是概念。

07

工程化与生态：从模型到可落地的智能体平台

当我们谈论

Qwen3.5

时，很容易把注意力放在它的架构、推理、多模态这些“模型层面”的能力上。

但真正决定一个大模型能否走进企业、走进行业、走进真实世界的，从来不是参数规模，而是工程化能力与生态体系。

换句话说，模型是基础，但生态才是未来。

Qwen3.5

的工程化能力，明显不是“研究型模型”的思路，而是“平台级智能体基础设施”的路线。

它不仅要强，还要能跑、能用、能集成、能规模化部署。

部署能力：从云到端的全链路覆盖

Qwen3.5

的部署能力可以用一句话概括：既能上云，也能落地；既能跑大模型，也能跑小模型；既能高性能，也能低成本。

在云端，它提供了完整的

API

服务、推理加速、工具调用环境、多模态输入支持等能力。

企业可以直接通过云

API构建智能体系统，而不需要自己维护复杂的推理集群。

在本地部署方面，Qwen3.5

7B、14B、32B

等不同规模的模型，覆盖从轻量级应用到企业级智能体的全场景需求。

GPU

等量化方案让模型在保持较高精度的同时，大幅降低显存占用和推理成本。

这意味着Qwen3.5

上的巨兽”，而是可以真正进入企业的本地环境，甚至进入边缘设备。

这种从云到端的部署能力，是智能体时代最关键的基础设施能力。

开发者生态：从模型能力到可编排的智能体系统

一个智能体不是靠模型本身构建的，而是靠模型

+

的开发者生态，正是围绕这个组合展开的。

API

是最基础的入口，提供文本、多模态、工具调用等能力。

多模态输入格式让开发者可以直接输入图像、视频、音频，而不需要额外的预处理。

工具调用接口让模型可以与外部系统交互，包括搜索、数据库、代码执行、文件操作、第三方

API

代码执行环境则让模型可以在安全沙箱中运行代码，实现更复杂的任务链。

这些能力组合在一起，构成了一个可编排的智能体系统。

开发者不再需要自己构建“模型

逻辑”的复杂框架，而是可以直接基于Qwen3.5

的生态构建智能体。

这也是为什么越来越多的企业开始把

Qwen3.5

视为“智能体平台”，而不是“一个模型”。

与企业应用的契合度：从能力到场景的自然落地

Qwen3.5

的能力体系与企业应用的需求高度契合，尤其是在智能体时代，企业需要的不是“一个能聊天的模型”，而是“一个能执行任务的数字员工”。

在

RPA

的工具调用能力让它可以自动化执行流程、操作系统、处理文件、调用

在多模态搜索中，它可以理解图像、视频、文档内容，实现跨模态检索。

在智能客服中，它可以处理语音、图像、文本多模态输入，并执行工具调用完成任务。

在自动化办公中，它可以生成文档、分析数据、处理邮件、执行脚本。

在媒体生成中，它可以理解视觉内容、生成文案、分析视频、辅助创作。

这些场景的共同特点是：

它们都需要“理解

Qwen3.5的战略意义与国产大模型的技术跃迁

当我们把

Qwen3.5

放在全球大模型竞争的背景下，它的意义就不再只是“一个强大的开源模型”，而是国产大模型在智能体时代的一次关键跃迁。

原生多模态智能体的行业价值正在快速显现。

从自动化办公到工业智能，从媒体生成到企业知识库，从客服到

RPA，智能体正在成为企业数字化的核心引擎。

Qwen3.5

的出现，让国产大模型第一次在“智能体基础设施”层面给出了完整答案。

Agent

能力上实现了真正意义上的对标。

对开源生态而言，Qwen3.5

+

这意味着开源世界不再只是“语言模型的替代品”，而是可以构建自己的智能体生态。

对企业智能化的影响也非常直接。

企业不再需要依赖闭源巨头，而可以基于开源体系构建自己的智能体平台，拥有更高的可控性、更低的成本、更强的定制能力。

而从更长远的角度看，Qwen3.5

对未来

不会从“更大的语言模型”中诞生，而会从“更强的智能体能力”中诞生。

AGI

正是在这条路径上迈出的关键一步。

（END）

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱

的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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/>智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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⑤

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