性能、开源、性价比,千问 3.5 全都要。

大模型行业走到 2026 年,所有人都陷入了集体焦虑。Scaling Law 的红利彻底见顶,万亿参数模型继续向上的边际收益无限趋近于零,行业陷入了参数越卷越高,落地越来越难的死循环。闭源巨头牢牢把持着性能天花板,GPT、Claude 的 API 定价一涨再涨,顶级模型的使用成本成了中小企业和开发者迈不过去的门槛。开源模型始终跳不出性能追平闭源就闭源收割;想要极致性价比,就要牺牲性能的怪圈。久而久之,行业形成了一条无人敢质疑的铁律:顶级性能、完全开源、极致性价比构成了大模型的不可能三角,三者最多选其二。

于是,一到年底,国内外的万亿参数模型就一个接一个发布,但普通企业是否用得上所谓的 SOTA 模型却不在考虑范围。半年多时间,GPT、Claude 的定价也一涨再涨,哪怕作为顶级牛马的程序员也需要公司报销才用得起顶配 200 美金一月的 cursor 与 claude code。

直到除夕当天阿里千问 Qwen3.5 发布。千问 3.5 总参数量仅 3970 亿,激活参数更是只有 170 亿,不到上一代万亿参数模型 Qwen3-Max 的四分之一,性能大幅提升还实现了原生多模态能力的代际跃迁。横向对比同行,千问 3.5 不仅是当下的开源大模型 SOTA,在认知能力、指令遵循、通用 Agent 评测等方面也超越了 GPT5.2、Claude 4.5、Gemini-3-Pro 等同期闭源模型。成本上,千问 3.5 每百万 Token 输入低至 0.8 元,是 GPT5.2 的 1/15、Gemini-3-pro 的 1/18。
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