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刚看到这个 Demo 的时候着实有些想笑，很久没有见过吐词如此之慢的大模型了。观感上就像「闪电」老师。尽管只有每秒 0.6 个 tokens 的输出速率，这依旧是一个令人不可思议的工作。因为这是一个跑在 iPhone 17 Pro 上的 400B 大模型！
阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。
对本地部署玩家，尤其是Mac用户来说，长上下文推理最大的痛点往往不是“模型不够聪明”，而是稍微多用点上下文，统一内存就被撑爆了”，这一点在最近的Gemma-4 31B的部署中尤为明显，在同等上下文的情况，显存占用比Qwen3.5-27B高约一倍不止，直接劝退了不少人。但好消息是，谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法，正是为了解决这个痛点而生。
Gemma4 31B的发布，在开源模型社区引发了巨大的关注。面对这款由谷歌DeepMind于2026年4月2日 推出的重磅模型，很多技术团队和本地部署玩家都在问同一个问题：Gemma4的出现，到底是在开辟一条新的本地部署路线，还是只是给高端玩家多了一个可选项？我们到底需不需要把现有的Qwen3.5 27B工作流整体迁移过去？
林俊旸离职了，但 Qwen 不能停。最近 Qwen3.5-Omni 发布，一个原生全模态大模型，文本、图片、音频、视频的理解与生成，集于一身。 这不是第一个试图「什么都做」的模型。过去两年，多模态是所
阿里刚刚发布了最新一代全模态大模型 Qwen3.5-Omni，在通用音频理解、推理、翻译和对话等维度，已全面超越 Gemini 3.1 Pro。所谓全模态，在于它拥有了接近人类的“感官”。它能听、能看、能说、能写。
今日，阿里千问最新旗舰模型预览版Qwen3.5-Max-Preview正式亮相，并登上全球大模型评测平台LMArena。在最新榜单中，该模型拿下1464分，进入第一梯队，同时带动阿里千问跻身全球大模型实验室前五、国内第一。
最近关于Qwen3.5还有其幕后团队，市场上的讨论沸沸扬扬，但今天我们不聊八卦，主要讲讲干货。
昨天深夜，阿里通义千问团队在 X 平台正式发布了 Qwen3.5 小模型系列，覆盖 0.8B、2B、4B 和 9B 四个参数规格。甫一发布，便在海外科技圈引发强烈反响。马斯克也在该推文下评论称：「Impressive intelligence density」（令人印象深刻的智能密度）。这股热度的背后，APPSO 也好奇，为什么这几款小模型能够激起如此大的波澜？
刚刚，阿里云Coding Plan订阅服务全面上线Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5四大顶尖开源模型。用户订阅套餐后，可在Qwen Code、Claude Code、Cline、OpenClaw等AI工具上自由切换使用这些模型，享受更稳定、Tokens额度更高的模型服务。