Qwen3.5 家族模型全面解析：从 27B 到 397B 的效率革命

摘要： 2026 年 2 月，阿里巴巴 Qwen 团队发布了 Qwen3.5 系列模型，包含旗舰模型 Qwen3.5-397B-A17B 以及三款中型模型 Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-35B-A3B 和 Qwen3.5-27B。本文将深入解析这四款模型的架构设计、性能表现、适用场景及部署方式，帮助开发者选择最适合自己的模型。

一、Qwen3.5 是什么？

Qwen3.5 是阿里巴巴通义千问团队推出的新一代大语言模型家族。与前代 Qwen3 系列相比，Qwen3.5 实现了三大核心跃升：

Qwen3.5 全系列模型均以 Apache 2.0 开源协议发布，可自由下载、微调和商用。

二、家族成员一览

Qwen3.5 家族包含四款核心模型，覆盖从消费级硬件到服务器级部署的完整场景：

三、核心架构创新

3.1 混合注意力机制：Gated DeltaNet + Full Attention

传统 Transformer 的注意力机制随序列长度呈二次方增长——上下文翻倍，计算量翻四倍。Qwen3.5 引入了一种突破性的混合注意力架构，在性能与效率之间取得了精妙平衡。

核心设计：3:1 交替比例

模型层按每 4 层为一组进行排列：

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1: Gated DeltaNet + MoE （线性注意力） │
│ Layer 2: Gated DeltaNet + MoE （线性注意力） │
│ Layer 3: Gated DeltaNet + MoE （线性注意力） │
│ Layer 4: Full Attention + MoE （完整注意力） │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ ↑ 以上模式重复 15 次 → 共 60 层 │
└──────────────────────────────────────────────────┘

• Gated DeltaNet 层（3/4 的层）：采用线性注意力，融合了 Mamba2 的门控衰减机制与 Delta Rule 的隐状态更新策略。将输入序列压缩为固定大小的隐状态，实现近线性的计算复杂度，极大降低长序列的内存开销。
• Full Attention 层（1/4 的层）：保留标准的二次方注意力，维持模型对序列中任意位置的精确关注能力，确保代码生成和复杂推理链等任务的质量不受影响。

实际效果： 处理 500K token 的文档，计算量仅为 50K 文档的 3～4 倍，而非传统架构的 100 倍。

3.2 稀疏混合专家（Mixture-of-Experts）

MoE 架构让模型\”大而不重\”——拥有海量参数存储知识，但每次推理只激活其中一小部分：