Model Releases
Qwen 3.5 : L'Architecture Agentic de 397B qui Redéfinit l'IA en 2026
Découvrez Qwen 3.5 d'Alibaba Cloud, un modèle MoE de 397B avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens, conçu pour l'agentic AI et le développement cloud.
14 février 2026
Model ReleaseQwen 3.5
Introduction
Alibaba Cloud a officiellement annoncé le lancement de Qwen 3.5 le 14 février 2026. Ce modèle représente un tournant stratégique pour l'entreprise, consolidant son positionnement dans le domaine de l'intelligence artificielle générative et s'alignant sur la demande croissante des développeurs pour des outils autonomes. Contrairement aux versions précédentes qui nécessitaient des plugins externes, Qwen 3.5 intègre nativement des capacités d'agent, permettant une exécution autonome de tâches complexes sans intervention humaine constante.
Cette release marque l'unification de la marque AI d'Alibaba sous un seul nom, renforçant son écosystème global. Les développeurs peuvent désormais compter sur une infrastructure robuste pour des applications critiques, où la fiabilité et la vitesse de réponse sont primordiales. Le modèle est conçu pour concurrencer les leaders du marché tout en offrant une efficacité coût-performance supérieure grâce à son architecture optimisée.
L'importance de ce lancement réside dans sa capacité à transformer les flux de travail de développement logiciel. En combinant une puissance de calcul massive avec des outils intégrés pour la recherche web et l'exécution de code, Qwen 3.5 ouvre la voie à une nouvelle génération d'applications autonomes capables de naviguer dans des environnements dynamiques et non structurés.
- Date de sortie : 14 février 2026
- Fournisseur : Alibaba Cloud
- Catégorie : Langue Model Agentic
- Open Source : Non (Open Weights prévus pour la version Plus)
Key Features & Architecture
L'architecture de Qwen 3.5 repose sur un mélange d'experts (MoE) avec 397 milliards de paramètres au total, mais seulement 17 milliards actifs lors de l'inférence. Cette optimisation réduit considérablement la latence et la consommation de mémoire tout en maintenant une précision élevée comparable aux modèles plus denses. Les experts sont activés dynamiquement en fonction de la complexité de la requête, permettant une spécialisation fine pour des tâches spécifiques comme le raisonnement mathématique ou la compréhension du code.
La fenêtre de contexte s'étend à 1 million de tokens, facilitant le traitement de documents longs, de bases de connaissances étendues et de flux de conversation multi-étapes. Cette capacité est cruciale pour les applications de RAG (Retrieval-Augmented Generation) où la précision du contexte est déterminante. De plus, le modèle dispose de capacités multimodales natives, bien que l'accent principal soit mis sur le texte et le code pour la version standard.
Les outils natifs incluent des capacités de recherche web en temps réel et un environnement d'exécution de code sécurisé. Cela permet au modèle de valider ses propres réponses, de corriger les erreurs de syntaxe en direct et d'interagir avec des bases de données externes. Cette autonomie transforme Qwen 3.5 d'un simple assistant en un collaborateur logiciel capable de réaliser des tâches complexes.