Model Releases
Qwen 3.5: Архитектура, Бенчмарки и API от Alibaba Cloud
Разбираем новый флагман Qwen 3.5: MoE архитектура, 1M контекст и агентские возможности. Полное руководство для разработчиков.
14 февраля 2026 г.
Model ReleaseQwen 3.5
Введение: Почему Qwen 3.5 важен для индустрии
Alibaba Cloud представила модель Qwen 3.5 14 февраля 2026 года, ставя перед собой задачу объединить эффективность малых моделей и мощь больших языковых систем. Это не просто очередное обновление, а фундаментальный сдвиг в подходе к созданию агентов искусственного интеллекта. Компания заявляет, что новая модель способна конкурировать с ведущими решениями на рынке, предлагая уникальные возможности для автономных задач.
Важность Qwen 3.5 заключается в её гибридной природе. Она сочетает в себе плотную архитектуру для сложных вычислений и эффективный MoE (Mixture of Experts) дизайн для экономии ресурсов. Для разработчиков это означает возможность интеграции мощного ИИ в пайплайны без необходимости переписывать существующие системы. Модель была выпущена на фоне консолидации бренда ИИ Alibaba под единым флагом Qwen, что усиливает её позиционирование в экосистеме.
- Дата релиза: 14 февраля 2026 года
- Провайдер: Alibaba Cloud
- Статус: Proprietary с планами по открытию весов для Plus версии
Ключевые особенности и архитектура модели
Сердцем Qwen 3.5 является гибридная архитектура MoE с общим количеством параметров 397 миллиардов. При этом активное ядро содержит 17 миллиардов параметров, что обеспечивает высокую скорость инференса при сохранении качества. Это позволяет модели обрабатывать сложные запросы, не перегружая вычислительные ресурсы серверов или локальных устройств.
Одной из самых значимых характеристик является контекстное окно в 1 миллион токенов. Это открывает возможности для анализа длинных документов, видео и часовых логов в реальном времени. В отличие от предыдущих версий, Qwen 3.5 включает встроенные инструменты для агентов, такие как веб-поиск и выполнение кода, что делает её готовой к работе в автономном режиме.
- Параметры: 397B (MoE), 17B (активное ядро)
- Контекст: 1M токенов
- Встроенные инструменты: Web Search, Code Execution
Производительность и бенчмарки
В тестах Qwen 3.5 показывает результаты, превосходящие многие модели с большим количеством параметров. Например, версия 397B-A17B демонстрирует эффективность, превышающую триллионные модели при значительно меньших затратах. Это подтверждается данными на платформах вроде Better Stack и Geeky Gadgets, где модель лидирует в задачах логического программирования.
На бенчмарках MMLU и HumanEval модель стабильно удерживает топовые позиции. В SWE-bench она показывает высокую способность решать реальные задачи разработки ПО. Важно отметить, что малые версии (0.8B и 2B) также показывают впечатляющие результаты на граничных устройствах, что расширяет аудиторию разработчиков.