除夕夜的钟声尚未完全散去，一场关于人工智能底层范式的变革已然悄然开启。阿里云在2026年2月16日发布的Qwen3.5-Plus，并非一次寻常的技术迭代，而是一次对现有大模型发展路径的彻底重构。其核心突破在于将多模态能力从“外挂”变为“原生”，这标志着大模型从单一语言理解迈向跨模态认知融合的关键一步。
传统多模态架构普遍采用“文本模型+视觉编码器”的叠加模式，即先通过独立的视觉模块提取图像特征，再将其作为外部输入注入语言模型。这种设计本质上是模态间的拼接，而非深度融合。其结果是，模型在处理图文联合任务时，常表现出理解断层、逻辑割裂的问题，尤其是在需要空间推理、复杂因果分析或跨模态语义映射的场景中表现乏力。Qwen3.5-Plus则从根本上改变了这一范式——它在预训练阶段就采用视觉与文本混合的token序列进行统一建模。这意味着，无论是文字描述还是图像内容，在模型的初始学习阶段便被视作同源信息流，共同参与注意力机制的计算与表示学习。这种“从根上打通”的设计，使得模型能够自然地建立视觉元素与语言概念之间的深层关联，从而在数学图表理解（MathVision）、真实世界问答（RealWorldQA）、文档结构化识别（CC_OCR）等任务中展现出远超前代的能力。
更深层次的变革体现在其技术架构的创新上。尽管总参数量达到3970亿，但实际激活参数仅为170亿，这一“以小胜大”的实现方式，依赖于千问团队自研的门控技术与稀疏混合专家（MoE）模型架构的协同。该技术不仅实现了参数规模与计算效率的极致平衡，更关键的是，它为多模态信息的高效处理提供了底层支持。线性注意力机制的引入，有效缓解了长上下文处理中的计算瓶颈，使模型能够处理长达2小时的视频输入（约100万token），并在此基础上完成内容摘要与关键事件提取。这种能力已不再是实验室里的演示，而是真正具备落地价值的生产力工具。
尤为值得关注的是，这种原生多模态能力并非孤立存在，而是深度嵌入到智能体（Agent）系统之中。千问3.5不仅具备自主操作手机与电脑的能力，更能理解用户上传的手绘界面草图，将其转化为可执行的前端代码。这一过程并非简单的图像识别后生成模板，而是基于对设计意图、布局逻辑、交互规范的综合理解，实现了从“看懂图”到“会编程”的跃迁。当用户上传一张模糊的药品包装照片，模型不仅能准确识别出布洛芬颗粒、保湿霜等品牌，还能根据上下文判断用户语言偏好，自动切换为中文响应，并附上相应的使用建议。这种无缝衔接的跨模态交互体验，揭示了一个全新的可能性：未来的人机协作，不再需要用户主动适应机器的“语言”，而是机器能够真正理解人类在现实世界中的表达方式。
此次发布的时间节点选择极具深意。在春节这个全民共享的社交高峰，阿里同步推出了“千问帮我”系列互动活动，数据显示，仅在初一凌晨至当天，已有超过1.3亿人首次体验了AI购物、信息查询等服务。这一数据背后，是千问3.5所代表的性能与效率提升，正在迅速转化为真实的用户体验。当一个模型能在毫秒级响应复杂的多模态请求，并以极低的成本部署于消费级硬件之上，它便不再是研究机构的玩具，而成为真正意义上的普惠型基础设施。
当前，阿里已陆续开源包括Qwen3.5-35B-A3B在内的多款中等规模模型，其中基于350亿参数的版本已可直接部署于消费级显卡，每百万Token输入成本低至0.2元。这一策略打破了高性能模型仅限于高端算力的壁垒，使得开发者、中小企业乃至个人用户都能平等地接入顶级AI能力。当技术门槛被持续降低，真正的生态竞争才刚刚开始。