董超华1. 阿里Qwen3.5系列：Agentic AI时代的里程碑
2026年2月16日，阿里巴巴通义千问团队正式发布了Qwen3.5系列大模型，这是AI技术发展史上的一个重要里程碑。作为长期关注大模型技术发展的从业者，我认为这次发布不仅仅是参数规模的提升，更代表着AI从单纯的对话工具向具备自主执行能力的Agent（智能体）转变的关键转折点。
Qwen3.5系列中最引人注目的是其3970亿参数的开源模型Qwen3.5-397B-A17B。这个数字本身已经足够震撼，但更值得关注的是其创新的架构设计——每token仅激活170亿参数，激活比例低至4.3%。这意味着在实际应用中，它的计算效率将远超传统的大规模密集模型。
提示：对于刚接触大模型的技术人员，理解"激活参数"这个概念很重要。简单来说，它就像人脑工作时并非所有神经元都同时激活一样，模型在处理每个token时也只需要动用部分参数。这种设计大幅提升了计算效率。
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2. Qwen3.5的五大核心技术突破
2.1 Gated Delta Networks：注意力机制的革命
Qwen3.5最核心的创新是其Gated Delta Networks（GDN）注意力架构。作为一名曾参与多个大模型项目的工程师，我可以明确地说，这是对传统Transformer架构的一次重大革新。
GDN本质上是一种线性注意力的变体，但通过引入门控机制和差分更新策略，解决了传统线性注意力表达能力不足的问题。在实际测试中，GDN带来了8.6-19倍的解码吞吐量提升，这对于需要实时响应的Agent应用场景至关重要。
技术细节上，GDN的工作原理可以类比为"选择性记忆更新"：模型不是每次都重新计算全部注意力，而是基于当前输入与之前状态的差异（Delta）来决定更新哪些部分，并通过门控机制控制更新强度。这种设计特别适合长序列处理，也是Qwen3.5能够支持256K上下文长度的关键。
2.2 原生多模态融合：从拼接走向统一
Qwen3.5采用了Early Fusion（早期融合）的多模态处理策略，这与业界常见的"先训练语言模型再加视觉适配器"的做法形成鲜明对比。根据我的实践经验，这种原生融合方式确实能带来质的飞跃。
在传统Late Fusion方案中，模型处理多模态信息就像让两个人分别看图和读文字，然后再交流理解