文章核心观点 - 阿里发布的Qwen3.5-Plus模型，在多项核心能力上达到或超越了顶级闭源模型，同时实现了极低的推理成本，标志着顶级AI能力开始向高性价比和普惠化转变，可能引发行业竞争范式的变化 [3][7][8][25][26] 模型性能与定价 - 模型在多模态理解、复杂推理、编程、Agent智能体等核心能力上，在同级开源模型中领先，甚至能媲美或超越GPT-5.2、Gemini-3-pro等第一梯队闭源模型 [3] - 模型定价极具竞争力，每百万Token仅需0.8元，其直接对标的Gemini-3-pro价格是其18倍 [7] - 模型以3970亿的总参数（每次推理仅激活170亿参数），实现了对自家万亿参数模型Qwen3-Max的性能超越 [7][16] 底层架构创新 - 模型通过四项核心架构创新，实现了“以小博大”，告别了行业过去“力大砖飞”（堆叠参数量）的模式 [14][15][16] - 混合注意力机制：使模型能根据信息权重动态分配注意力资源，处理长文本时兼顾精度与效率 [18] - 极致稀疏的MoE架构：在397B总参数中，每次推理仅需激活17B参数（不到5%），能调用全局知识储备 [18] - 原生多Token预测：训练时掌握对后续多个位置联合预测的能力，在代码补全、长文本生成等场景中推理速度接近翻倍 [18] - 系统级训练稳定性优化：引入了包括荣获NeurIPS 2025最佳论文奖的“注意力门控机制”在内的深层优化，增强长上下文泛化能力 [18] - 上述创新使模型训练成本大降，算力部署成本较Qwen3-Max降低60%，在256K长文本下推理吞吐量提升19倍 [17] 原生多模态能力 - 模型实现了“原生多模态”，从预训练第一天起就在文本与视觉混合数据上进行联合学习，在统一参数空间内深度融合特征，避免了“外挂拼装”模式的信息损耗和性能失衡问题 [21][22] - 通过让不同模态“各走各的最优路径”并行策略及精巧的精度应用策略，成功将激活内存减少约50%，训练提速10%，即使同时输入文本、图像、视频数据，训练效率也几乎不受影响 [22] - 研发团队为不同场景搭建了专门的强化学习框架，将整体训练效率提升了3至5倍 [23] - 模型具备超越简单读图的能力，包括图像像素级空间定位、理解长达2小时视频的因果时序、将手绘草图直译为前端代码，以及化身视觉智能体自主操控设备完成复杂任务 [23] 行业影响与竞争范式 - 模型将顶级智能的“性价比”推向了新高度，当性能逼近闭源第一梯队而价格大幅下降时，将改变许多企业因成本过高而无法使用顶级AI的决策逻辑 [25] - 历史上改变行业的往往是最终变成基础设施的技术，如Linux和Android，开源降低门槛，生态将其铺开 [25] - Qwen3.5-Plus的背后是一整套从模型到算力再到云的联动，阿里通过开源释放模型能力，同时利用阿里云和自研芯片压低部署和推理成本，同时解决“用得好”和“用得起”的问题 [26] - 行业新的竞争方式正在成形：不再只是比拼模型最强，而是比拼谁能将足够强的能力变成最多人日常可用、用得起的基础设施 [26]