Alibaba представила серию моделей Qwen 3.5. В нее входят четыре варианта: Qwen3.5-Flash, Qwen3.5-35B-A3B, Qwen3.5-122B-A10B и Qwen3.5-27B. По данным компании, они демонстрируют лучшую производительность при меньших вычислительных затратах. Каждый вариант принимает текст, изображения и видео, а генерирует текст на выходе.
Модель Qwen3.5-35B-A3B, хоть и небольшая, обгоняет предшественника Qwen3-235B-A22B, который намного крупнее. Такой результат показывает: правильная архитектура, хорошие данные и обучение с подкреплением перевешивают просто увеличение объема. Варианты на 122B и 27B помогают сократить отставание от лидеров, особенно в задачах со сложными агентами.
Результаты тестов подтверждают: модели Qwen 3.5 либо на равных, либо лучше топовых западных конкурентов вроде GPT-5 mini и gpt-oss-120b от OpenAI, Claude Sonnet 4.5 от Anthropic. Крупнейшая Qwen3.5-122B-A10B выходит в лидеры по использованию инструментов агентами (BFCL V4, 72.2) и поиску в сети агентами (BrowseComp, 63.8). В математическом тесте HMMT она набирает 91.4, чуть уступая GPT-5 mini (92.0). Модель доминирует в визуальном мышлении (MMMU-Pro, 76.9) и анализе документов (OmniDocBench, 89.8). А вот Claude Sonnet 4.5 явно сильнее всех Qwen в программировании в терминале агентами (49.4) и мышлении в физическом мире (64.7). GPT-5 mini впереди по многоязычным знаниям (MMMLU, 90.0) и математике. Интересно, что компактная Qwen3.5-35B-A3B с 3 миллиардами активных параметров достойно держится рядом с гигантами во множестве проверок.
Скачать модели можно на Hugging Face, ModelScope или протестировать в Qwen Chat. Они идут под Apache License 2.0 — открытой лицензией для коммерции, доработок и распространения. Производственная Qwen3.5-Flash работает с контекстом в миллион токенов и имеет готовые инструменты. API стоит 0,10 доллара за миллион входных токенов и 0,40 доллара за миллион выходных.