汇盈证券平台打响新春攻势，阿里在布什么棋？

　　除夕夜的AI圈再次被阿里点燃。

　　2月16日，阿里巴巴开源全新一代大模型Qwen3.5-Plus，性能媲美Gemini-3-pro、GPT-5.2等顶级闭源模型，打响了“模型卷王”的新春攻势。

　　2月17日大年初一凌晨，千问发布的数据显示，春节活动期间，全国超过1.3亿人第一次体验AI购物，说了50亿次“千问帮我”，千问一跃成为国民级AI助手。

　　与过去一年行业常见的堆参数、卷规模不同，这一次的千问3.5是阿里大模型一场“以小胜大”的突围。记者了解到，千问3.5实现了底层模型架构的全面革新，Qwen3.5-Plus版本总参数为3970亿，激活仅170亿，性能超过万亿参数的Qwen3-Max模型，部署显存占用降低60%，推理效率大幅提升，最大推理吞吐量可提升至19倍。值得一提的是，Qwen3.5-Plus的API价格每百万Token低至0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18。

　　千问3.5技术突破、千问app用户狂飙的背后，阿里在这场关于AI时代基础设施话语权的争夺中再落下关键一子。

　　千问3.5来了

　　比起一次简单的模型迭代，选在新春节点发布的Qwen3.5-Plus也是行业在Scaling Law 红利逐渐见顶下，打开的一扇新窗口。

　　与前几代的千问大语言模型不同，千问3.5实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁。千问3.5基于视觉和文本混合token上预训练，并大幅新增中英文、多语言、STEM和推理等数据，以不到40%的参数量获得超万亿的Qwen3-Max基座模型的顶尖性能，在推理、编程、Agent智能体等全方位基准评估中均表现优异，在通用Agent评测BFCL-V4、搜索Agent评测Browsecomp等基准中，千问3.5表现均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。

　　原生多模态训练也带来千问3.5的视觉能力飞跃：在多模态推理（MathVison）、通用视觉问答VQA（RealWorldQA）、文本识别和文件理解（CC_OCR）、空间智能（RefCOCO-avg）、视频理解（MLVU）等众多权威评测中，千问3.5均斩获最佳性能。同时，千问3.5的学科解题、空间推理、视频理解能力显著提升，支持最长 2 小时视频输入；并实现视觉与代码原生融合，可将草图直接转为前端代码、截图定位修复 UI 问题，让视觉编程成为生产力工具。

　　而这背后的关键是，千问3.5性能跃升来自于对Transformer经典架构的重大创新突破。

　　目前，行业大多现有多模态模型仍在走模态数据叠罗汉、堆参数的方式，文本模型上外挂视觉、再外挂语音，通过参数规模弥补架构缺陷。这种方式带来了许多模型体量膨胀、推理成本居高不下，但智力水平受限、推理效率低下，难以真正落地。

　　而对于千问3.5，阿里不仅使用了混合MoE架构，还在训练阶段采用全新范式，在预训练阶段就采用统一架构同时处理多种模态数据，总参数397B激活仅17B，是同等性能参数量最小的模型。此外，记者了解到，千问团队自研的门控技术成果，曾斩获全球AI顶会2025 NeurIPS最佳论文，该前沿技术也已融入到千问3.5创新的混合架构中，成为千问3.5打破模型性能天花板的重要一环。同时，通过训练稳定优化以及多token 预测等系列技术，Qwen3.5性能与Qwen3-Max模型持平，并进一步提升了推理效率。

　　“以小胜大”的背后，作为大模型的厂商，阿里正率先将“性能提升”转化为“可规模复制的工程能力”，提升模型性价比的同时，也在进一步推动它走向真正成为生产力工具。

　　而从更宏观的产业视角看，千问3.5只是阿里多模态布局的冰山一角，阿里仍在持续探索All in one的全模态，发力AGI。

　　一周前，千问发布集生图和编辑能力于一身的Qwen-image-2.0，被视作国产Nano Banana Pro，随着如今千问3.5在视觉理解能力上的再度突破，千问又向全模态能力迈进了一大步。两条技术路线的并行推进中，藏着阿里为全模态的探索蓄力的野心，这意味着，阿里要让大模型能从解决单一任务，跨越到具备“看懂图片、理解视频、联动工具执行任务”等综合能力，让AI不仅能看懂、听懂，更能动手操作。

　　今年1月，千问App发布消费级AI购物Agent，春节期间，千问AI购物Agent6天时间帮用户完成了1.2亿笔订单。目前，千问APP、PC端已第一时间接入Qwen3.5-Plus模型，Agent能力大幅增强的千问3.5，也将进一步打开千问APP在工作和生活中帮人办事的能力。

　　千问2月17日发布的数据显示：过去两天，用户用AI买门票的订单环比增长22倍，AI订机票等交通票务单量增长超7倍。随着春节档电影上线，用户用AI买电影票的订单环比增长372倍，其中来自三四线城市的AI订单量更是增长782倍。所有AI订单中，近一半订单来自县城。因为一句话点单更便捷，近400万60岁以上用户体验了AI购物。

　　走在通往AGI的路上，这才是千问3.5在春节档带来的真正想象空间。

　　powered by阿里云

　　在这个阿里动作不断的春节背后，如果把千问3.5比作阿里冲向AGI的锋利长矛，那么“powered by 阿里云”则是另一条更隐蔽、更具决定性的战线——AI基础设施的闭环生态。

　　不断推出SOTA级模型的同时，另一方面，自2023年开源以来，阿里已开源400多个千问模型，覆盖全尺寸、全模态，千问全球下载量突破10亿次，开发者基于千问开发的衍生模型超20万，从李飞飞团队到爱彼迎，全球开发者正在基于千问构建属于自己的AI应用。

　　面向不同国家的AI开发者和企业的需求，千问大模型还在持续演进：千问3.5扩展支持201种语言，将词表大小从15万扩展到25万，可最高提升小语种60%的编码效率。这种开源生态的繁荣，不仅为千问提供了海量的反馈数据，更在开发者心智中种下了“千问”即“基建”的品牌认知。

　　与此同时，阿里在基础设施层的长期投入，开始与模型能力形成协同效应。

　　1月29日，阿里平头哥官网上线自研AI芯片“真武810E”，“真武”PPU采用自研并行计算架构和片间互联技术，配合全栈自研软件栈，实现软硬件全自研。其内存为96G HBM2e，片间互联带宽达到700 GB/s，可应用于AI训练、AI推理和自动驾驶。对比关键参数，“真武”PPU的整体性能超过了英伟达A800和主流国产GPU，与英伟达H20相当。

　　“真武”PPU已被阿里巴巴大规模用于千问大模型的训练和推理，记者了解到，针对以Qwen3为代表的主流MoE架构模型，真武芯片做了大量优化，可满足千问大模型对大规模计算的需求。

　　千问3.5价格的进一步探底，也得益于模型、芯片以及云的协同创新，这也意味着，阿里模型、芯片、云平台之间“1+1+1>3”的协同效应已开始落到真实的部署成本与吞吐效率上。这构成了阿里云在AI时代的基础设施护城河。

　　对阿里云来说，这也意味着更长期稳定的收入结构，“powered by 阿里云”的基础设施体系，也在为阿里构建一条更具长期性的AI产业通道，为商业化的成功铺路。

　　市场调研机构Omdia 数据显示，2025 年上半年，中国 AI 云整体市场（AI IaaS+PaaS+MaaS）规模达 223 亿元，阿里云占比 35.8 %，超过第二到第四名总和。2025年第三季度，阿里云在中国云市场的份额从上季度的34%提升至36%，领先优势扩大。

　　Omdia指出，AI日益成为核心云基础设施服务新增需求的主要驱动力，并带动计算、存储及数据库等资源消耗增长。阿里财报显示，阿里云AI相关产品收入已连续九个季度实现三位数同比增长。

　　2025 年 9 月，国际市场调研机构沙利文发布的报告则显示，在金融、制造、互联网、消费电子、汽车等重点行业的700家企业调研中，阿里千问在中国企业级大模型调用市场中占比 17.7%，位居榜首。

　　从千问3.5打响新春攻势的技术亮相，到模型、芯片与云基础设施的协同推进，再到千问app从Agent能力的代际跃迁到1.3亿人涌入AI购物的消费盛况，阿里围绕AI时代的长期布局正在徐徐展开。一面是以顶尖模型与底层架构通往AGI的“星辰大海”，不断突破智能的边界，一面是千问App让AI服务落入寻常百姓家的人间烟火，将技术红利真正洒向亿万用户的日常，阿里正用一场春节档的“双线作战”，既撑起最前沿的想象力，也接住最真实的生活气。