Qwen 3.5 2B 驅動 Android LLM

🔑 增強重點摘要

• •Qwen3.5 採用混合注意力架構，結合全注意力與線性注意力（Gated Delta Networks），實現長上下文線性擴展並提升推理速度。[2]
• •Qwen3.5 系列包含 MoE 模型如 35B-A3B（僅激活 3B 參數）和 122B-A10B，在效率上超越前代 235B 模型，並支援 1M 上下文長度。[1][3]
• •Qwen3.5 具原生多模態代理能力，透過 DeepStack 和 3D 卷積處理影像物件辨識，並支援超過 200 種語言及長達 2 小時影片輸入。[1][2][5]

🛠️ 技術深入

• •混合注意力架構：每 4 層使用全注意力，其餘採用 Gated Delta Networks 實現線性複雜度，解決傳統 Transformer 二次方瓶頸，支持超過 32K token 高效推理。[2]
• •Ultra-Sparse MoE 設計：總參數高達 397B，但每次前向傳遞僅激活 17B 參數，大幅降低運算成本並優化邊緣部署。[1][2]
• •原生多模態：整合 DeepStack 和 3D 卷積建模像素級空間關係，提升物件計數與相對定位準確度，適用於視覺代理任務。[2][5]
• •AMD Instinct GPU 日零支援：優化 ROCm、SGLang 和 vLLM 核心，單 GPU 或單節點處理大規模模型與長上下文。[2]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線