Qwen3.5 對 Qwen3 基準測試視覺化
💡視覺化基準差異顯示 Qwen3.5 優於 Qwen3—快速選出贏家。（38字元）
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
平均官方發布頁面的分數
為什麼重要
提供快速效能比較，指導研究與部署的模型選擇。
下一步行動
存取貼文中連結的 Google Sheet，分析特定基準指標。
關鍵要點
- •平均官方發布頁面的分數
- •顏色條形圖：紫/藍為 Qwen3.5，橙/黃為 Qwen3
- •依圖例順序排序，小型模型部分資料缺失
- •Google Sheet 連結提供原始基準資料
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 6 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Qwen3.5 採用極端稀疏性架構，擁有397億參數但每次前向傳遞僅激活17億參數，相比Qwen3-Max在256K上下文環境下實現19倍解碼速度提升[1][2]
- •Qwen3.5-35B-A3B模型僅3億活躍參數即超越前代Qwen3-235B-A22B的22億活躍參數，證明架構創新和數據質量優於單純參數規模擴展[4]
- •Qwen3.5支持100萬令牌上下文窗口，在OmniDocBench v1.5文檔識別任務中達到90.8分，超越GPT-5.2（85.7分）、Claude Opus 4.5（87.7分）和Gemini 3 Pro（88.5分）[1][3]
- •Qwen3.5在Artificial Analysis Intelligence Index排名第三，僅次於GLM-5和K2.5，在Alibaba Cloud定價為輸入令牌¥0.8/百萬、輸出令牌¥4.8/百萬，約為Gemini 3 Pro成本的1/18[2]
- •Qwen3.5採用FP8精度管道將運行所需記憶體減少50%，在萬億令牌規模下速度提升超過10%，並支持201種語言和方言的多語言覆蓋[1][3]
📊 競品分析▸ Show
| 特性 | Qwen3.5-397B-A17B | Qwen3-Max | Gemini 3 Pro | Claude Opus 4.5 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| 參數規模 | 397B總參數/17B活躍 | >1T | 未公開 | 未公開 | 未公開 |
| 推理速度 | 基準 | 1x（19x慢於Qwen3.5） | 未指定 | 未指定 | 未指定 |
| 文檔識別(OmniDocBench) | 90.8 | 未測試 | 88.5 | 87.7 | 85.7 |
| 具身推理(ERQA) | 67.5 | 未測試 | 70.5 | 未測試 | 未測試 |
| 上下文窗口 | 100萬令牌 | 未指定 | 未指定 | 未指定 | 未指定 |
| 輸入令牌定價 | $0.12/百萬 | 未公開 | ~$2.16/百萬 | 未公開 | 未公開 |
| 排名(Artificial Analysis) | 第三 | 未排名 | 未排名 | 未排名 | 未排名 |
🛠️ 技術深入
• 混合注意力機制：採用Gated DeltaNet線性注意力與Gated Attention混合架構，線性注意力層將上下文壓縮為固定大小狀態，大幅降低KV快取記憶體需求[3][4] • 高稀疏混合專家(MoE)架構：Qwen3-Next架構引入更高稀疏度MoE，每個令牌僅路由通過3-17億參數，使35B-A3B模型可在8GB+ VRAM GPU上運行GGUF量化版本[3][4] • 多令牌預測：支持多令牌預測機制，增強推理能力和代理行為[2][3] • FP8精度管道：原生FP8處理（8位精度而非標準16位），將記憶體需求減少50%，在萬億令牌規模下速度提升超過10%[1] • 異構並行化：基礎設施支持異構並行化以提升吞吐量並降低記憶體消耗[3] • 大規模強化學習：在文本和多模態環境中進行強化學習，增強多步規劃和通用代理行為[3] • 原生多模態訓練：支持圖像理解、視頻處理、文檔分析和空間推理任務，詞彙表擴大以提高編碼效率[3] • 自適應工具使用：內置搜尋、代碼解釋和自適應推理工具，支持100萬令牌上下文窗口[2][3]
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
⏳ 時間線
📎 來源 (6)
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原始來源： Reddit r/LocalLLaMA ↗
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